An interpretable deep learning method for medical image deblurring and restoration ｜ KS Siju et al., Healthcare Analytics, 2026 ｜ CTやX線などの医用画像は、取得ノイズによってしばしば劣化し、診断精度が低下する可能性がある。 近年、深層学習（DL）ベースのモデルが医用画像のデブラーリングと復元に広く適用されており、本研究は特に解釈可能な手法に焦点を当てている。
Use of Artificial Intelligence in Clinical Practice ｜ A Kahveci et al., unknown, 2026 ｜ 臨床診療におけるAIの安全性に関して、現在の法的規制と今後の規制整備の必要性が大きな懸念事項となっている。 EU人工知能法は、AIを含む医療機器に関する規制に言及しており、その影響が注目される。
Artificial Intelligence and Medical Distance Learning and Management ｜ R Madani et al., Innovation in Medical Education and Clinical …, 2026 ｜ 人工知能（AI）の医学教育および管理への統合は、医師の訓練方法と教育機関の運営方法に革新的な変化をもたらす。 AIが、個別化された学習、教育コンテンツの開発、および行政業務の効率化をどのように支援できるかを探求している。
Artificial Intelligence in Healthcare: Transforming the Future ｜ A Ihmeidan et al., Missouri Medicine, 2026 ｜ 1950年代の機械学習の登場から始まり、過去10年の深層学習の支配、そして近年の生成AIの主流化に至るまで、これらの破壊的技術がヘルスケア分野を完全に再定義している。 AIの進化が、私たちの生活と仕事のあり方を根本的に変革していることを強調している。
Computational neuroelectrophysiology and artificial intelligence for drug-resistant epilepsy: Recent advances, current challenges, and future directions ｜ Y Wang et al., unknown, 2026 ｜ 人工知能（AI）、特に深層学習アーキテクチャは、てんかん原性ネットワークの局在化と術後転帰予測の強化において大きな可能性を示している。 これらの技術の臨床応用への移行には、現在の課題と将来の方向性が議論されている。
Moving beyond one-size-fits-all education approaches for artificial intelligence in healthcare ｜ G Postill et al., PLOS Digital Health, 2026 ｜ ヘルスケアにおけるAIアプリケーションの急速な普及に伴い、医療従事者とAI開発者の両方に対するAI教育が、画一的な議論から脱却する必要がある。 AI教育の多様化と個別化の重要性を強調し、特定のニーズと文脈に合わせたアプローチを提唱している。
A Systematic Literature Review of Quantum Machine Learning for Medical: Trends, Datasets, Topics, and Methods ｜ AE Setiawan et al., unknown, 2026 ｜ 複雑な高次元の異種不均衡な医療データの処理において、古典的アプローチの限界を克服するため、量子コンピューティングと機械学習の統合が探求されている。 医療分野における量子機械学習（QML）に関する系統的文献レビュー（SLR）を実施し、そのトレンド、データセット、トピック、および手法を分析している。
Advancements in Image-Based Artificial Intelligence in the Diagnosis and Treatment of Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: A Narrative Review ｜ B Wu et al., International Journal of General Medicine, 2026. ｜ 放射線医工学（radiomics）や深層学習を含む人工知能（AI）は、頭頸部扁平上皮癌（HNSCC）の早期診断において大きな可能性を示している。 様々な種類の医用画像と、医用画像解析における放射線医工学と深層学習の基本的なワークフローを概説している。
Diagnostic accuracy of machine learning approaches for suicide‑related outcomes: a meta‑analysis ｜ P Kohnepoushi et al., Annals of General Psychiatry, 2026. ｜ 機械学習アプローチは、異質な臨床集団における自殺関連アウトカムに対して有望な診断精度を示した。 将来の研究では、診断層別化およびアウトカム解決型の検証を組み込むべきである。
Accelerated and precise pipeline detection through an enhanced machine learning framework for improved diagnostic accuracy ｜ T Huang et al., Measurement, 2026. ｜ 石油・ガスパイプラインの欠陥検出は、信号ノイズ、特徴の複雑さ、低い診断精度、限られたモデルの汎化性といった課題に直面している。