人工知能支援創薬研究開発における薬理学用語の応用仕様の分析

Analysis of the Application Specifications of Pharmacological Terminology in Artificial Intelligence-Assisted Drug Research and Development. | J MA et al., China Terminology, 2026. | AI支援創薬開発における薬理学用語の応用仕様について分析。 薬理学用語がAI支援創薬において知識表現および認知的な架け橋として機能することを提示。

ヘルスケアにおける人工知能:診断、治療、および患者転帰の変革

Artificial Intelligence in Healthcare: Transforming Diagnosis, Treatment, and Patient Outcomes | R Kala, International Journal of Advances in Medical, Applied and Nanotechnology, 2026. | ヘルスケアにおける人工知能(AI)の応用に関する包括的な分析を提供。 深層学習アルゴリズムによる早期疾患検出から、個別化された遺伝子プロファイルに基づく精密医療まで、幅広い応用分野をカバー。

希少疾患診断とオーファンドラッグ創薬における人工知能の役割

Role of Artificial Intelligence in Rare Disease Diagnosis and Orphan Drug Discovery | M Sargazi et al., Kindle, 2026. | 希少疾患の診断とオーファンドラッグ創薬における人工知能(AI)の変革的な役割を強調。 限られた臨床専門知識、断片的な患者データ、診断の遅延といった希少疾患特有の課題にAIが貢献する可能性を示す。

医療診断における人工知能:現在の応用、臨床的成果、および将来の展望

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICAL DIAGNOSIS: CURRENT APPLICATIONS, CLINICAL OUTCOMES, AND FUTURE PERSPECTIVES | F Arzikulov et al., Global Conference on Medical and Health …, 2026. | 医療診断における人工知能(AI)の現在の応用、臨床的成果、および将来の展望をレビュー。 特に画像診断をベースとしたAI診断アプリケーションに焦点を当てている。

創薬と薬理学研究における機械学習:応用、成果、課題

MACHINE LEARNING IN DRUG DISCOVERY AND PHARMACOLOGICAL RESEARCH: APPLICATIONS, ACHIEVEMENTS, AND CHALLENGES | F Arzikulov et al., Global Conference on Medical and Health …, 2026. | 創薬および薬理学研究における機械学習(ML)の変革的な役割を調査。 標的同定からリード最適化に至るまで、MLの様々な応用分野を網羅。

虚血性脳卒中病変セグメンテーションにおける人工知能:深層学習手法、臨床的有用性、および将来の方向性に関する物語的レビュー

Artificial Intelligence in Ischemic Stroke Lesion Segmentation: A Narrative Review of Deep Learning Methods, Clinical Utility, and Future Directions | TO Togunwa et al., Journal of Imaging, 2026. | 虚血性脳卒中病変のセグメンテーションにおける人工知能、特に深層学習(DL)手法の進化をレビュー。 AIベースのセグメンテーションツールは、大規模な脳卒中研究を促進し、臨床ケアを向上させる可能性を秘めている。

ヘルスケア実践における人工知能の応用:系統的レビューのマッピングレビュー

The application of artificial intelligence in healthcare practice: A mapping review of systematic reviews | A Andersen et al., Artificial Intelligence in Medicine, 2026. | ヘルスケアにおける人工知能(AI)の応用に関する系統的レビューのマッピングレビュー。 機械学習(ML)が予防医療にどのように応用されているかを特定している。

オピニオン:科学と一般市民は新型コロナウイルスから間違った教訓を学んでいる

Opinion: Science and the public are learning the wrong lessons from Covid | By Marc Lipsitch and Sara Cody, STAT, 2026. | ワクチン接種前に新型コロナウイルスの死者数を減らす上で、非薬理学的介入はほとんど、あるいは全く効果がなかったと結論づける2つの研究。両研究とも重大な誤りを犯している。