人工知能による放射線学教育の進展:カリキュラム計画、実施、評価
English original title | P Rouzrokh et al., RadioGraphics, 2026 | 人工知能(AI)は臨床放射線学に急速に統合されており、研修医へのAI原則教育の必要性が継続的に強調されています。 AIが放射線学教育を変革する可能性はまだ十分に探求されていません。
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
English original title | P Rouzrokh et al., RadioGraphics, 2026 | 人工知能(AI)は臨床放射線学に急速に統合されており、研修医へのAI原則教育の必要性が継続的に強調されています。 AIが放射線学教育を変革する可能性はまだ十分に探求されていません。
English original title | KP Mayur et al., 2026 6th International Conference on Intelligent…, 2026 | 機械学習手法は、構造化された臨床データを使用して個人の薬剤応答を信頼性高く予測できることが示されています。 実験結果から、薬剤応答予測において高い精度が達成されています。
English original title | A Rahmim et al., arXiv preprint arXiv:2607.27428, 2026 | 医用画像は、臨床AIの主要な実証の場として機能してきましたが、過去10年間のギャップが存在します。 臨床意思決定におけるAIと現実の不整合を、6つの相互関連する次元で特定しています。
English original title | CJ Mayer et al., npj Digital Medicine, 2026 | 医療現場におけるシミュレートされた人工知能(AI)の使用が、ストレスと記憶に与える影響について調査しています。 AIスタイルの医師との対話は、医療現場におけるストレスを軽減する可能性があります。
光医学総合研究の事務補佐員として、野島絢子さんが着任されました。AI量子イメージング分野ならびに霊長類システム脳生理学分野の事務補佐に携わっていただきます。
Prediction of Pathological Complete Response after Chemoradiation for Locally Advanced Rectal Cancer Using Machine Learning with Clinical Features, the INTERCEPTOR Study Preliminary Model | D Mens et al., Journal of the Anus, Rectum and Colon, 2026. | 前治療前臨床変数を用いた機械学習(ML)モデルが、局所進行直腸癌患者の病理学的完全奏功(pCR)を予測できるか評価した。
Artificial intelligence and machine learning in pharmaceutical research and healthcare: Ethical challenges and a framework for responsible implementation | R Hajjo et al., Journal of the American Pharmacists Association, 2026. | 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、ヘルスケアと医薬品研究を急速に変化させている。 デジタル技術の進歩と「ビッグデータ」(臨床データを含む)の利用が、AI/MLによる意思決定を推進している。
Artificial Intelligence Enabled Healthcare Analytics for Patient Risk Assessment and Prediction | HN Patel, Pinnacle International Scientific & Management Journal, 2026. | マルチモーダル臨床情報と深層学習技術を組み合わせた多施設ヘルスケア分析。 モデルの透明性と臨床的信頼性を高めるため、説明可能なAI(XAI)手法が採用される。
Mapping the evidence on artificial intelligence–based clinical decision support systems for undergraduate nursing students: a scoping review protocol | F Scerbo et al., JBI Evidence Synthesis, 2026. | 本スコーピングレビューは、学部看護学生向けの人工知能ベースの臨床意思決定支援システム(AI-CDSSs)の使用に関する利用可能なエビデンスの範囲と性質をマッピングすることを目的とする。 レビューの適格基準も概説されている。
TwAIChain: A Blockchain–IPFS Architecture for Trustworthy Artificial Intelligence in Healthcare | M Srivastava et al., unknown, 2026. | 人工知能(AI)システムは、診断、予後、臨床意思決定支援のために、ヘルスケア環境で展開が進んでいる。