ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICAL IMAGING: ENHANCING INTERPRETATION AND REDUCING DIAGNOSTIC ERRORS ｜ AR Khan et al., Biology and Biotechnology Communications, 2026 ｜ 医用画像分野における人工知能の活用により、診断プロセスをより円滑にし、診断エラー数を削減する可能性を分析。 高度な深層学習モデルが開発・評価され、定性的な臨床検証も行われている。
A Secure Federated Cyber Security Model Using Distributed Artificial Intelligence For Healthcare Cloud And Iot Applications ｜ A Shwetha et al., … Intelligence and Machine …, 2026 ｜ 機械学習アルゴリズム、ブロックチェーン強化ヘルスケアセキュリティ、クラウド侵入検知、行動異常検知、深層学習支援マルウェア検知システムを用いて、ヘルスケアシステムをサイバー脅威から保護する。
Analysis of Trustworthiness and Fairness in Machine Learning for Healthcare ｜ B Liu, 2026 IEEE Symposium on Security and Privacy …, 2026 ｜ 医療分野における機械学習モデルの信頼性と公平性を分析。 バイアス、データプライバシー、診断精度といった要因が、AIモデルの信頼性、公平性、汎化性能に与える影響、特に医用画像における臨床的含意に注目している。
Artificial intelligence in diagnostics and medical decision making ｜ M Levi, European Journal of Internal Medicine, 2026 ｜ 人工知能（AI）アプリケーションはヘルスケアに大きな可能性をもたらすと期待されている。 AIが成功裏に実装されれば、医療従事者のワークロードを軽減し、医療知識を拡張し、臨床管理を改善し得るとされる。
Deep Learning in Drug Toxicity Prediction: Enhancing Early-Stage Drug Development ｜ R Senthil et al., unknown, 2026 ｜ 早期段階の薬物開発において、薬物毒性予測を強化するために深層学習が活用されている。 AIおよび機械学習アプローチが、有害薬物反応（ADRs）や薬物誘発性毒性の早期検出に適用される。
Machine Learning Based Clinical Trial Performance Prediction for Medical Industry Applications ｜ N Jain, International Journal of Emerging Research in …, 2026 ｜ 高コスト、長期間、不確実な結果を伴う臨床試験の結果を予測する可能性を調査している。 医療治療の安全性と有効性を評価するための臨床試験の効率化に貢献する。
Utilizing Machine Learning for Diagnostic Assistance of Pediatric Sepsis and Septic Shock in Resource-Limited Settings ｜ K Bunch et al., Pediatric Reports, 2026 ｜ 資源が限られた環境下で、小児敗血症および敗血症性ショックの診断支援に機械学習を活用する研究。
Anatomically constrained deep learning for clinical-grade volumetric pancreatic cancer segmentation: development, validation, and architectural benchmarking ｜ S Mukherjee et al., npj Precision Oncology, 2026 ｜ 高次元のラジオミクスと深層学習の特徴を、ゲノム、プロテオミクス、臨床データと統合し、生存率予測に活用する。 医療人工知能（AI）分野で、スケーラブルなアプローチの開発が急速に進展している。
Machine Learning-Based Drug Susceptibility Prediction from Candida Genomic Data ｜ Z Wei et al., International Journal of Antimicrobial …, 2026 ｜ Whole Genome Sequencing (WGS) と機械学習を用いた薬剤感受性予測の実現可能性と有効性を示している。 モデルの臨床導入の可能性を探り、リアルタイム性能評価と臨床的関連性の評価が今後の課題。
Artificial Intelligence for Assessment and Feedback in Medical Education: Bibliometric Mapping Study and Thematic Evidence Map ｜ Z Zhao et al., JMIR Medical Education, 2026. ｜ 医用教育における評価とフィードバックの目的で人工知能（AI）を応用した研究の書誌計量マッピング研究およびテーマ別エビデンスマップ。 米国医師免許試験（USMLE）との関連性、および自然言語処理や機械学習と臨床分野を結びつけるクラスターを分析している。