薬物毒性予測における人工知能による進展
Artificial intelligence-driven advances in drug toxicity prediction ｜ Y Kang et al., Computational Toxicology, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、薬物毒性予測において大きな進展をもたらしている。 課題として、抗体薬物複合体や遺伝子治療薬の毒性予測の未検証、およびin vitro実験データや臨床データの低品質・標準化レベルの問題がある。
医学 x AI
急性中耳炎の検出における人工知能と臨床診断の診断精度：システマティックレビューとメタ分析
Diagnostic Accuracy of Artificial Intelligence versus Clinical Diagnosis in Detecting Acute Otitis Media: A Systematic Review and Meta-analysis ｜ LM Aljohani et al., Saudi Journal of …, 2026. ｜ 人工知能（AI）、特に深層学習（deep learning）の進歩は、診断精度の向上と医療アクセスの拡大（特に低資源環境で）の機会を創出している。 本システマティックレビューとメタ分析は、急性中耳炎の検出におけるAIの診断精度を評価することを目的としている。
抗ウイルス薬開発における人工知能：データリソース、手法、および応用
Artificial Intelligence in Antiviral Drug Discovery: Data Resources, Methods, and Applications ｜ G You et al., European Journal of Medicinal …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、大量のデータに支えられ、抗ウイルス薬開発にますます統合されている。 AIは、標的ベースの薬物設計や薬物耐性データベースの解析を含む、抗ウイルス薬開発における主要なタスクに応用されている。
臨床LLMを正しく活用する方法：医学研究における機械学習からの教訓
How To Get Clinical LLMs Right: Lessons from Machine Learning in Medical Research ｜ C Marcoccia, Building Commons for Clinical LLMs, 2026. ｜ 本ポスターは、疫学および医療メタ研究における機械学習（ML）の利用から教訓を特定し、臨床大規模言語モデル（LLMs）の開発と統合のための運用ガイドラインを定義することを提案している。
ヘルスケアプロセス意思決定管理のためのスタッキング分類器と深層学習を用いた品質駆動型脳卒中予測
Quality-Driven Stroke Prediction Using Stacking Classifiers and Deep Learning for Healthcare Process Decision Management ｜ KARS Selvi, 2026 International Conference on Science Technology …, 2026. ｜ 脳卒中は世界的に死亡および長期障害の主要因であり、タイムリーな臨床介入のために適切な早期予測が求められる。 本論文は、高性能な脳卒中予測システムの新しい設計を提示している。
小児成長板損傷および早期成長板閉鎖における人工知能ベースの医用画像セグメンテーション：ナラティブレビュー
Artificial intelligence-based medical image segmentation in paediatric physeal injury and premature physeal closure: a narrative review ｜ M Zeng et al., Advanced Orthopaedics, 2026. ｜ 本レビューは、小児成長板損傷および早期成長板閉鎖における医用画像セグメンテーションにおける人工知能（AI）の適用に焦点を当てている。 AIの応用には、前臨床および臨床側面における識別、定量的分析が含まれる。
ヘルスケアにおける人工知能：アプリケーション、エビデンス、および責任ある実装 — ナラティブレビュー
Artificial Intelligence in Healthcare: Applications, Evidence, and Responsible Implementation-A Narrative Review ｜ F Chadwick, Journal of Artificial Intelligence in Medicine and Healthcare, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、医療画像の分析、リスク推定、臨床意思決定支援、文書作成など、医療分野で利用が拡大している。 本ナラティブレビューは、主要な医療アプリケーション、臨床エビデンスの強みと限界、責任ある実装について調査する。
医学教育における人工知能：ダンマーム、イマーム・アブドゥルラフマン・ビン・ファイサル大学医学部の教員の知識と認識の評価
Artificial intelligence in medical education: Assessing knowledge and perception of faculty at College of Medicine, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, Dammam ｜ EM Sewaket et al., Journal of Family and …, 2026. ｜ 医学教育への人工知能（AI）の統合が急速に増加している。 教員の知識、態度、認識が、AIの教育および評価への効果的な統合に影響を与える可能性がある。
深層学習を用いた予測診断および個別化ヘルスケア管理のための人工知能ベース臨床意思決定支援システム
Artificial Intelligence Based Clinical Decision Support Systems for Predictive Diagnostics and Personalized Healthcare Management Using Deep Learning ｜ S Chitta et al., International Conference on …, 2026. ｜ 機械学習（ML）はヘルスケア分野で大きな機会を提供する一方で、将来のヘルスケア提供に影響を与える実装上の課題がある。 人工知能（AI）臨床意思決定支援システム（CDSS）は、その有効性が証明されている。
医療アプリケーション向け機械学習支援エコフレンドリーカーテンコットンウェアラブルアンテナの設計
Design of an eco-friendly curtain cotton wearable antenna assisted by machine learning for medical applications ｜ S Regina et al., Textile Research Journal, 2026. ｜ 機械学習（ML）および深層学習（deep learning）は、医療分野でのウェアラブル技術に適用されている。 MLは、複雑なマルチポートRFおよびテラヘルツコンポーネントの逆設計にも応用されている。