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T Dou, AIP Conference Proceedings, 2026 AIは医療画像処理の進歩に貢献しており、AI支援医療画像診断の発展が注目されている。 医療AIはデジタル医療の新しい方向性であり、現代医療の主流となっている。 Source URL

S Wang et al., BMC Medical Education, 2026 中国の聴覚士は、臨床実践および専門的アイデンティティにおける人工知能（AI）の認識について、質的研究で調査された。 AIはヘルスケア分野で急速に発展しているが、非西洋圏における聴覚士の認識に関する研究は限定的である。 Source URL

D Du Crest et al., JEADV Clinical Practice, 2026 人工知能（AI）は、イノベーションから皮膚科における日常的な臨床応用へと急速に移行している。 このレビューは、AI搭載技術が多様な臨床応用においてどのように開発・統合されているかを検証している。 Source URL

AJ Moreno-Moreno et al., Safety Science, 2029 攻撃的行動の検出、暴力事件を予測するための臨床記録の分析、脅迫的な言語を特定するための高度な自然言語処理システム（BERT、GPT、RAG-ECE）などが含まれる。 解釈可能な機械学習モデルも活用される。 Source URL

J MacDonald, 2026 薬剤再利用は、既存化合物の新しい用途を特定することで有望な戦略を提供する。 この研究では、抗真菌薬の薬剤再利用のための機械学習（ML）モデルを評価している。 Source URL

A Baalla, T Jellouli, Discover Artificial Intelligence, 2026 本論文は、医療画像診断に適用される人工知能（AI）に関する国際的な文献の計量計量的分析を目的としている。 AIの医療画像診断への導入を分析するが、直接的な評価は目的としない。 Source URL

MS Wable et al., Asian Journal of Pharmaceutical Research, 2026 臨床試験のリスク評価では、効率性と安全性を高めるために人工知能（AI）がますます利用されている。 AIの進歩は、重要な側面を再構築することにより、試験成功率を向上させるために適用できる。 Source URL

S Guntupalli et al., 2026 アルツハイマー病（AD）におけるAI/MLの臨床的およびトランスレーショナルな用途を調査し、これらの技術がAD創薬をどのように再構築するかについての将来の方向性を示している。 人工知能が創薬と開発をどのように変革しているかについてのツールとパラダイムを概説している。 Source URL

T Aktar et al., Cureus, 2026 チャットボットや大規模言語モデル（LLM）を含む人工知能（AI）は、医学教育の分野で急速に登場している。 このスコーピングレビューは、学部医学教育における会話型AIに関する既存の文献を調査している。 Source URL

S Gupta et al., Cureus, 2026 人工知能（AI）と機械学習（ML）は、診断放射線学、特に神経画像診断をますます変革しており、従来の記述的解釈から予測的、定量的、精度指向への移行を可能にしている。 Source URL