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現場DXを始めやすく、最短30秒でAIがアプリの土台を作るノーコード開発サービス

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製造や建設などの現場では、DXの必要性を認識しつつもアナログな情報共有が根強く残り、さまざまな課題を抱えている。 最短30秒でアプリの土台を作成できる「始めやすさ」に特化したノーコード開発サービスが、このような状況からの脱却に有効。 Source URL

デリーNCRの私立医科大学における医学生のヘルスケアにおける人工知能に関する知識、態度、実践

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English original title ｜ G SINGH et al., unknown, 2026 ｜ 医学生のヘルスケアにおける人工知能（AI）に関する知識、態度、実践について調査しています。 現在の能力ベース医学教育（CBME）フレームワークには、AIリテラシー、機械学習の概念、およびその臨床応用に関する体系的なトレーニングが不足しています。

医学生の医学教育における人工知能利用への準備状況：横断研究

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English original title ｜ S Özçiftçi et al., unknown, 2026 ｜ 医療応用における人工知能（AI）システムの利用増加に伴い、医学教育もこれに適応する必要があります。 医学生のAIに対する理解、応用スキル、倫理的意識、およびAIの役割に関する将来の見通しを評価しています。

ヘルスケアと循環器学における人工知能応用のトレンド

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English original title ｜ NN Quang et al., Tạp chí Tim mạch học Việt Nam, 2026 ｜ 本論文は、ベッドサイドでの人工知能（AI）応用、特に臨床におけるAIの動向を議論しています。 AIは臨床リスクスコアとは独立して心血管イベントを予測し、約30%の患者を再分類できる可能性が示されています。

医用画像における深層学習の診断性能：エビデンスの分析的レビューと定量的統合

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English original title ｜ W Zhang et al., International Journal of Applied Technology in Medical …, 2026 ｜ 深層学習は医用画像の診断解釈において、専門家レベルの精度を報告する多くの研究を生み出しています。 診断テスト方法論のツールを用いて定量的エビデンスを統合し、その精度だけでなく、臨床的な有用性も検討しています。

ヘルスケア専門職のワークデザインに対する人工知能技術の影響：スコピングレビューと将来の研究課題

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English original title ｜ F Scholz et al., The International Journal of…, 2026 ｜ 本研究は、人工知能（AI）技術がヘルスケア専門職のワークデザインに与える影響をスコピングレビューとしてまとめました。 機械学習などの関連用語ではなく、「人工知能」という用語に限定して調査を行いました。