When Performance Fails but Legitimacy Prevails: Translating Rationalized Myths of Generative Artificial Intelligence in Healthcare ｜ MRF Andersen et al., Nordic Academy of Management (NFF), 2026. ｜ ヘルスケア分野における生成型AIが直面する課題と、その合理化された神話に焦点を当てている。 性能が期待に応えられない場合でも、生成型AIの正当性が維持される現象を分析する。
Evaluation of Dental Students’ and Dentists’ Knowledge, Attitudes, and Perceptions Regarding the Use of Artificial Intelligence in Clinical Diagnosis and Treatment ｜ BG Efes et al., Cumhuriyet Dental Journal, 2026. ｜ 歯科分野におけるAIの臨床診断および治療への応用について調査している。 歯科学生および歯科医のAI使用に対する知識、態度、認識を評価した。
The 2026 integrity standard: Operationalizing International Committee of Medical Journal Editors guidelines for artificial intelligence in medical manuscripts ｜ NK Mohakud et al., Journal of Integrative Medicine and Research, 2026. ｜ 医学論文におけるAIの利用に関する国際医学雑誌編集者委員会（ICMJE）のガイドライン運用化について論じている。 AIの使用に関する透明性と報告基準の確立が重要視されている。
Knowledge, Attitude and Practices Regarding Artificial Intelligence Among Medical Sector Students ｜ S Ahmed Hassan et al., Zagazig Nursing Journal, 2026. ｜ AIは世界中の医療システムと医学教育にますます統合されている。 診断、臨床意思決定、文書作成、患者ケアにおけるAIアプリケーションの急速な発展がある。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DIAGNOSTIC RADIOLOGY ｜ T Bushra Gulfam, Archives, 2026. ｜ AIは診断放射線医学において変革をもたらす力として登場し、医用画像を根本的に再構築している。 本章ではAIの基礎原則と臨床応用を包括的に検証している。
A Comprehensive Review On Artificial Intelligence In Drug Discovery And Development ｜ M Venkataramana et al., Int. J. Sci. R. Tech, 2026. ｜ AIはターゲット選択、検証、化合物スクリーニング、リード最適化など、創薬の全段階に応用されている。 薬物再利用や臨床試験の最適化にもAIが貢献する。
Artificial Intelligence in Clinical Decision-Making: A Systematic Review of Diagnostic Accuracy, Predictive Performance, and Clinical Outcomes ｜ N Chari et al., Cureus, 2026. ｜ AIは診断精度、予測性能、および臨床転帰を向上させるために臨床意思決定で活用が進んでいる。 AIベースのシステムと従来のシステムの精度および臨床転帰を比較評価するシステマティックレビューが行われた。
Artificial Intelligence in Drug Design: Emerging Trends and Applications ｜ J Gupta et al., Research in Pharmacy & Healthcare, 2026. ｜ AIは現代の創薬および製薬研究において変革をもたらすツールとして急速に台頭している。 従来の創薬開発の限界を克服するための革新的なソリューションを提供する。
Artificial intelligence in diagnostic software: validation, safety, and lifecycle challenges in Europe ｜ B Tomas et al., Clinica Chimica Acta, 2026. ｜ AI（特に機械学習）の診断ソフトウェアへの応用と、それに伴うバリデーション、安全性、ライフサイクル管理の課題がヨーロッパで検討されている。 本研究は、ルーチンの臨床実践およびバイオマーカー発見における機械学習の応用に関する包括的な紹介を提供する。
A Predictive Model for Central Nervous System Infections in Children Based on Machine Learning and Clinical Diagnostic Features ｜ B Zhou et al., Frontiers in Pediatrics, 2026 ｜ これまでの機械学習研究は主に一般的な感染リスク層別化に焦点を当てており、初期臨床データを用いた小児の中枢神経系感染症（CNSI）の鑑別モデルに関する研究は少ない。 本研究は、小児CNSIの予測モデルを構築するための探索的機械学習ベースのアプローチを目指している。