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予測不能な脅威に備える次世代ストレージの選び方

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データインフラを取り巻く環境の急速な変化に対応するため、従来の投資判断では数年で陳腐化する可能性が高い 将来にわたり効果を発揮し続けるデータインフラの必須要件と、サイバー攻撃に備える多層防御の考え方を解説 Source URL

神経変性疾患のための人工知能支援創薬：機械学習、分子ドッキング、システム薬理学の統合

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Artificial Intelligence-Assisted Drug Discovery for Neurodegenerative Diseases: Integration of Machine Learning, Molecular Docking, and Systems Pharmacology ｜ A Kumar et al., unknown, unknown ｜ 本研究は、神経変性疾患の創薬のための統合された計算フレームワークについて議論している。 機械学習、分子ドッキング、システム薬理学の統合に焦点を当てている。

病院における人工知能と臨床リスク：自動化から統治された説明責任へ

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Artificial Intelligence and Clinical Risk in Hospitals: from Automation to Governed Accountability ｜ MCG Stoppani, unknown, unknown ｜ 本記事は、人工知能を臨床ガバナンスとリスク管理の構成要素として検討している。 AIが早期警告システム、ヘルスケア文書の要約、安全報告分析、予防などの分野で明確な利点をもたらすことを強調している。

臨床診断を支援するための生理学的信号に適用される人工知能

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Artificial Intelligence Applied to Physiological Signals to Support Clinical Diagnosis ｜ CA Clavijo-Montes et al., BioMedInformatics, 2026 ｜ 本レビューは、臨床および生物医学の文脈において、生理学的および機能的データに適用される人工知能（AI）に関する研究をまとめている。 臨床診断に関連する用語のブール結合によって特定された、異種データへのAIの適用を評価している。

インテリジェントな疾患診断と個別化されたヘルスケアのための機械学習統合型ウェアラブルセンサー

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Machine learning-integrated wearable sensors for intelligent disease diagnosis and personalized healthcare ｜ Z She et al., Chemical Engineering …, 2026 ｜ 本レビューは、ウェアラブルセンサーと機械学習（ML）システムを統合したヘルスケアアプリケーションにおける最近の進歩を検討している。 ウェアラブルヘルスケアシナリオにおけるMLアプローチの運用原理、アプリケーション、および限界について議論している。

アンビエント人工知能支援型臨床記録における倫理的リスクとガバナンス経路に関する研究

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A Study on the Ethical Risks and Governance Pathways of Ambient Artificial Intelligence-Assisted Clinical Documentation ｜ Z LI et al., Medicine & Philosophy, 2026 ｜ 周囲環境AI支援型臨床記録が「第三者記録者」として機能する際、倫理的リスクを生じさせる可能性がある。 主なリスクとして、医療記録へのデータ誤挿入、責任分配の曖昧さなどが挙げられる。