男性は女性よりも988へのテキストメッセージがはるかに少ない
Men text 988 much less often than women ｜ STAT. ｜ 2025年にCrisis Text Lineが受信した150万件のメッセージのうち、男性のみと識別した送信者からのものは20%未満だった。 14歳未満の少年との会話の3件に1件で自殺が言及されていた。
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アルコールとアメリカ人の食事が引き起こす見えない危機
The invisible crisis driven by alcohol and Americans’ diets ｜ STAT. ｜ アメリカ人の健康にアルコールが深刻な悪影響を与えている。 アルコールと代謝疾患、不健康な食習慣の組み合わせが、肝疾患の主要な要因になるとデータは示唆している。
頭頸部扁平上皮癌の診断と治療における画像ベース人工知能の進歩：ナラティブレビュー
Advancements in Image-Based Artificial Intelligence in the Diagnosis and Treatment of Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: A Narrative Review ｜ B Wu et al., International Journal of General Medicine, 2026. ｜ 放射線医工学（radiomics）や深層学習を含む人工知能（AI）は、頭頸部扁平上皮癌（HNSCC）の早期診断において大きな可能性を示している。 様々な種類の医用画像と、医用画像解析における放射線医工学と深層学習の基本的なワークフローを概説している。
自殺関連アウトカムに対する機械学習アプローチの診断精度：メタ分析
Diagnostic accuracy of machine learning approaches for suicide‑related outcomes: a meta‑analysis ｜ P Kohnepoushi et al., Annals of General Psychiatry, 2026. ｜ 機械学習アプローチは、異質な臨床集団における自殺関連アウトカムに対して有望な診断精度を示した。 将来の研究では、診断層別化およびアウトカム解決型の検証を組み込むべきである。
診断精度向上のための強化された機械学習フレームワークによるパイプライン検出の加速と精密化
Accelerated and precise pipeline detection through an enhanced machine learning framework for improved diagnostic accuracy ｜ T Huang et al., Measurement, 2026. ｜ 石油・ガスパイプラインの欠陥検出は、信号ノイズ、特徴の複雑さ、低い診断精度、限られたモデルの汎化性といった課題に直面している。
フィードフォワードニューラルネットワークを用いた機械学習ベースの疾患予測およびヘルスケア支援システム
A Machine Learning-Based Disease Prediction and Healthcare Assistance System Using Feed-Forward Neural Network ｜ D Pathak et al., unknown, 2026. ｜ 症状に基づいた臨床データセットで訓練・テストされたフィードフォワードニューラルネットワークを利用する機械学習ベースの疾患予測およびヘルスケア支援システムを提案した。
看護実践における人工知能支援臨床意思決定支援の統合：スマートヘルスケアシステムにおける患者安全とケアの質への影響
INTEGRATING ARTIFICIAL INTELLIGENCE–ASSISTED CLINICAL DECISION SUPPORT IN NURSING PRACTICE: IMPACTS ON PATIENT SAFETY AND CARE QUALITY IN SMART HEALTHCARE SYSTEMS ｜ B Binamin et al., unknown, 2026. ｜ 医療過誤、臨床対応の遅延、ケアのばらつきといった課題は、効果的な意思決定支援ツールの必要性を浮き彫りにしている。 本研究は、人工知能による意思決定支援の患者安全とケアの質への影響を検証することを目的としている。
ヘルスケアにおける人工知能：医療実践の変革
Artificial Intelligence in Healthcare: Transforming Medical Practice ｜ B Shridhar et al., Artificial Intelligence in Healthcare: Transforming Medical Practice, unknown. ｜ テクノロジーと人工知能（AI）のヘルスケアへの統合は、医療実践を変革する。 ヘルスケア組織がクラウドコンピューティングと技術関連の変革によってAI駆動型医療イノベーションを推進することを可能にする。
ヘルスケアおよびIoTシステムのためのデジタルツイン、量子コンピューティング、深層学習統合フレームワークの活用
Employment of Integrated Framework of Digital Twin, Quantum Computing, and Deep Learning for Healthcare and Iot Systems ｜ A Kumari et al., unknown, 2026. ｜ インテリジェントでパーソナライズされたヘルスケアIoTアプリケーションのための深層学習と量子コンピューティングのフレームワーク。 患者固有のデジタルツインを利用してリアルタイムの生理学的モデリングを行う。
Osteovision：骨粗鬆症検出のためのAI対応深層学習および診断分析システム
Osteovision: An AI-Enabled Deep Learning and Diagnostic Analytics System for Osteoporosis Detection ｜ SA Inigo et al., unknown, 2026. ｜ 本研究で使用されたデータセットは、臨床リポジトリと公開されている医療データセットを組み合わせて収集された。