人工知能時代における医療ヒューマニズムの再発見:歴史的医療伝統からの教訓

Rediscovering medical humanism in the age of artificial intelligence: lessons from historical medical traditions | M López-Gómez et al., Clinical and Translational …, 2026. | ヘルスケアにおける人工知能(AI)の導入は、医療の診断、治療、予後、および管理の側面を変革している。 医療ヒューマニズムの再発見の重要性について、歴史的な医療伝統からの教訓を通じて考察する。

機械学習と医療ディスパッチャーによる病院外心停止通報の認識差異の特性:全国的な観察研究

Characteristics of out-of-hospital cardiac arrest calls unrecognised by machine learning versus medical dispatchers: a nationwide observational study | A Nord et al., unknown, 2026. | 病院外心停止(OHCA)通報の認識において、機械学習モデルと医療ディスパッチャー間の不一致を調査した。 90件のOHCA通報で認識の不一致が特定され、機械学習モデルが見逃したケースと医療ディスパッチャーが見逃したケースの特性を比較した。

機械学習に基づく薬物-標的相互作用予測のための構造データおよびタンパク質データの活用

Leveraging structural and protein data for machine learning based drug-target interaction prediction | A Veerendra et al., Proc. of SPIE Vol …, 2026. | 構造データとバイオアクティビティデータ(Drug Target Commonsデータセットから)を使用する機械学習モデルを開発した。 異なる分子と標的間の相互作用を予測し、薬物-標的相互作用を予測する機械学習モデルを構築する。

概要 B015: 生体医療テキストマイニングから治療薬へ:稀な乳がんに対する機械学習駆動型ドラッグリパーパシング

Abstract B015: From biomedical text mining to therapeutics: Machine learning-driven drug repurposing for a rare breast cancer | KP Williams et al., Cancer Epidemiology, Biomarkers & …, 2026. | 稀ながんにおける新規薬剤開発の高コストを考慮し、統合的な機械学習(ML)に基づく生体医療テキストマイニングと経路解析戦略を用いたドラッグリパーパシングを試みた。 潜在的な薬剤を特定するためにMLアプローチが適用された。

ヘルスケアと医療診断における人工知能に関するレビュー

A REVIEW ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE AND MEDICAL DIAGNOSIS | C POOVARASAN et al., unknown, 2026. | 人工知能(AI)は過去10年間で研究の好奇心から臨床実践における積極的な存在へと移行した。 AIは医療診断の支援や患者との会話から臨床メモを作成する作業などに活用されている。

ヘルスケアにおける人工知能の導入と患者安全:EU-インドの法と倫理の比較

Patient Safety and the Deployment of Artificial Intelligence in Healthcare: An EU-India Law and Ethics Comparison | S Gurpur et al., unknown, 2026. | 自律型ヘルスケア技術に関連するシステム的なガバナンスリスクが、医師と患者の関係における信頼を損なう可能性がある。 人工知能がヘルスケア分野に導入されるべきかではなく、どのように導入されるべきかという点が現代的な課題である。

米国における医療従事者支援のための人工知能:医師不足に関する系統的レビューと説明可能な機械学習分析

Artificial Intelligence for Healthcare Workforce Support in the United States: A Systematic Review and Explainable Machine Learning Analysis of Physician Shortages … | U Farooq et al., Natural Resources for Human Health, 2026. | 米国の医療従事者支援におけるAIの役割について、系統的レビューと説明可能な機械学習分析を用いて調査している。 AI文献からのエビデンスを、現実世界の医療従事者不足とAIアプリケーションに関するデータと統合し、臨床ワークフローや管理活動におけるAIの関連性を分析する。

ヘルスケアにおける人工知能:包括的な概要

Artificial Intelligence in Healthcare: A Comprehensive Overview | U Dutta et al., Applications in Bioinformatics and Healthcare, 2026. | 人工知能(AI)はヘルスケア分野で重要なプラットフォームとして台頭し、患者ケアを完全に変革する可能性を秘めている。 AIおよび機械学習アルゴリズムをヘルスケアエコシステムに統合することで、個人と社会全体に利益をもたらすことが期待される。

がんにおけるリキッドバイオプシー:循環バイオマーカー、腫瘍生物学、人工知能、および臨床応用の統合

Liquid biopsy across cancers: Integrating circulating biomarkers, tumor biology, artificial intelligence, and clinical translation | J Singh et al., Interdisciplinary Medicine, 2026. | リキッドバイオプシー技術の臨床応用には、バイオマーカー発見から臨床実施までのタイムラインが含まれる。 人工知能(AI)を統合し、バイオマーカーの発見から分析的検証、臨床実装までのプロセスを支援する。

歯科インプラントブランド分類のための深層学習:画像診断法、方法論的変動、およびモデル性能の系統的レビュー

Deep learning for dental implant brand classification: a systematic review of imaging modalities, methodological variability, and model performance | OM Durmaz Yilmaz et al., BMC Oral Health, 2026. | 本研究は、歯科インプラントブランド分類における深層学習モデルの診断性能と方法論的特性を系統的に評価する。 深層学習モデルは、歯科インプラントブランド分類に潜在的な可能性を示す。