lab_admin

Applications of traditional machine learning and deep learning algorithms in obesity prediction or classification: a systematic review of comparative performance ｜ M Jamali et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 肥満とその関連合併症が世界的な健康危機であることに対し、効果的な予測・分類戦略の必要性を背景に、AI手法がヘルスケアで応用されていることを示す。 肥満の予測または分類における従来の機械学習（ML）と深層学習（DL）アルゴリズムのパフォーマンスを比較評価する系統的レビュー。

Machine learning-based analysis of drug resistance mutations in Mycobacterium tuberculosis ｜ A Thankamani et al., PloS one, 2026. ｜ 薬剤耐性結核（DR-TB）が治療と制御に大きな課題をもたらしている中で、薬剤耐性変異の正確かつ迅速な特定が重要であると強調。 結核菌における複数の薬剤耐性タイプにわたる変異を分析するための機械学習予測モデルを提案。

Virtual cell construction for artificial intelligence‐driven drug discovery ｜ Y Jia et al., British Journal of Pharmacology, 2026. ｜ 特定の分子摂動が複雑な生物学的システム内で細胞にどのように伝播するかを理解することが、現代の医薬品開発の中心的な課題であると指摘。 大規模な摂動プロファイリング技術と人工知能（AI）の進歩により、薬剤応答をシミュレートする「仮想細胞構築」がますます実現可能になっている。

Ethical Attitudes Toward Artificial Intelligence in Healthcare Among Medical Students at All Saints University School of Medicine: A Cross-Sectional Study ｜ S Kotbagi et al., International Journal of Medical and Pharmaceutical Research, 2026. ｜ オールセインツ大学医学部の医学生を対象に、ヘルスケアにおける人工知能（AI）に対する倫理的態度を評価するための横断研究。 学生の85%がAIの診断・治療における潜在的利益に肯定的な態度を示す一方、データプライバシー（78%）、アルゴリズムの偏り（65%）、職務の置き換え（55%）に関して有意な懸念を表明。

Artificial Intelligence vs. Clinical Interpretation in the Detection of Hip Fractures: A Comparative Audit ｜ K Kim, British Journal of Surgery, 2026. ｜ 股関節骨折、特に潜在性大腿骨頚部骨折（NOF骨折）の検出において、専門医療AIシステム と汎用大規模マルチモーダルモデル の診断精度を、標準的な臨床医の解釈と比較する。 は よりも潜在性骨折に対して高い感度を示し、両AIシステムは若手臨床医よりも優れたパフォーマンスを示したが、熟練放射線科医を顕著に上回ることはなかった。

Fundamentals of Artificial Intelligence in Drug Discovery and Healthcare ｜ N Fakhoury, Fundamentals of Artificial Intelligence, Big Data and Data Science for Next-Generation Healthcare Systems and Cybersecurity, 2023. ｜ 人工知能（AI）が医薬品開発とヘルスケア分野をどのように変革しているかの基礎的な概念を提示。 治療薬設計の分子レベルから臨床応用、そして創薬パイプラインへの統合まで、広範な範囲をカバーする。