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THE IMPACT OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON DRUG USE AND AVAILABILITY IN PROMOTING A DRUG-FREE SOCIETY IN NIGERIA ｜ IM Charanchi et al., Gombe Journal of Education, 2026 ｜ この研究は、ナイジェリアにおける薬物使用と入手可能性に対処し、ドラッグフリー社会を促進する上での生成型人工知能（AI）の役割を調査している。 生成型AIは、早期発見、対象を絞った介入、および協調的対応を強化することにより、薬物管理および公衆衛生の枠組みを強化する有望性を持つ。

Clinical artificial intelligence applications of vision-language foundation models ｜ AJ Thirunavukarasu et al., PLOS Digital Health, 2026 ｜ ビジョン言語基盤モデル（VL-FMs）は、臨床AIにおいて強力なツールとして台頭しており、診断、予後、臨床意思決定支援のためのマルチモーダルデータ分析を可能にする。 VL-FMsは、医療画像とテキスト形式の臨床記録を組み合わせて処理・解釈できる。

Methodology and Evaluation for Machine Learning in Drug Molecule Design ｜ Z Yang, BIO Web of Conferences, 2026 ｜ 本レビューは、医薬品分子設計における生成型深層学習の能力と限界、および使用される機械学習アーキテクチャについて詳細に述べている。 医薬品分子設計における機械学習の方法論と評価戦略を探求し、de novo創薬、リード最適化、バーチャルスクリーニングにおける応用への洞察を提供する。

Artificial intelligence in healthcare: Emerging organisational and ethical concerns ｜ MV Chopin, Journal of Psychosomatic Research, 2026 ｜ ワークロード計画ツールから診断アルゴリズムまで、AIベースのソリューションが急速に医療現場に導入されている。 これらの技術は、効率化を促進するものとして提示されることが多いが、実際の組織的および倫理的影響に関して未解決の問題を提起している。

Machine learning-based clinical tool for identifying factors associated with symptomatic knee osteoarthritis: the Nagahama study ｜ M Taniguchi et al., The Knee, 2026 ｜ 修正可能な要因に基づいて症候性膝変形性関節症（OA）に関連する要因を評価する臨床ツールが不足している。 この研究は、長浜研究コホートの修正可能な要因を用いて、症候性膝OAのリスクが高い個人を特定するための機械学習ベースの臨床評価ツールを開発することを目的とした。

The Role of Artificial Intelligence in Medical Education and Training: Implications for Rheumatology ｜ SA Scielzo et al., Rheumatic Disease Clinics, 2026 ｜ 人工知能（AI）は医療教育とトレーニングを変革しており、リウマチ学に重要な影響を与えている。 AIは、より高度な診断アプローチや個別化された治療戦略の開発において可能性を提供する。