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診断組織病理学における組織化学染色：原理、応用、人工知能の展望

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Histochemical stains in diagnostic histopathology: Principles, applications, and artificial intelligence perspectives ｜ N Alwahaibi, Sage Open Medicine, 2026. ｜ 現代の診断ワークフローにおける組織化学染色の原理、応用、限界、および進化する役割に焦点を当てる。 ルーチンの診断組織病理学で使用される染色法と、人工知能 (AI) 応用が確立されているか、または新興の染色法をレビュー。

眼表面腫瘍学における人工知能：マルチモーダル画像診断、スマートフォンベーススクリーニング、臨床意思決定支援に関するナラティブレビュー

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Artificial Intelligence in Ocular Surface Oncology: A Narrative Review of Multimodal Imaging, Smartphone-Based Screening, and Clinical Decision Support ｜ F Cappellani et al., Journal of Clinical Medicine, 2026. ｜ 人工知能 (AI) は、医療画像診断と臨床意思決定支援において、複雑な診断情報の自動抽出、分類、統合を可能にすることで変革をもたらしている。 眼科はAIの最も活発な応用分野の一つとして急速に発展。

中東コホートにおける前立腺病理診断用人工知能モデルの検証

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Validation of diagnostic artificial intelligence models for prostate pathology in a Middle Eastern cohort ｜ PJ Muhammad Ali et al., Virchows Archiv, 2026. ｜ 前立腺病理診断のためのAIシステムは、現時点ではCE-IVDやFDA認可などの規制承認を受けていない研究アルゴリズムである。 本研究では、中東コホートにおいてAIモデルの一般化能力の証拠を示したが、臨床診断使用にはさらなる検証が必要。

3D医用画像処理のための説明可能人工知能 (XAI)：体積帰属手法の網羅的レビュー

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Explainable Artificial Intelligence (XAI) for 3D Medical Imaging: A Scoping Review of Volumetric Attribution Methods ｜ D Bhati et al., Journal of Imaging, 2026. ｜ 2次元画像用に開発された説明可能AI (XAI) 手法は、体積医用画像に適用した場合に空間的文脈を適切に保持しない可能性がある。 3D医用画像における帰属手法をマッピングし、その特性を検証する網羅的レビューを実施。

眼科における人工知能応用の障壁：診断精度を超え、患者アウトカム、ワークフロー統合、倫理、信頼へ

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Barriers to artificial intelligence applications in ophthalmology: beyond diagnostic accuracy toward patient outcomes, workflow integration, ethics, and trust ｜ K Jin et al., Asia-Pacific Journal of Ophthalmology, 2026. ｜ 眼科分野におけるAIの革新は著しいが、ルーチンの臨床実践への導入には課題が多い。 AI導入の障壁として、診断精度だけでなく、患者アウトカムへの影響、ワークフロー統合、倫理的側面、信頼性の問題が挙げられる。