医用画像解析における深層学習の課題と限界
Challenges and Limitations of Deep Learning in Medical Image Analysis ｜ K Kaivalya et al., unknown, unknown. ｜ 医用画像解析において深層学習 (DL) を臨床実践で日常的に使用する前に、多くの課題に対処する必要があります。 DLモデルの臨床実装における主要な技術的、臨床的、および倫理的考慮事項について議論しています。
医学 x AI
ヘルスケアにおける人工知能の戦略的マネジメントのためのクラスターベース技術ロードマッピングアプローチ
A Cluster-Based Technology Roadmapping Approach for Strategic Management of Artificial Intelligence in Healthcare ｜ SN Demircioglu et al., International Journal of Industrial Engineering and Technology Applications, 2026. ｜ 本論文は、ヘルスケアにおける人工知能 (AI) 技術の戦略的マネジメントのためのクラスターベース技術ロードマッピングアプローチを提案しています。 提案されたアプローチは、AIアプリケーションを特定し優先順位を付けることにより、ヘルスケアマネジメントにおけるエビデンスに基づいた意思決定を支援します。
ヘルスケアと医療における人工知能：栄養分野での応用と役割
Artificial Intelligence in Healthcare and Medicine: Applications and Role in Nutrition ｜ Z Aisha, International Journal of Scientific Research in Engineering and Management, 2026. ｜ 本論文は、人工知能 (AI)、ヘルスケア、医療、栄養に関連する既存の科学文献をレビューしています。 医療診断、疾患予防、個別化された栄養計画、公衆衛生イニシアチブなど、栄養分野におけるAIの多様な応用と潜在的な利点を理解するために文献を調査しました。
創薬における人工知能の可能性から実用化まで：再現性、検証、エビデンスに基づいた実装
From artificial intelligence promise to translational practice in drug discovery: Reproducibility, validation and evidence-based implementation ｜ A Gangwal et al., Drug Discovery Today, 2026. ｜ 人工知能 (AI) は創薬を革新する大きな可能性を秘めていますが、ベンチマーク性能の達成だけでは、実験的、運用的、または臨床的な利益に直結しません。 AIの可能性と創薬における効果的な実用化との間のギャップを批判的に検証し、AI主導の知見が具体的な進歩につながるための再現性、堅牢な検証戦略、エビデンスに基づいた実装の重要性を強調しています。
ヘルスケアとウェルネスにおける人工知能—新たなフレームワーク、インテリジェントモニタリング、プレシジョンメディシン
Artificial Intelligence in Healthcare and Wellness—Emerging Frameworks, Intelligent Monitoring, and Precision Medicine ｜ S Palaniappan, Journal of Informatics and Web Engineering, 2026. ｜ 本論文は、ヘルスケアとウェルネスにおける人工知能 (AI) の変革的な役割をレビューし、AIをデジタルセンサーと生体医用データ交換と統合する新たなフレームワークを探求しています。 連続的な健康監視が可能なインテリジェントモニタリングシステムと、従来の診断・監視パラダイムの限界を超えるプレシジョンメディシンにおけるAIの応用について議論しています。
医療教育における人工知能の台頭：グローバルな書誌計量学的およびネットワーク分析、2000-2026年
Charting the rise of artificial intelligence in medical education: a global bibliometric and network analysis, 2000–2026 ｜ R Selvaraj et al., International Journal of Emergency Medicine, 2026. ｜ 本研究は、2000年から2026年までの医療教育における人工知能 (AI) 研究のグローバルな概観を提供し、書誌計量学的およびネットワーク分析を用いて主要なトレンド、著名な著者、機関、国、研究のホットスポットを特定しています。 AI、医療教育、
低出生体重を予測するための機械学習ベースの臨床意思決定支援ツール：レトロスペクティブコホート研究
A machine learning-based clinical decision support tool for predicting low birth weight: a retrospective cohort study ｜ J Ma et al., BMC Medical Informatics and Decision Making, 2026. ｜ 本研究は、ルーチン臨床データを用いた機械学習アルゴリズムに基づき、低出生体重 (LBW) のリスク予測モデルを開発し、検証することを目的としています。 Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boostingなど様々な機械学習モデルを評価し、LBW乳児を出産するリスクのある母親を高精度で特定できることが示されました。
アルゴリズム性能から臨床検査室への展開まで：臨床化学における人工知能の批判的レビュー
From Algorithm Performance to Laboratory Deployment: A Critical Review of Artificial Intelligence in Clinical Chemistry ｜ A Baniahmad et al., Molecules, 2026. ｜ 人工知能 (AI) が臨床検査室において、検査プロセスと検査結果の解釈を支援するためにますます適用されています。 機械学習や深層学習といったAI分野の最近の発展が、臨床化学における診断の精度と効率を向上させる可能性を秘めています。
福祉レジームとヘルスケアにおける人工知能の導入
Welfare Regimes and the Adoption of Artificial Intelligence in Healthcare ｜ R Manuvie et al., Social Science & Medicine, 2026. ｜ 本論文は、人工知能 (AI) のヘルスケアへの統合を、福祉レジームの政治的決定要因という分析的視点から検討しています。 異なる福祉レジーム (例：自由主義、保守主義、社会民主主義) が、ヘルスケアにおけるAIの採用、規制、分配効果をどのように形成するかを分析しています。
診断組織病理学における組織化学染色：原理、応用、人工知能の展望
Histochemical stains in diagnostic histopathology: Principles, applications, and artificial intelligence perspectives ｜ N Alwahaibi, Sage Open Medicine, 2026. ｜ 現代の診断ワークフローにおける組織化学染色の原理、応用、限界、および進化する役割に焦点を当てる。 ルーチンの診断組織病理学で使用される染色法と、人工知能 (AI) 応用が確立されているか、または新興の染色法をレビュー。