lab_admin Ethical Use of Artificial Intelligence for Clinical Vignettes ｜ H Iqbal et al., HCA Healthcare Journal of Medicine, 2026. ｜ 実世界の医療実践を模倣したシナリオ（臨床ビネッテ）を作成するための人工知能（AI）の倫理的利用について検討。 様々なレベルのトレーニングと臨床的専門知識を持つ実務家をサポートするため、臨床ビネッテの提出と精選されたリストに関する簡潔な体系的フレームワークが作成された。
Bridging the Gap Between Artificial Intelligence and Clinical Readiness in Endometriosis Diagnosis: A Systematic Review. ｜ MM Haber et al., Journal of Minimally Invasive Gynecology, 2026. ｜ 子宮内膜症の診断経路に人工知能（AI）を効果的に統合することで、臨床的および方法論的な問題や技術的な複雑さを軽減できる可能性がある。 AIと子宮内膜症診断における臨床準備態勢の間のギャップを埋めるための体系的なレビューが行われた。
The Cost Reduction of Artificial Intelligence-Based Healthcare for Clinical Drug Use: A Literature Review ｜ E wahyu Vitasari et al., JURNAL FARMASIMED (JFM), 2026. ｜ 人工知能（AI）は臨床アウトカムの改善に大きく貢献しているが、価格設定に大きな影響を与えるため、臨床実践におけるコスト削減が重要である。 医療画像診断に利用される深層学習アルゴリズムは、高い診断精度を示している。
Knowledge, attitude, and practice on the use of artificial intelligence in medical diagnosis and treatment planning among healthcare professionals in a tertiary hospital in Tanzania: A cross-sectional study ｜ JH Mhyellah et al., BMC Artificial Intelligence, 2026. ｜ タンザニアにおける医療従事者の人工知能（AI）導入への準備状況（知識、態度、実践）に関するエビデンスは限定的である。 本研究は、医療診断と治療計画におけるAI利用に対する医療従事者の知識、態度、実践を理解することを目的としている。
Deep Learning for Survival Prediction in Glioblastoma: Time-dependent Model Interpretability Using MRI, Clinical, and Molecular Data ｜ J Lee et al., Artificial Intelligence, 2026. ｜ 膠芽腫の生存予測のため、深層学習を用いてMRI、臨床変数（年齢、性別、Karnofsky performance status [KPS]など）、および分子データを統合する。 DPI（Deep learning-based Prognostic Index）と臨床・分子変数の関連性を評価し、時間依存モデルの解釈可能性に焦点を当てる。
Clinicians’ perceptions and implementation determinants of the INTEbiotics machine learning-based clinical decision support system (ML-CDSS) ｜ N Jacquet et al., ESCMID Global, 2026. ｜ ヨーロッパでは年間100万件以上の敗血症（BSIs）が発生し、30日死亡率が30%に及ぶ重篤な感染症である。 血液培養後12時間以上の適切な抗生物質投与の遅延は、30日死亡率の増加につながる。
Integrating AI-enhanced kinase enrichment analysis (KEA) with geometric deep learning and federated learning for precision drug repurposing ｜ S Iqbal et al., Drug Discovery Today, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、システム生物学と分子設計を統合することで、ドラッグリパーパシングのプロセスを変革している。 AI強化Kinase Enrichment Analysis (KEA)、幾何学的深層学習、および連合学習を組み合わせた統一フレームワークを提案し、精密なドラッグリパーパシングを目指す。
Governance of Artificial Intelligence in Clinical and Therapeutic Research: A Systematic Evaluation of Principles, Accountability, and the Implementation Gap ｜ CT Zemnou, unknown, 2026. ｜ 人工知能（AI）は臨床研究および医薬品開発分野で急速に拡大しており、これに対応するガバナンスが求められている。 医療および臨床研究におけるAI倫理、組織ガバナンスの原則、説明責任、および実装ギャップに関する分析を統合的に評価する。
Artificial Intelligence in Migraine: A Narrative Review on the Diagnostic, Prognostic, and Therapeutic Applications ｜ M Yadollahi et al., Oxford Open Neuroscience, 2026. ｜ 片頭痛の診断、予後予測、治療における人工知能（AI）の応用可能性をレビューする。 以前の研究では、構造化・非構造化データを含む6032件の電子健康記録（EHR）データを用いてAI診断モデルが構築された事例がある。
Artificial Intelligence in Healthcare and Patient Data Protection: Challenges and Regulatory Responses in Sri Lanka ｜ T Thushini Amandi, unknown, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、データ駆動型意思決定を通じて医療診断、治療、ヘルスケア管理を変革し、医療システムへの統合が加速している。 AIのヘルスケア利用がもたらす課題、特に患者データ保護に関するスリランカの規制対応について考察する。