lab_admin Integrating Artificial Intelligence into Medical Imaging Curriculum: Challenges, Applications, and Future Directions ｜ E Arruzza et al., Artificial Intelligence and Data …, 2026. ｜ ヘルスケアサービスへのAI統合に関する学生の視点と、オーストラリアのヘルスケアにおけるAIの状況、放射線医学における倫理的統合を考察している。 医用画像カリキュラムへのAI統合における課題、応用、将来の方向性を探る。
Artificial Intelligence in Medical Imaging ｜ S Debnath et al., Artificial Intelligence and Data …, 2026. ｜ AIは、アルゴリズムとモデルを用いて医用画像の解釈と分析を支援するために利用される。 AI分野の中核には、機械学習（ML）と深層学習（DL）技術がある。
Balancing opportunities and risks of artificial intelligence in drug policy and regulation ｜ P Bareamichael et al., American Journal of Health-System …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は処方薬の政策を革新する大きな可能性を秘めている。 AIの薬物開発への統合は初期段階であり、完全にAIによって設計された薬剤はまだ市場に出ていない。
Health Professional Students’ Use of Generative Artificial Intelligence During Clinical Placements: Cross-Sectional Online Survey Study ｜ S Kotzki et al., JMIR Medical Education, 2026. ｜ 生成人工知能（GenAI）は高等教育および臨床現場で急速に普及している。 本研究は、臨床実習中のGenAI自己申告利用状況を特徴づけることを目的とした横断的オンライン調査研究である。
Human-Robot Interaction Based on Artificial Intelligence in Clinical Healthcare Centers: A Systematic Review and Meta-Analysis ｜ MM Shafaie et al., Computers in Human …, 2026. ｜ 人工知能（AI）の統合がヘルスケア分野における人間とロボットの相互作用（HRI）を根本的に変革している。 本系統的レビューは、人間とロボットシステムの感情的、社会的、認知的相互作用への影響を検証している。
Application of Deep Learning Models for Early Diagnosis of Diseases Using Medical Imaging and Genomic Data ｜ W Hussain et al., Research Consortium Archive, 2026. ｜ 深層学習は、病理学的パターンを検出するために、医用画像とゲノムデータを統合することで、疾患の早期診断に革命をもたらしている。 このレビューは、最先端の深層学習モデルを、早期疾患診断における医用画像とゲノムデータの統合という文脈で調査する。
Using Machine Learning to Predict Arterial Hypertension From a Clinical Dataset ｜ A Igimbayeva et al., 2026 18th International Conference on, 2026. ｜ 4つの教師あり機械学習モデル（ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、XGBoost）を評価した。 実世界の臨床データに機械学習を適用し、ステージ認識型高血圧予測を行う。
Artificial Intelligence in Pelvic Fracture Diagnosis and Outcome Prediction: A Systematic Review and Meta-analysis ｜ KJ Wang et al., Mayo Clinic Proceedings, 2026. ｜ AIは、骨盤骨折の診断において専門医と同等の診断性能を示す研究がある。 しかし、研究には異質性、選択バイアス、限定的な外部検証が見られ、大規模な前向き検証が必要である。
Artificial intelligence in genomic medicine: dispelling three myths ｜ BD Solomon, npj Genomic Medicine, 2026. ｜ AIは、特に米国のような利益駆動型で断片化された医療システムにおいて、医学生物学に大きな社会変化をもたらす。 AIは、臨床医不足や臨床経験の欠如といった課題を抱えるヘルスケアシステムに破壊的影響を与える可能性がある。
Deep learning-based Wilms tumor segmentation to create 3D models for surgical planning: Implementation in the clinical workflow ｜ MAD Buser et al., Journal of Pediatric Surgery, 2026. ｜ 深層学習は、ウィルムス腫瘍のセグメンテーションを自動化できる。 本研究では、臨床ワークフローへの実装を目的として、外科的計画のための3Dモデル作成における深層学習ベースのセグメンテーション手法の将来的な評価を行う。