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画像誘導放射線腫瘍学：臨床応用における人工知能の可能性

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Image-Guided Radiooncology: The Potential of Artificial Intelligence in Clinical Application ｜ SM Vorbach et al., unknown, 2026. ｜ ラジオミクス、深層学習（DL）、基盤モデルといった人工知能（AI）技術の、医用画像解析における現在および潜在的な応用を探求している。 AIが臨床ワークフローをどのように変革しているかについて考察を提供している。

創薬および開発のための人工知能

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Artificial intelligence for drug discovery and development ｜ Jassica et al., AIP Conference Proceedings, 2026. ｜ 本研究は、医学研究および発見における人工知能（AI）の進歩的な力を考察している。 AIが創薬および開発を大幅に加速する可能性を示している。

人工知能ベースのヘルスケアシステム：機械学習、深層学習、データ分析、サプライチェーン管理、および電気工学技術のレビュー

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Artificial Intelligence-Based Healthcare Systems: A Review of Machine Learning, Deep Learning, Data Analytics, Supply Chain Management, and Electrical Engineering Technologies ｜ G Edison, Global Trends in Science and Technology, 2026. ｜ 機械学習と生物医学技術の融合により、治療医学および予防医学において具体的な進歩が見られる。 機械学習は、癌、心臓病、糖尿病などの発症予測に利用されている。

ヘルスケアにおける人工知能：パレスチナ人医学生と医師の意識、認識、および将来の展望

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Artificial Intelligence in Healthcare: Awareness, Perceptions, and Future Perspectives of Palestinian Medical Students and Physicians ｜ Y Hamam et al., Journal of Medical, 2026. ｜ パレスチナの医学生と医師の、ヘルスケアにおける人工知能（AI）統合に対する意識、態度、準備状況を調査している。 回答者はAI統合に対し、概ね肯定的な見解を示している。

創薬研究開発における人工知能：ドラッグリパーパシングにおける手法と応用に関するレビュー

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Artificial intelligence in drug research and development: a review of methods and applications in drug repurposing ｜ A Zielińska et al., Briefings in Bioinformatics, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、創薬研究開発、特にドラッグリパーパシングにおいて重要な役割を担っている。 機械学習や深層学習が、ドラッグリパーパシングの設計応用で活用されている。