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研究分野でAI活用が進まない？ 成果につなげるデータ管理の在り方とは

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研究分野でのAI活用ニーズが高まる一方、期待通りの成果が出ないケースが散見される。 成果が出ない原因は、AI自体の性能不足ではなく、研究データの分散やサイロ化にある。 AI活用で真の成果を出すための鍵となるデータ管理の在り方について解説する。 Source URL

臨床文書作成のためのアンビエント人工知能：エビデンス、法的枠組み、臨床実践における実装

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Ambient artificial intelligence for clinical documentation: evidence, legislative framework and implementation in clinical practice ｜ T Ettlerová, Casopis lekaru ceskych, 2026. ｜ アンビエントAI（デジタルスクライブまたはアンビエント臨床文書化システム）は、医療専門家の事務負担軽減、臨床効率向上、患者と医師のコミュニケーション強化を目指す技術である。 AIを活用して臨床会話をパッシブに聞き取り、構造化された臨床ノートを自動生成することで、手動データ入力を不要にする。

ヘルスケアのための人工知能の数学的基盤：系統的レビュー

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Mathematical Foundations of Artificial Intelligence for Healthcare: A Systematic Review ｜ Y Jiménez-Gaona et al., Frontiers in Artificial Intelligence, 2026. ｜ ヘルスケアAIは多様な数学的フレームワークに依存しているが、モデル開発、評価、解釈可能性、臨床翻訳への貢献は暗黙的に理解され、明示的に分析されることは少ない。 本レビューでは、ヘルスケアAIを支える数学的基盤（線形代数、微積分、確率論、最適化理論、グラフ理論、微分方程式など）を包括的にマッピングし、批判的に評価する。

創薬と開発における人工知能：計算の可能性から臨床翻訳へ

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Artificial Intelligence in Drug Discovery and Development: From Computational Promise to Clinical Translation ｜ S Sharma et al., Journal of Pharmacological Horizons, 2026. ｜ 人工知能 (AI) は創薬・開発パイプライン全体に組み込まれているが、臨床的影響のエビデンス基盤は段階によって不均一。 計算上の進歩は初期段階プロセスを加速したが、AI由来の洞察を成功する臨床結果に変換するには課題が多い。

ヘルスケア現場におけるNHS職員の人工知能に対する認識

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NHS staff perceptions of artificial intelligence in healthcare settings ｜ S Ndoro, British Journal of Healthcare Management, 2026. ｜ 人工知能 (AI) は診断強化、臨床プロセス合理化、個別化された患者ケアなど、ヘルスケア提供を革新する可能性を秘めている。 NHSスタッフのAI導入と使用に関する認識を探る質的研究により、AIの潜在的利点（ワークロード軽減、診断精度向上）への熱意と、雇用の安定性への懸念が見られた。

人工知能を活用したヘルスケアにおける倫理的リスク軽減

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Ethical Risk Mitigation in Artificial Intelligence-Enabled Healthcare ｜ SA Hameed et al., International Journal on Islamic Applications in …, 2026. ｜ AIの臨床実践と公衆衛生への導入は、診断画像、トリアージ、臨床文書作成、個別化医療のための生成型大規模マルチモーダルモデル (LMMs) において変革的な進歩を約束している。 AIの急速な統合は、バイアス、プライバシー、説明責任、公平性などの深刻な倫理的ジレンマを引き起こしている。

臨床薬学における人工知能：薬剤投与と安全性監視への応用の記述的レビュー

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Artificial Intelligence in Clinical Pharmacy: A Narrative Review of Applications in Drug Dosing and Safety Monitoring ｜ AH Hassan, Pharma-X, 2026. ｜ 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、臨床薬学において、ファーマコビジランス、薬剤安全性監視、個別化された薬剤投与のための意思決定支援技術として調査が進められている。 主要な応用分野として、副作用 (ADRs) および薬剤間相互作用 (DDIs) の予測、患者固有の因子に基づく個別化された薬剤投与、薬剤照合の自動化と処方エラーの特定、複雑な症例における臨床意思決定支援が挙げられる。

米国におけるヘルスケア分野での人工知能に対する一般市民の視点：横断的調査

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Public perspectives on artificial intelligence in healthcare in the USA: a cross-sectional survey ｜ VP Nair et al., BMJ Digital Health & AI, 2026. ｜ 米国におけるヘルスケア分野での人工知能 (AI) に対する一般市民の視点、信頼度、快適度、利用意向を評価する横断的調査。 参加者の58%が医療提供者がAIを使用することに抵抗がないと回答し、AIに対する信頼度は中程度（平均3.4/5）、AIによるセカンドオピニオンに対しては肯定的（65%が抵抗なし）。

創薬における人工知能：次世代治療薬のためのデータ、モデル、メカニズムの統合

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Artificial intelligence in drug discovery: Integrating data, models, and mechanisms for next-generation therapeutics ｜ R Korutla et al., Artificial Intelligence in the …, 2026. ｜ AIによる創薬プロセスは変革をもたらしているが、AIが主導して発見された薬剤で市場に到達したものはない。最も重要なギャップは臨床翻訳にある。 過去10年間のAI創薬の進歩を批判的に分析し、データサイエンス、機械学習モデル、メカニズム生物学の相乗的統合を論じる。