DXやAI活用は「誰」が推進すると成果が最も出るのか
DX（デジタルトランスフォーメーション）やAI活用プロジェクトにおいて、最も成果を上げる推進体制について考察されている。 経営層、IT部門、現場など、それぞれの役割と適切なリーダーシップが議論されている。 Source URL
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「Claude Mythos」登場で金融庁が異例の緊急要請 自社を守る3つの対策は
<Claude Mythos>「Claude Mythos」の登場により、金融庁が異例の緊急要請を発出した。 <Claude Mythos>企業が新たな脅威から自社を守るために講じるべき3つの対策が提示されている。 Source URL
Oracleが主力製品を「9割引き」で放出してまで守りたかったもの
<Oracle>Oracleが主力製品を9割引きという大幅な割引で提供し、その裏で守りたかったものが存在した。 Source URL
多コホート統合と機械学習による胃癌における新規癌遺伝子ドライバーCPVLの特定
Multi-cohort integration and machine learning identify CPVL as a novel oncogenic driver in gastric cancer ｜ X Li et al., Discover Oncology, 2026 ｜ 多コホート統合と8つの機械学習アルゴリズムを用いて、胃癌（GC）関連ハブ遺伝子を体系的に特定し、優先順位付けを行った。 特定された候補の中から、CPVLがその診断および予後性能に基づいて、新規の癌遺伝子ドライバーとしてさらなる検証のために選択された。
転移学習の最適化：アルツハイマー病病期の高精度分類のためのディープラーニングアプローチ
Optimizing Transfer Learning: A Deep Learning Approach for High-Accuracy Classification of Alzheimer’s Disease Stages ｜ MAB Alam et al., Conference on Artificial Intelligence for, 2026 ｜ アルツハイマー病の病期分類において、最先端のディープラーニングモデルと転移学習アプローチを最適化している。 モデルは意味のある神経解剖学的特徴を予測に活用し、優れた診断性能と臨床的信頼性を提供する。
ヘルスモニタリングとウェアラブルデバイスのための人工知能
Artificial Intelligence for Health-Monitoring and Wearable Devices ｜ W Shafik, unknown, 2026 ｜ 人工知能（AI）技術は、ヘルスケアデータ分析のための機械学習アルゴリズムを含み、結果予測に利用される。 AIは機械学習、ディープラーニング、強化学習に細分類される。
胃腸型化生および胃異形成に対する画像強調内視鏡モダリティと人工知能補助内視鏡の比較診断精度
Comparative diagnostic accuracy of image-enhanced endoscopy modalities and artificial intelligence-assisted endoscopy for gastric intestinal metaplasia and gastric dysplasia ｜ R Xia et al., BMJ Open, 2026 ｜ 胃腸型化生および胃異形成の検出精度を向上させるため、画像強調内視鏡（IEE）モダリティと人工知能（AI）補助システムが開発されている。 これらの技術の比較診断精度に関する研究は限られており、従来のペアワイズメタ分析では一貫した枠組みが提供されていない。
ディープラーニング技術を用いた海馬ベースのアルツハイマー病検出
Hippocampus-Based Alzheimer Detection Using Deep Learning Techniques ｜ Ö Kılıç et al., Conference on Artificial Intelligence for, 2026 ｜ 医用画像診断におけるディープラーニングの活用は、アルツハイマー病（AD）に関連する海馬の変化を分析するための強力なアプローチを提供する。 この技術は神経科医の診断時間短縮に寄与する。
向精神薬による体重増加と非標的メタボロミクス：前向きコホート研究からの機械学習駆動型結果
Psychotropic drug-induced weight gain and untargeted metabolomics: machine learning-driven results from a prospective cohort study ｜ M Piras et al., Translational Psychiatry, 2026 ｜ 複数の向精神薬が著しい体重増加を引き起こす可能性があり、本研究ではこの副作用のメタボロームフィンガープリントを解明することを目指している。 Psymetabコホートから得られたデータに基づき、機械学習を用いて体重増加を誘発する患者の代謝プロファイルを分析している。
パイユ暗号とリンク可能なリング署名を用いた医療推論のための匿名かつリンク可能なプライバシー保護機械学習
Anonymous and Linkable Privacy Preserving Machine Learning for Medical Inference using Paillier Encryption and Linkable Ring Signatures ｜ S Pallavi et al., unknown, 2026 ｜ 従来の機械学習モデルは、予測や診断のためにデータが処理される際に患者データやユーザー識別情報を開示する懸念がある。