English original title ｜ IS Inneh et al., GLOBAL ACADEMIC INTERNATIONAL JOURNAL OF HEALTH AND SOCIAL SCIENCES, 2026. ｜ 医療提供と診断における人工知能（AI）の役割を探り、その機会、応用、倫理的懸念に焦点を当てています。 AI支援診断、予測分析、医療画像診断など、医療を変革するAIの可能性をカバーしています。
English original title ｜ SH Arman et al., unknown, 2026. ｜ 医療診断におけるマルチモーダル深層学習（MDL）に関する最先端のレビューで、テキストと画像データの統合に焦点を当てています。 MDLが様々な応用分野で診断の精度、堅牢性、臨床的関連性をどのように向上させるかを論じています。
English original title ｜ JE Son et al., Korean Journal of Adult Nursing, 2026. ｜ 臨床看護師の、医療における人工知能（AI）に対する準備度、態度、行動意図を調査した横断研究です。 218名の看護師を対象としたオンライン自己報告調査で、Medical Artificial Intelligence Readiness Scaleと韓国語版のGeneral Attitudes toward AIスケールが使用されました。
English original title ｜ R Zangmo et al., The Journal of Obstetrics and Gynecology of India, 2026. ｜ 人工知能（AI）が医学教育に与える影響について、「両刃の剣」として議論する解説論文です。 AIは個別化学習や臨床サポートの強化といった大きな進歩をもたらす一方で、倫理的配慮、データプライバシー、新しい学習パラダイムへの適応の必要性といった課題も提示しています。
English original title ｜ BS Sangeetha et al., Global International Journal of Applied Medical Sciences, 2026. ｜ 診断病理学における人工知能（AI）の現在の応用と将来の展望について、包括的なレビューが行われています。 AIの統合は、機械学習や深層学習を含む相互接続された技術的進歩によって推進されています。
English original title ｜ B Bold et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 医療分野における人工知能（AI）の導入に関して、50の国と地域にわたる医師のグローバルな視点を調査しています。 多くの臨床医が、意思決定の改善のためにAIを研究および臨床実践に導入していることを認識しています。
English original title ｜ J Lv et al., PLOS Computational Biology, 2026. ｜ 「人工知能：実践と応用」というAI教育コースの革新的なアプローチが提示されています。 プロジェクトベース学習（PBL）と大規模言語モデル（LLMs）を統合し、薬物相互作用（DDI）ネットワーククラスター分析を教材の中心としています。
The Combination of Machine Learning and Metabolomics for the Clinical Diagnosis of Hepatocellular Carcinoma ｜ S Wang et al., Journal of Proteome …, 2026. ｜ 本研究は、メタボロミクスを分析することにより、肝細胞癌（HCC）の感度と特異性の高い診断マーカーを発見することを目的としている。 胆汁酸とステロイドホルモンに基づく機械学習モデルが構築された。
Improving deep learning explainability by elucidating texture-based learning patterns in medical image segmentation ｜ S Abdullah et al., … Signal Processing and …, 2026. ｜ 深層学習（DL）モデルの解釈可能性は、臨床現場での採用において重要な課題となっている。 説明可能な人工知能（XAI）の分野では、この課題に対処するための研究が進められている。
Diagnostic performance of artificial intelligence in periapical radiography: a systematic review ｜ T Tasdemir et al., Odontology, 2026. ｜ 本系統的レビューの目的は、根尖周囲X線撮影に適用されるAIモデル（インデックステスト）の診断性能を評価することである。 これらのAIモデルの診断精度は、専門家による人間の診断と比較された。