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Abstract B015: From biomedical text mining to therapeutics: Machine learning-driven drug repurposing for a rare breast cancer ｜ KP Williams et al., Cancer Epidemiology, Biomarkers & …, 2026. ｜ 稀ながんにおける新規薬剤開発の高コストを考慮し、統合的な機械学習（ML）に基づく生体医療テキストマイニングと経路解析戦略を用いたドラッグリパーパシングを試みた。 潜在的な薬剤を特定するためにMLアプローチが適用された。

A REVIEW ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE AND MEDICAL DIAGNOSIS ｜ C POOVARASAN et al., unknown, 2026. ｜ 人工知能（AI）は過去10年間で研究の好奇心から臨床実践における積極的な存在へと移行した。 AIは医療診断の支援や患者との会話から臨床メモを作成する作業などに活用されている。

Patient Safety and the Deployment of Artificial Intelligence in Healthcare: An EU-India Law and Ethics Comparison ｜ S Gurpur et al., unknown, 2026. ｜ 自律型ヘルスケア技術に関連するシステム的なガバナンスリスクが、医師と患者の関係における信頼を損なう可能性がある。 人工知能がヘルスケア分野に導入されるべきかではなく、どのように導入されるべきかという点が現代的な課題である。

Artificial Intelligence for Healthcare Workforce Support in the United States: A Systematic Review and Explainable Machine Learning Analysis of Physician Shortages … ｜ U Farooq et al., Natural Resources for Human Health, 2026. ｜ 米国の医療従事者支援におけるAIの役割について、系統的レビューと説明可能な機械学習分析を用いて調査している。 AI文献からのエビデンスを、現実世界の医療従事者不足とAIアプリケーションに関するデータと統合し、臨床ワークフローや管理活動におけるAIの関連性を分析する。

Artificial Intelligence in Healthcare: A Comprehensive Overview ｜ U Dutta et al., Applications in Bioinformatics and Healthcare, 2026. ｜ 人工知能（AI）はヘルスケア分野で重要なプラットフォームとして台頭し、患者ケアを完全に変革する可能性を秘めている。 AIおよび機械学習アルゴリズムをヘルスケアエコシステムに統合することで、個人と社会全体に利益をもたらすことが期待される。

Liquid biopsy across cancers: Integrating circulating biomarkers, tumor biology, artificial intelligence, and clinical translation ｜ J Singh et al., Interdisciplinary Medicine, 2026. ｜ リキッドバイオプシー技術の臨床応用には、バイオマーカー発見から臨床実施までのタイムラインが含まれる。 人工知能（AI）を統合し、バイオマーカーの発見から分析的検証、臨床実装までのプロセスを支援する。