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Towards a framework for implementing artificial intelligence in clinical medicine ｜ A Mahajan et al., BMJ Health & Care Informatics, 2026. ｜ 臨床人工知能 (AI) は急速に普及しており、診断補助、予測リスクモデル、意思決定支援システムが加速的に登場している。 これらのシステムのほとんどは、研究設定内で開発およびテストされている。

Safety, Accountability, and Regulation of Artificial Intelligence in Diagnostic Medicine: A Systematic Review ｜ O Ogungbuaro et al., Safety, 2026. ｜ 人工知能 (AI) および機械学習技術は診断医療を革新している。 ディープラーニングアルゴリズムは、大規模な検証研究において高い診断精度を達成している。

Artificial Intelligence-Augmented Diagnostic Synthesis: Extending the Radiologist’s Clinical Role ｜ F Deng et al., American Journal of Roentgenology, 2026. ｜ AI時代においても、病変から患者を推測することは診断放射線医学の中核的な臨床機能である。 放射線科医は、その訓練と専門知識をもたらすことで臨床ケアチームの不可欠なメンバーとなる。

Implementation pathways of generative artificial intelligence in healthcare SMEs ｜ L Burgin-Kotsel et al., Science and Public Policy, 2026. ｜ 生成AI (GAI) は変革的な利益をもたらす可能性を秘めているが、組織への組み込みは複雑なプロセスである。 ヘルスケア分野の中小企業を対象とした帰納的調査を通じて、デュアルパスウェイGAI導入モデルが開発された。

A scoping review of explainable artificial intelligence for medical multimodal data ｜ K Hu et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 人工知能 (AI) モデルは、画像や臨床記録などの多様なデータを統合し、ヘルスケア分野で急速に進展している。 医療マルチモーダルデータにおける説明可能性 (explainability) の使用を調査するため、4つの書誌データベースを用いたスコーピングレビューが実施された。