HUSM - AI & Quantum Imaging Lab -
浜松医科大学 光医学総合研究所 光量子技術開発部門 AI量子イメージング分野
lab_admin Accelerating Deep Learning for Medical Image Analysis: A GPU Approach Integrating Mixed Precision, Data Pipelining and XLA Compilation ｜ A Nandi et al., IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2026. ｜ 大規模で高解像度の医療画像処理における、高い計算需要、GPUメモリ使用量、長いトレーニング時間といった課題に対処するための最適化アプローチを提案。
Molecular dynamics simulation and machine learning predict NMR shift distributions and dynamics in amorphous drug materials ｜ JL Guest et al., Cell Reports Physical Science, 2026. ｜ 分子動力学 (MD) シミュレーションと機械学習された化学シフトを用いて、アモルファス薬物材料 (例: irbesartan, valsartan) のNMRスペクトルを予測します。
An Experimental Study on Explainable Artificial Intelligence for Medical Diagnosis Systems ｜ N Jain et al., unknown, 2026. ｜ AIは医用画像解釈、患者リスク予測、臨床意思決定支援などの医療診断システムに応用されています。 機械学習および深層学習アルゴリズムは優れた診断性能を示すものの、その透明性の限界が実世界での受け入れを妨げることがあります。
The Utilization of Artificial Intelligence in Healthcare Services: Opportunities and Challenges for Healthcare Professionals and Society ｜ IMPS Hartawan et al., Nusantara Perspektif: Jurnal Ilmu Pendidikan, Sosial …, 2026. ｜ AIは診断精度、サービス効率、臨床アウトカムを改善することで、ヘルスケアサービスを大きく変革しました。 本研究は、ヘルスケアサービスにおけるAIの利用を検証し、その機会と課題を特定することを目的としています。
Use of generative artificial intelligence in medical libraries: A scoping review ｜ AC Picalho et al., Daluang: Journal of Library and Information …, 2026. ｜ 本研究は、医療図書館が図書館サービスを支援するために生成AI (GenAI) をどのように使用しているかをマッピングすることを目的としています。 情報検索を強化するために、PICO原則を生成型人工知能プロンプトエンジニアリングに統合します。
Blockchain, Internet of Medical Things and Artificial Intelligence based Medical Image Processing for Alzheimer Patient Monitoring ｜ BS Kumar et al., Engineering Research Express, 2026. ｜ 既存の医用画像分析技術は、不適切な医療データ管理に関連する制限に悩まされています。 これらの課題に対処するため、モノのインターネット (IoT)、人工知能 (AI)、およびブロックチェーンを組み合わせた統合フレームワークを提案しています。
A Tale of Two Countries: Challenges in the Adoption of Artificial Intelligence in Medical Imaging in India and Singapore ｜ CJY Liew et al., Indian Journal of Radiology and Imaging, 2026. ｜ AIはヘルスケアおよび医用画像処理において、診断精度の高速化、高負荷処理、ワークフロー最適化、画像診断専門知識の拡大を可能にする画期的な技術です。 インドとシンガポールにおける医用画像処理へのAI導入における課題について調査しています。
Machine Learning for Medical Student Learning: Can LLMs Evaluate Sample Clinical Encounters and Provide Trustworthy Decision Support to Expert Faculty? ｜ V Koduri et al., … Conference on Healthcare …, 2026. ｜ 大規模言語モデル (LLMs) が医学生の模擬臨床面接を評価し、専門教員に信頼できる意思決定支援を提供できるかを探求します。 学生は俳優との模擬臨床面接中にビデオ撮影され、コミュニケーション能力と臨床能力が評価されます。
Machine Learning in Medical Imaging: Enhancing Diagnosis and Treatment ｜ A Pandey et al., Smart Healthcare, 2026. ｜ 機械学習は医用画像処理に活用され、医療専門家による患者の診断および治療方法を変革しています。 高度なアルゴリズムと予測分析を用いることで、現代のヘルスケアシステムを強化します。
M-Net: Integrating Spectral Features and Physical Field Operators into Deep Learning for Medical Image Segmentation ｜ J Zhu et al., arXiv preprint arXiv:2608.12196, 2026. ｜