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Interpretable Machine Learning for Preliminary Lung Cancer Risk Assessment Based on Clinical Indicators and Lifestyle Factors ｜ I Karymsakova et al., Computers, 2026 ｜ 臨床指標とライフスタイル要因を用いた、症状に基づく初期の肺がんリスクを識別するための解釈可能な機械学習モデルを開発。 感度分析により、潜在的な診断代理特徴への適度な依存性を示す。

Artificial Intelligence-Based Evaluation of Oral Potentially Malignant Disorders Using Photographic and Clinical Data: A Retrospective Exploratory Diagnostic Accuracy … ｜ D De Falco et al., Dentistry Journal, 2026 ｜ 歯科臨床現場において、写真データと臨床データを用いたAIが口腔潜在的悪性疾患の診断精度向上と治療決定支援に貢献。 人間のエラーを減少させ、全体的な医療の質を向上させる可能性。

Objective Movement Assessment Using Marker-Less Motion Capture and Machine Learning in Clinical Biomechanics ｜ J Hu, unknown, 2026 ｜ マーカーレスモーションキャプチャと機械学習手法を用いて運動を特徴づける。 パーキンソン病（PD）患者の運動評価において、機械学習分類では部分的にしか識別できない動きを特定。

Artificial Intelligence in Pancreatic Cancer: From Predictive Performance to Clinical Translation ｜ I Khan et al., Cancers, 2026 ｜ 膵管腺癌（PDAC）の診断から治療パスウェイ全体におけるAIの応用を評価。 アルゴリズムの予測能力だけでなく、エビデンスに基づいた臨床応用への移行が課題。

Trust and Transparency in Deep Learning, From Medical Imaging to Language Models ｜ S Broecker, unknown, 2026 ｜ ディープラーニングモデルの診断性能向上における信頼と透明性の問題を解決。 医用画像診断、特に急性呼吸器疾患の診断性能向上に貢献。

Advancing chemical reaction prediction in data-scarce drug discovery with active and geometric deep learning ｜ M Minot et al., Nature Computational …, 2026 ｜ 効率的な反応データ取得と高精度ディープラーニングを組み合わせた手法を開発。 データ不足の創薬分野における化学反応予測の課題に取り組む。

Systematic Review: Prescription Decoding with OCR Technologies Using Deep Learning in Healthcare ｜ S Kaur et al., 2026 International Conference on Advancements in…, 2026 ｜ インドのような広大な医療エコシステムにおける手書き処方箋の誤読が患者リスクにつながる問題に対処。 ディープラーニングを用いたOCR技術による処方箋解読の実施を調査。

Artificial Intelligence for Medical Image Analysis in Low-Resource Settings ｜ T Akumu et al., unknown, 2026 ｜ 専門知識、画像機器、ラベル付きデータ、計算資源が限られた低資源環境での医療画像分析のためのAI開発に焦点。 189件の関連研究を系統的にレビュー。