FDA、ノバルティス治療薬の競合と目されていた放射性医薬品をまさかの却下
In surprise decision, FDA rejects radiopharma therapy expected to rival Novartis treatment ｜ By Allison DeAngelis, STAT, 2026. ｜ ITM Isotope Technologies Munich社は、FDAが放射性医薬品の却下理由として製造上の問題を挙げたと発表した。
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サンノフィ社のポンペ病治療薬2種が品不足、患者を動揺させる
A shortage of two Sanofi medicines for Pompe disease rattles patients ｜ By Ed Silverman, STAT, 2026. ｜ FDAが製造上の問題を警告した直後に、アイルランドの製造施設で2つのポンペ病治療薬の供給不足が発生した。
HIV-1プロテアーゼ阻害剤の機械学習ガイドによるライブラリスクリーニングと薬剤耐性プロファイリング
Machine-learning–guided library screening and drug resistance profiling of HIV-1 protease inhibitors ｜ H Tunc et al., Journal of Molecular Graphics and …, 2026. ｜ HIV-1プロテアーゼ阻害剤は抗レトロウイルス療法の中心であるが、薬剤耐性変異体の急速な出現により長期的な有効性が低下する。 小分子ライブラリの仮想スクリーニングと薬剤耐性予測は、それぞれ重要な研究分野である。
臨床データ制約とクラス不均衡の克服：実世界のMRIデータセットを用いた深層学習による脳腫瘍診断の強化
Overcoming clinical data constraints and class imbalance: enhancing brain tumor diagnosis with deep learning on real-world MRI datasets ｜ A Hojjati Najafabadi et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 実世界のMRI画像データセットを用いて、高度な深層学習モデルによる脳腫瘍の診断と分類の革新的なアプローチが提示されている。 単一施設でのデータ取得やスライスレベルのデータといった臨床データ制約、およびクラス不均衡問題への対処を目指している。
直腸癌患者における術前化学放射線療法の予後予測のためのラジオミクス、深層学習、臨床リスク因子を統合した複合ノモグラムの開発
Development of a combined nomogram integrating radiomics, deep learning and clinical risk factors to predict neoadjuvant chemoradiotherapy outcomes in patients with rectal cancer ｜ Y Jin et al., unknown, 2026. ｜ 直腸癌の腫瘍特性に基づいた深層学習モデルは、高い診断効果を示す。 ラジオミクス、深層学習、臨床リスク因子を統合した複合ノモグラムを開発し、術前化学放射線療法（nCRT）の予後予測に用いる。
医学教育評価におけるバーチャルリアリティと人工知能の研究動向マッピング：書誌計量分析
Mapping the research landscape of virtual reality and artificial intelligence in medical education evaluation: A bibliometric analysis ｜ X Huang et al., Medicine, 2026. ｜ 医療専門職の訓練の質を保証するために、医学教育の評価は不可欠である。 従来の評価アプローチは、客観性、拡張性、および長期的な評価能力に欠けるという課題がある。
臨床実践における人工知能と機械学習：革新、課題、そして将来の方向性
Artificial Intelligence and Machine Learning in Clinical Practice: Innovations, Challenges, and Future Directions ｜ U Kumar et al., unknown, 2026. ｜ MLは、手動では発見不可能な医療データから洞察を引き出すことが可能である。 MLは医療従事者が情報検索や入力に費やす時間を削減し、患者ケアに集中できるようにする。
ヘルスケアにおける人工知能の開発と応用における民間企業の関与に関する倫理的レビュー
An Ethical Review of Private Enterprise Involvement in the Development and Application of Artificial Intelligence in Healthcare ｜ F YANG et al., Medicine & Philosophy, 2026. ｜ ヘルスケア分野における人工知能の開発と応用における民間企業の関与に関する倫理的レビューを実施している。 民間企業によるAI研究開発への参加形態と、境界を越えた企業における全サイクル責任ガバナンスの必要性が焦点となっている。
医療記録を用いた説明可能な臨床診断のための機械学習フレームワーク
A Machine Learning Framework for Explainable Clinical Diagnosis Using Health Records ｜ MR Machado et al., Healthcare Analytics, 2026. ｜ アムネシス（問診）プロセスにおける機械学習（ML）ベースの臨床意思決定支援システム（CDSS）の開発が行われている。 診断能力を向上させるため、説明可能なAI（XAI）に焦点を当てている。
モデル性能と臨床実践のギャップを埋める：薬物相互作用予測のための人工知能モデルに関するスコーピングレビュー
Bridging the Gap Between Model Performance and Clinical Practice: A Scoping Review of Artificial Intelligence Models for Drug–Drug Interaction Prediction ｜ DY Reta et al., Research in Social and Administrative Pharmacy, 2026. ｜ 薬物相互作用（DDIs）は予防可能な有害薬物事象の重要な原因であり、臨床現場での対応が課題となっている。 人工知能（AI）アプローチがDDI予測に広く適用されつつあるが、モデル性能と実際の臨床実践との間にギャップが存在する。