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SC Ugbaja et al., Artificial Intelligence, 2026 「drug repurposing AI/ML」や「machine learning HBV screening」などのキーワードが関連論文のソースとして使用された。 AI/MLフレームワークは計算パイプラインを統合し、B型肝炎ウイルス治療における薬剤再利用を加速するために人工知能（AI）と機械学習（ML）の重要性を説明する。 Source URL

K Sider, S Kouta, مجلة العلوم وافاق المعارف, 2026 臨床心理アセスメントにおける人工知能の役割、その利点と限界に焦点を当てている。 AIが診断をどのように向上させるかを強調しており、最近の研究の分析レビューに基づき、AIが診断を支援することを示している。 Source URL

C Menacho et al., Nature Communications, 2026 この表現型を活用し、細胞型特異的な薬剤再利用スクリーニングに特化した深層学習アルゴリズムを開発した。 並行して、リー症候群の酵母モデルで生存率薬物スクリーニングを実施し、両アプローチは独立して収束する。 Source URL

MS Ali et al., Drug development research, 2026 機械学習、深層学習、自然言語処理が標的同定、ヒット探索、リード最適化、薬物開発を支援している。 本レビューは、現代の創薬におけるAIの進化する役割とその拡大する影響を批判的に検討する。 Source URL

Y Luo et al., Scientific Reports, 2026 腫瘍生物学、全身併存疾患、患者報告の機能状態の複雑な相互作用が乳がんの予後と治療結果を形成する。 本論文は、精密医療における重要なギャップに対処するためのフレームワークを導入する。 Source URL

C Zhang, Y Zhao, Y Liu, C Liu, Y Wei, N Xu, H Luo, BMC Medical Informatics and Decision Making, 2026 川崎病（KD）におけるIVIG抵抗性の早期予測は、予後改善のために重要であるが、従来の臨床スコアリングシステムは一般化能力が限定的である。 本研究は、メタアナリシスを通じて、IVIG抵抗性KDを予測する機械学習（ML）モデルの有用性を評価する。 Source URL

S Chawla, D Gupta, SK Pippal, 2026 実際の臨床現場で機能するモデルの構築が求められている。 本システムは、医療画像解析による脳腫瘍（BT）識別における現代的なディープラーニング手法を実装し、高精度な診断を目指している。 Source URL

J Vora, Y Shah, A Atole, A Patkhedkar, K Talele, 2026 本論文は、臨床医用画像における重要な課題に対処する、多クラス脳腫瘍セグメンテーションのための包括的なディープラーニングフレームワークを提示する。 U-Net++のアーキテクチャ上の利点とEfficientNetB7の計算能力を組み合わせている。 Source URL

H Abaci, IEEE Access, 2026 統計的バックボーンと機械学習またはディープラーニングの補正を組み合わせたハイブリッドアプローチは、予測精度の向上を目指す。 モデル選択をガイドする診断フレームワークが提案されており、リークのないパイプラインの重要性が強調されている。 Source URL

R Madhu, KVIP Darshini, S Askar, P Giri, G Karthikeyan, 2026 信頼性が高くリアルタイムな診断システムの必要性が高まっている。 ディープラーニングを用いた画像処理の研究は、医療および診断画像に焦点を当てており、ディープラーニングベースの技術による医療画像の革新の可能性を示している。 Source URL