説明可能なAIで公共医療費支出を保護する:メディケイド詐欺検出と電子訪問検証のための統計的に検証された機械学習フレームワーク

English original title | MS Hossain et al., in Computer Science and Artificial Intelligence, 2026. | 本研究は、プロバイダーレベルのメディケイドおよびメディケア詐欺検出のための機械学習フレームワークを開発し、統計的に厳密に検証する。 これは、電子訪問検証 (EVV) ベースのプログラム整合性への関連性を確立する。

エンホルツマブ・ベドチンを併用する尿路上皮癌における生存予測のための機械学習統合型説明可能な人工知能:探索的な実世界分析

English original title | K Sridharan et al., Expert Opinion on Biological …, 2026. | 制御された試験結果と臨床現実のギャップを埋めるためには、高度な分析ツールが必要である。 人工知能 (AI) と機械学習の泌尿器腫瘍学への統合は、治療法の変革をもたらす。

Mycobacterium tuberculosisにおける全ゲノムに基づく薬剤耐性予測のための機械学習モデル:系統的レビュー

English original title | HB Areeya et al., BMC Infectious Diseases, 2026. | この系統的レビューは、全ゲノムシーケンシングデータを用いてM. tuberculosisの薬剤耐性を予測するための機械学習アプローチを評価した。 15の研究と20の異なるモデルを分析し、アルゴリズム的アプローチ、性能指標、および課題を調査した。

医学生の学習過程における人工知能の利用

English original title | IMB Kanashiro et al., Revista Brasileira de …, 2026. | この研究結果は、医学生による人工知能ツールの広範な利用を強調し、学術的文脈におけるその普及を示している。 近年の文献と一致し、AIツールの使用が大幅に増加していることを指摘している。

臨床薬局実務における人工知能の利用—高リスク入院患者集団における薬物療法を最大化し、患者の安全性を向上させる

English original title | MK Hasan, RADS Journal of Pharmacy and Allied Health Sciences, 2026. | 人工知能 (AI) は、医療診断分野での分析活動を支援する有望な技術と見なされている。 AIは、有害薬物事象 (ADEs) や治療失敗のリスクを軽減し、高リスク入院患者の薬物療法を最適化することで、患者の安全性を向上させる可能性を持つ。

アンサンブル機械学習アルゴリズムを用いた人工知能ベースの臨床リスク予測

English original title | MS Jain, Journal of Artificial Intelligence in Governance and …, 2026. | 電子カルテや臨床データなどの大規模ヘルスケアデータは、複雑な臨床パターンの分析、予測精度の向上、堅牢な意思決定支援のための人工知能ベースの手法に機会を提供する。

予測モデリングとヘルスケアワークフローの橋渡し:機械学習対応の臨床意思決定支援システム

English original title | K Renganathan et al., unknown, 2026. | 臨床意思決定支援システム (CDSS) は、タイムリーな患者固有の洞察を提供することで、ヘルスケアの質を向上させる可能性を持つ。 多くの機械学習 (ML) ベースのアプローチは、臨床ワークフローへの統合という課題に直面している。