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歯科インプラントブランド分類のための深層学習：画像診断法、方法論的変動、およびモデル性能の系統的レビュー

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Deep learning for dental implant brand classification: a systematic review of imaging modalities, methodological variability, and model performance ｜ OM Durmaz Yilmaz et al., BMC Oral Health, 2026. ｜ 本研究は、歯科インプラントブランド分類における深層学習モデルの診断性能と方法論的特性を系統的に評価する。 深層学習モデルは、歯科インプラントブランド分類に潜在的な可能性を示す。

現代ヘルスケアにおける人工知能：医療実践、製薬バイオテクノロジー、薬理学、生物医学研究、および看護ケアの変革

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Artificial Intelligence in Modern Healthcare: Transforming Medical Practice, Pharmaceutical Biotechnology, Pharmacology, Biomedical Research, and Nursing Care. ｜ G Singh et al., …Journal of Prosthodontics & Restorative Dentistry, 2026. ｜ ヘルスケアにおける人工知能（AI）の利用は拡大しており、臨床意思決定の統合機会を提供する。 機械学習モデルは、臨床データ内の関係性を明らかにし、疾患リスクを予測できる。

麻酔科学における周術期予測分析と人工知能：臨床応用と転帰の系統的レビュー

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Perioperative predictive analytics and artificial intelligence in anesthesiology: a systematic review of clinical applications and outcomes ｜ DT Flores et al., Perioperative Care and…, 2026. ｜ 本研究は、周術期予測分析、機械学習、人工知能（AI）に関する現在のエビデンスを体系的に統合することを目的とする。 主な応用分野には、リスク予測、術中モニタリング、臨床意思決定支援が含まれる。

人工知能を活用したHER2連続評価：抗体薬物複合体時代の患者選択フレームワーク

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Artificial Intelligence-Enabled Continuous HER2 Assessment: A Patient Selection Framework for the Antibody–Drug Conjugate Era ｜ MH Chang et al., Technology in Cancer Research &…, 2026. ｜ 人工知能（AI）を活用した継続的なHER2定量化は、抗体薬物複合体（ADC）時代に不可欠な発現勾配を維持することで、従来の評価法のギャップを埋める。 臨床的解釈可能性を維持しつつ、カテゴリカルなスコアリングの限界に対処するための患者選択フレームワークを提案する。