A retrospective study of differential prognostic factors in early-onset versus late-onset colorectal cancer: a comprehensive clinical and machine learning analysis ｜ L Huang et al., PeerJ, 2026. ｜ 本研究は、早期発症と後期発症の大腸がんにおける鑑別予後因子を、包括的な臨床および機械学習分析を用いて調査する後ろ向き研究である。
Transforming Healthcare with AI: An Introduction to Machine Learning and Deep Learning Techniques ｜ R Teotia et al., Surgical Robotics and Computer …, unknown. ｜ 本章では、人工知能（AI）がヘルスケアにどのように実装されてきたか、特に機械学習（ML）と深層学習（DL）のアプローチに焦点を当てて紹介する。 機械学習の進化と深層学習モデルの修正は、ヘルスケアを含む多くの分野でその位置を確立している。
Fairness-Aware and Trustworthy Machine Learning Framework for Secure Stroke Risk Prediction in Privacy-Sensitive Clinical Data Environments ｜ FS Al-Duais et al., Journal of Internet Services and …, 2026. ｜ 現在のヘルスケアにおける機械学習（ML）モデルは、データプライバシーに関連する問題に悩まされており、臨床での使用が妨げられている。 本研究は、プライバシーに配慮した臨床環境で脳卒中リスクを安全に予測するための、公平性意識（Fairness-Aware）かつ信頼性の高い機械学習フレームワークを提案する。
Harnessing Artificial Intelligence and Cloud Technologies in Healthcare: Navigating Challenges and Regulatory Pathways ｜ R Dutta et al., 2026 IEEE International …, 2026. ｜ 現在の医療インフラは、電子医療サービス（e-healthcare）の提供において限界に直面することが多い。 人工知能（AI）、特に機械学習（ML）と深層学習（DL）は、これらの限界を克服する可能性を持つ。
Secure Cloud-Based Medical Imaging Analytics Framework for Privacy-Aware Disease Detection Using Deep Learning ｜ S Milmile et al., Journal of Internet Services …, 2026. ｜ 医療記録のインテリジェントな深層学習分析は、医療分野におけるクラウドソリューションの成功した実装を示唆している。 深層学習は、医療画像診断の未来に向けた解決策であると示されている。
Leveraging machine learning for symptom-based malaria diagnosis: a predictive model approach ｜ S Ruban et al., Neural Computing and …, 2026. ｜ 機械学習アルゴリズムを利用して、臨床兆候と症状の有用性を評価する。 様々な研究が、機械学習技術がヘルスケアにおいてマラリアの予測にどのように貢献してきたかを示している。
Orchestrating Healing Harmonies: The Sublime Confluence of Artificial Intelligence and Healthcare ｜ SD Sree et al., HealthTech Horizons …, unknown. ｜ 本章では、ヘルスケアの進化を探求し、人工知能（AI）と医療従事者との相乗効果について掘り下げる。 AIの役割の複雑な全体像を明らかにし、最先端の深層学習手法について詳しく解説する。
Evolution of Artificial Intelligence in Drug Delivery System Design: Applications, Challenges and Future Perspectives ｜ JS Padhiar et al., unknown, unknown. ｜ 従来の薬剤調合戦略は、経験則に基づく制約があった。 人工知能（AI）は、機械学習（ML）や深層学習（DL）を含む変革的な計算フレームワークとして登場した。
The Impact of Artificial Intelligence on Medical Science vision and Labor Market Processes In Medical Occupational Groups ｜ H Rastegarnia et al., Journal of Data Analytics and Intelligent …, 2026. ｜ 人工知能が医療科学の展望、および医療専門職における労働市場の構造とプロセスに与える影響を調査することが、研究上および戦略上の必要性として認識されている。 本研究は、人工知能が医療科学および労働市場の状況にどの程度影響を及ぼしているかを検証する。
Bridging the Trust Gap: Implementing Explainable Artificial Intelligence for Clinical Heart Disease Diagnosis ｜ MB Badawi et al., 2026 ICEENG International …, 2026 ｜ 機械学習モデルの「ブラックボックス」特性から生じる決定を「人間にとってわかりやすい」臨床的洞察に変換する。 説明可能な人工知能（XAI）が臨床心臓病診断の信頼性向上に有効であることを示している。