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医療脳画像診断のための機械学習および深層学習手法の包括的研究

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A Comprehensive Study of Machine Learning and Deep Learning Methods for Medical Brain Imaging ｜ P Hingane, S Dnyane, P Roy, S Mallik, Fusion of Signaling Pathway and Omics in …, 2026 ｜ 医療脳画像診断における速度、精度、信頼性に対する臨床的需要を満たすため、機械学習（ML）、深層学習（DL）、および最適化アルゴリズムなどの高度な計算技術の必要性を論じる。

機械学習に基づく病原性予測と表現型マッチングの統合による稀な臨床検査における変異優先順位付けの改善

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Integration of Machine Learning-Based Pathogenicity Prediction and Phenotype Matching Improves Variant Prioritization in Rare Clinical Testing ｜ J Ruzicka et al., Current Issues in Molecular …, 2026 ｜ 稀な臨床検査における変異の優先順位付けを改善するため、機械学習に基づく病原性予測と表現型マッチングの統合に焦点を当てる。

進化的アルゴリズムと機械学習アルゴリズムのベンチマーク：緊急医療サービスにおけるSIRENチャレンジ

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Benchmarking Evolutionary and Machine Learning Algorithms: The SIREN Challenge of Emergency Medical Services ｜ TÅ Kallekleiv, XFC Sánchez-Díaz, OJ Mengshoel, Proceedings of the Genetic and …, 2026 ｜ 緊急医療サービス（EMS）のSIRENチャレンジにおいて、進化的アルゴリズムと機械学習アルゴリズムをベンチマーク評価。 SIRENは合成医療インシデントを生成し、対応するEMS応答をシミュレートする。

統合機械学習、FAERSに基づくシグナル比較、およびネットワーク毒性分析による薬物誘発性生殖毒性の予測とメカニズム的洞察

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Prediction and mechanistic insights into drug-induced reproductive toxicity through integrated machine learning, FAERS-based signal comparison, and network … ｜ J Yan, Y Zhou, Y Zhao, F Tang, Molecular Diversity, 2026 ｜ 従来の評価方法が高コストで長期間を要するという制約を克服するため、機械学習手法を提案し、薬物誘発性生殖毒性の予測とメカニズム的洞察を提供。 薬物安全性評価における重要な課題である薬物誘発性生殖毒性に対処。