lab_admin

Digital Transformation of National Healthcare through Artificial Intelligence: A Framework for Sustainable, Accessible, and Cost-Effective Care ｜ E Goodluck, unknown, 2026 ｜ 本論文は、人工知能 (AI) を活用した国家ヘルスケアのためのフレームワークを提案する。 AIは、国民医療のより広範なデジタルトランスフォーメーションの一部としてヘルスケアに統合されるべきであると主張する。

Robust and Generalisable Deep Learning Framework for Medical X-ray Imaging ｜ Z Alammar, unknown, 2026 ｜ 本研究は、医用X線画像解析への深層学習の応用を扱っており、臨床現場における信頼性と汎用性の向上に焦点を当てている。 信頼性の高いAI支援診断を実現するために、マルチモーダルデータ統合、軽量アーキテクチャ、および広範な臨床検証を提唱する。

Topological indices from M-polynomials for machine learning prediction of drug lipophilicity ｜ S Ahmad et al., Journal of King Saud University–Science, 2026 ｜ 初期段階の創薬において、オクタノール-水分配係数 (LogP) の対数などの物理化学的特性の正確な予測は極めて重要である。 本研究は、薬物の親油性を機械学習で予測するための、新規かつ解釈可能な計算フレームワークを提示する。

Regulating Artificial Intelligence as a Medical Device (AIaMD) in Africa: The Role of Regulatory Sandboxes in Bridging Current GAPS ｜ KG Mugalula, Advances in Public Health, 2026 ｜ 人工知能 (AI) によって推進される医療機器の技術的進歩は、大きな機会と同時に規制上の課題も提示する。 本論文は、アフリカにおける医療機器としてのAI (AIaMD) の規制に関する課題を考察し、既存の規制ギャップを埋める上での規制サンドボックスの役割を強調する。

Machine Learning Enables Rapid Prediction of Acid‐Reducing Agent Drug Interactions: A Streamlined Complement to PBPK Modeling ｜ Y Qin et al., CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology, 2026 ｜ 本研究は、pH依存性薬物相互作用 (DDI) のリスクを早期評価するために、機械学習モデルを開発した。 アルゴリズムを用いて開発されたモデルは、観察された臨床値の0.5〜2.0倍の範囲で正確な予測を提供した。

Progress in pharmacovigilance research based on artificial intelligence and real-world data: a structured narrative review ｜ X Sun et al., Journal of Translational Medicine, 2026 ｜ 人工知能 (AI) とリアルワールドデータ (RWD) は、ファーマコビジランスにおけるシグナル検出、リスク予測、およびトランスレーショナルリサーチを強化する新たな機会を提供する。 本研究は、臨床ファーマコビジランスにおけるAIまたは機械学習とリアルワールドデータに関する英語論文の構造化物語レビューを実施した。

Knowledge and perceptions of artificial intelligence in medical writing among medical and health sciences students: a comparative study of Saudi and Non-Saudi … ｜ F Bibi et al., biomedical research, 2024 ｜ 本研究は、サウジアラビア人および非サウジアラビア人医学生・健康科学学生における医学執筆におけるAIの知識と認識を比較することを目的としている。 2024年5月から7月に実施された横断比較研究である。

Integrating Reinforcement Learning With Explainable Artificial Intelligence for Real‐Time Clinical Decision Support in Dynamic Healthcare Environments ｜ JF Disha et al., Advanced Intelligent Systems, 2026 ｜ 臨床ワークフローのAIへの移行は、医療における変革の機会であり、過去10年間で機械学習の応用によりヘルスケア分野が改善されている。 本研究は、動的なヘルスケア環境におけるリアルタイム臨床意思決定支援のために、強化学習 (RL) と説明可能な人工知能 (XAI) を統合するフレームワークを提案する。