医学 x AI

Correction: TB-DROP: deep learning-based drug resistance prediction of Mycobacterium tuberculosis utilizing whole genome mutations ｜ Y Wang et al., BMC genomics, 2026. ｜ 全ゲノム変異（WGM）を利用して結核菌（Mycobacterium tuberculosis）の薬剤耐性（DR）を予測する深層学習ベースのツール。 本論文は、TB-DROPに関する以前の発表の訂正版である。

Physicians and artificial intelligence diverge in evaluating large language models on real clinical cases ｜ P Shi et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 大規模言語モデル（LLM）は、管理業務の自動化から臨床意思決定の強化に至るまで、医療分野で変革をもたらすツールとして期待されている。 LLMの広範かつ安全な臨床導入のためには、その厳格な評価が不可欠である。

The Impact of Telemedicine and Artificial Intelligence on Healthcare Quality ｜ M Tsirintani et al., Studies in health technology and informatics, 2026. ｜ 遠隔医療（TM）と人工知能（AI）がヘルスケアサービスの質と態度に与える影響に焦点を当てた系統的レビュー。 本研究は、過去数年間の関連文献を体系的にレビューすることを目的としている。

Virtual Reality and Artificial Intelligence as Clinical Tools in Acute Mental Health: Implementation and Early Outcomes ｜ AK Hameed, BJPsych Open, 2026. ｜ バーチャルリアリティ（VR）は人工知能（AI）に支えられ、ヘルスケアで活用が進んでいるものの、急性期メンタルヘルス分野での利用は限られていた。 本研究は、Harrow地域での標準的な臨床ケアの一部としてVRとAIの導入を探求している。

Hypertension Detection Using Explainable Stacked Ensemble Machine Learning From Clinical and Physiological Data: A Comprehensive Study ｜ SMA Ullah et al., Health Science Reports, 2026. ｜ 臨床データおよび生理学的データから、説明可能なスタック型アンサンブル機械学習を用いて高血圧の検出を試みている。 本研究は、高血圧検出における機械学習の有効性と、その決定プロセスの透明性（説明可能性）に焦点を当てた包括的な研究である。

Artificial Intelligence in Healthcare and environmental science: opportunity, challenges and ethical considerations ｜ S Revathi et al., International Journal of Aquatic Research …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、ヘルスケアと環境科学の分野で革命をもたらしている。 ヘルスケアと環境に関する複合データが、AIモデルの訓練データとテストデータとして処理されている。

Semiquantitative [¹²³I] FP-CIT SPECT metrics combined with machine learning improve clinical differentiation of Parkinson’s disease and atypical parkinsonian syndrome ｜ P Fernández-Rodríguez et al., European Journal of …, 2026. ｜ [¹²³I]FP-CIT SPECTから導出された半定量的指標を機械学習アプローチと組み合わせることで、変性性パーキンソニズムの臨床鑑別が改善される。 本研究では、解剖学的および機能的な[¹²³I]FP-CIT SPECT指標を機械学習フレームワーク内に統合している。

A Systematic Review of Generative Artificial Intelligence-powered Healthcare Simulation for Clinical Reasoning Skills Development: Applications, Outcomes and Challenges ｜ K Takhdat et al., Medical Science Educator, 2026. ｜ 生成型人工知能（GenAI）は、ヘルスケアシミュレーション（HCS）における臨床推論スキル開発において変革的な可能性を秘めている。 GenAIをHCSに活用することへの関心が高まっているにもかかわらず、その応用、成果、課題を包括的に調査した系統的レビューは不足している。

A Unified Theoretical Framework for Wavelet and Deep Learning-Based Medical Image Compression ｜ AM Babu et al., Array, 2026. ｜ 医用画像コミュニティは、深層学習を用いた医用画像圧縮において、微細な解剖学的構造の維持や異なるモダリティからの診断画質の保持といった課題に直面している。 本研究は、ウェーブレットと深層学習を組み合わせた医用画像圧縮のための統合理論的フレームワークを提案している。

Artificial Intelligence in skin disease therapeutics: from drug discovery to personalized treatment pathways ｜ I Szondy et al., La Presse Médicale, 2026. ｜ AIは人間の認知に関連するタスクを可能にする計算手法を包含しており、機械学習や深層学習などの専門分野を含む。 これらのAIサブフィールドは、研究および臨床実践において広く利用されている。