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Perspectives on Hybridizing Quantum Mechanics and Artificial Intelligence for Drug Design ｜ A Heifetz et al., Methods in molecular …, 2026. ｜ 薬剤設計は、製薬研究開発において最も資源集約的で失敗率が高い段階の一つである。 量子力学と人工知能を統合することの必要性が高まっているという、計算化学者からの視点を提供している。

A Critical Review on Generative Artificial Intelligence in Healthcare: Innovations, Applications and Challenges ｜ S Ghosh et al., Frontiers in Engineering, Science and …, 2027. ｜ 生成AI（GenAI）がヘルスケア業界において革命的な力として急速に進展していることを概説。 合成医療画像やテキストベースの臨床データの生成・向上能力を持つGenAIが、パーソナライズド・メディスンを向上させる可能性を秘めている。

How Artificial Intelligence Reshapes Clinical Decision Thresholds in Cariology: A Qualitative Study of Dentists ｜ N Karamüftüoğlu et al., Caries Research, 2026. ｜ 歯科医がAI支援診断出力を臨床推論にどのように統合するかを調査する。 AIを単なる技術ツールとしてではなく、AIの出力が形成されるより広範な社会技術的条件の中で捉えることが重要であると強調されている。

Recent Advances in Deep Learning-Based Drug-Target Binding Affinity Prediction ｜ J Khan, MH Shuvo, arXiv preprint arXiv:2608.13797, 2026. ｜ 薬剤-標的結合親和性予測における深層学習手法の多様なアプローチに関する包括的かつ系統的なレビューが提供されている。 深層学習がこの分野で著しい進歩をもたらしていることを強調し、その詳細な分析を行う。

Privacy, security, and reliability risks of artificial intelligence in healthcare: a systematic review of empirical evidence ｜ E Khanjahani et al., International Journal of Medical Informatics, 2026. ｜ 現代のヘルスケアAIシステムは、患者のプライバシー、データセキュリティ、および臨床信頼性に関連する重要な脆弱性を導入する可能性がある。 実証研究は、現代のAIモデルがこれらのリスクを内包することを示しており、ヘルスケアにおける責任ある展開のために慎重な検討が必要である。