医学 x AI

Artificial intelligence for the detection and diagnosis of oral and maxillofacial lesions: evidence, limitations, and future directions ｜ MA Visconti et al., Brazilian Oral Research, 2026. ｜ 口腔顎顔面病変の検出と診断におけるAI、特に機械学習と深層学習の現状を包括的にレビュー。 AIは口腔診断タスクを支援・実行する有望なツールであるが、データ不足や解釈可能性の問題といった限界がある。

Artificial Intelligence–Driven Medical Image Processing for Early Cancer Diagnosis and Clinical Decision Support ｜ M Vadivel, Natural Resources for Human Health (NRFHH), 2026. ｜ 早期がん診断と臨床意思決定支援のためのAI駆動型医用画像処理に関するレビュー。 AIと医用画像処理の進歩により、がん性病変の自動検出、セグメンテーション、分類が可能となり、コンピュータ支援診断を変革。

Deployment of Artificial Intelligence in Clinical Oral Pathology: Evidence Summary and Implementation Gaps ｜ JHS Fathima et al., Analytical cellular pathology, 2026. ｜ 臨床口腔病理学におけるAIの展開に関するナラティブレビュー。 AIは診断病理学、特にヒト組織の診断、グレーディング、予後予測タスクにおいて有用性が示されている。

The integration of artificial intelligence in medical-surgical nursing: Transforming patient care and clinical decision-making ｜ M Kaur et al., Scienxt Journal of Recent Trends in Drug Delivery & Clinical Research, 2026. ｜ 医科外科看護におけるAIの統合は、患者ケアと臨床意思決定を変革する強力なツール。 機械学習、自然言語処理、ロボティクスを含むAIが、患者ケアの向上、臨床意思決定の強化、看護業務の合理化に貢献。

Deep Learning for Medical Imaging and Signal Processing ｜ KSB Reddy, unknown, 2026. ｜ 医用画像処理と信号処理における深層学習（DL）の進化と応用を探求した章。 従来の機械学習と異なり、DLアルゴリズムは生のデータから複雑な階層パターンを自律的に学習し、手作業での特徴抽出が不要。

Patient factors in medical artificial intelligence: a systematic review ｜ S Lai et al., Nature Health, 2026. ｜ 医療AI研究における患者要因の統合と報告方法を調査した系統的レビュー。 AIモデルの公平性、一般化可能性、臨床的関連性を確保するためには、多様な患者特性の組み込みが重要。

Perceptions of Greek radiographers and radiologists on the impact of artificial intelligence in medical imaging: A cross-sectional study ｜ D Katartzi et al., Radiography, 2026. ｜ ギリシャの放射線技師と放射線科医を対象に、医用画像におけるAIの影響に関する認識を調査した横断研究。 AIの潜在的な利点は認識されている一方、職務代替の懸念や新たなスキルの必要性も指摘されている。

Data-centric, robust, and explainable multimodal deep learning for clinical decision support: A systematic review ｜ MM Islam et al., International Journal of Medical Informatics, 2026. ｜ データ中心、ロバスト、説明可能なマルチモーダル深層学習（MDL）による臨床意思決定支援に関する系統的レビュー。 レビュー対象31研究のうち、外部バリデーションが報告されたのはわずか13%に過ぎない。

Artificial intelligence for healthcare in Nepal: A scoping review of clinical applications, implementation evidence, and health-system governance ｜ P Luitel et al., DIGITAL HEALTH, 2026. ｜ ネパールにおけるAIのヘルスケア応用に関するスコープレビューであり、臨床応用、実装証拠、医療システムガバナンスを分析。 AIアプローチには、supervised machine learning, deep learning, computer-aided detection, clinical decision-support systems, natural language processing, medical chatbotsなどが含まれる。

Problematic Aspects of the Use of Artificial Intelligence in Medical Practice ｜ AV Volchenko et al., The Review of Economy, the Law and …, 2026. ｜ ヘルスケアにおけるAI技術の発展は、新たな法的問題を生み出している。 臨床実践へのAI統合における法的規制の問題点を特定することを目的とする。