lab_admin Efficient and Robust Self-Supervised Learning for Deep Learning-Based Healthcare Applications ｜ H Wang, unknown, 2026. ｜ 深層学習の大きなデータ需要と臨床現場での手動アノテーションの課題とのミスマッチに取り組んでいる。 深層学習ベースのヘルスケアアプリケーション向けに、効率的で堅牢な自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）を提案している。
Artificial Intelligence in Clinical Dentistry: Hype, Help, or Hazard? ｜ RK Singh, unknown, 2026. ｜ AIは臨床歯科において具体的な技術として進化しており、診断精度の向上に貢献している。 機械学習や深層学習に基づくAIが特に診断精度向上において有効である。
Artificial Intelligence in Healthcare: Transforming Modern Medical Systems ｜ K Paliwal et al., unknown, unknown. ｜ AIは診断、治療計画、患者ケアの改善を通じてヘルスケア産業を変革している。 機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術がヘルスケア専門家を支援している。
Has Artificial Intelligence Revolutionized Drug Design and Discovery? ｜ M Negahdaripour et al., Trends in Pharmaceutical Sciences and…, 2026. ｜ 人工知能（AI）、特に機械学習（ML）と深層学習（DL）は、バイオインフォマティクスと計算生物学を再構築している。 分子ドッキングや分子動力学（MD）シミュレーションといった核心技術がAIによって強化されている。
Machine Learning-Aided Drug Repurposing for Screening COX-2 Inhibitors from Traditional Chinese Medicines ｜ ZX Zhu et al., Pharmaceuticals, 2026. ｜ 機械学習は創薬を発見を革新し、効率、費用対効果、速度を大幅に向上させている。 伝統中国医学（Traditional Chinese Medicines）からのCOX-2阻害剤のスクリーニングに薬剤再利用の手法が適用されている。
Artificial Intelligence and Medical Imaging: A Review of the Application of Vascular Cognitive Impairment ｜ X Chen et al., Archives of Computational…, 2026. ｜ AIと医用画像の統合が進んでおり、特に血管性認知症への応用がレビューされている。 近年、深層学習（Deep Learning）の利用が医療分野で増加している。
Opinion: The virtual end of the doctor’s office waiting room ｜ Iyesatta Massaquoi Emeli, STAT, 2026. ｜ 新しいツールにより、患者が医療システムに入る方法を再設計し、ケアを待つ遅延を覆すことが可能になる。
Longevity startup NewLimit raises $435 million ahead of first clinical trial ｜ Allison DeAngelis, STAT, 2026. ｜ NewLimitは、細胞レベルで老化プロセスを逆転させようとする試みで投資家の関心を集めている。 最初の臨床試験は来年開始予定で、肝臓を対象とする。
Eli Lilly warns hospitals to submit claims data in the next five days or lose their 340B drug discounts ｜ Ed Silverman, STAT, 2026. ｜ リリーは、フォローアップ書簡や交渉があったにもかかわらず、約1,000の病院が要求された請求データの提出を拒否したと主張。
At the world’s largest cancer research meeting, data briefly took a backseat to grief ｜ Katherine MacPhail, STAT, 2026. ｜ ASCOの次期会長は、組織の焦点をデータだけでなく「喪失」というテーマに置きたかった理由を説明。