医学 x AI

Knowledge, attitude, and perceptions of applied medical science students toward artificial intelligence as an educational tool at KSAU-HS, Jeddah ｜ R Kaifi, A Boraie, M Alshehri, SR Sultan et al., BMC Medical Education, 2026. ｜ KSAU-HSの応用医療科学学生を対象に、教育ツールとしての人工知能に対する知識、態度、認識が調査された。 AIが医療診断や治療を支援できるかどうかについて、学生の間で意見が分かれている（39.8%が賛成、46.6%が反対）。

A Scalable Multidimensional Data Warehouse with Machine Learning for Real-Time Diabetes Management in Bangladesh ｜ M Al Mamun, OF Tanim, D Chakraborty, MS Rahman et al., Journal of Computer and …, 2026. ｜ バッチベースの糖尿病予測のために、統計分析と機械学習を統合したシステムが開発された。 このシステムは、国際的な手法を適応させることで、バングラデシュの国家デジタルヘルス変革を支援し、臨床意思決定を強化することを目的としている。

Artificial Intelligence revolutionizing plant biotechnology research: current breakthroughs and future outlooks ｜ S Sena, GG Joseph, V Kumar et al., Plant Cell, Tissue and Organ Culture (PCTOC), 2026. ｜ 人工知能（AI）は、生合成遺伝子クラスター（BGCs）の同定、機械学習ベースの異種分子同定、構造解明など、植物バイオテクノロジー研究を変革している。 畳み込みニューラルネットワークや深層学習アルゴリズムなどのAIアシストツールが、薬剤発見の加速に貢献する強力な戦略として浮上している。

Adaptive Weighted Ensemble Deep Learning Framework for Enhanced Intrusion Detection in Healthcare Computer Networks ｜ V Sattanathan, R Ravi et al., National Academy Science Letters, 2026. ｜ 患者の安全性と臨床業務の継続性を保護するため、ヘルスケアデータ侵害のリスクが高まる中で堅牢な侵入検知メカニズムが不可欠とされている。 不均衡な悪意のあるネットワークトラフィックを検出するために、新しい適応型重み付きアンサンブル深層学習フレームワークが提案されている。

Artificial intelligence in oncology: linking biological discovery to clinical utility ｜ SK Kuchana, NV Alahari, R Kode, KR Jalapu et al., Molecular Cancer, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、早期発見、病理組織学、分子解析、薬剤発見、毒性監視、生存ケアなど、腫瘍学の連続体全体で急速に拡大している。 AIの多様な応用が生物学的発見を臨床的有用性へと結びつける重要な役割を果たしている。

Artificial Intelligence and Teledermatology in Melanoma Detection: Diagnostic Performance and Implementation Challenges ｜ D Perez, Y Mohseni, RI Hartman et al., Current Dermatology Reports, 2026. ｜ 遠隔皮膚科学の進展と並行して、深層学習や畳み込みニューラルネットワークなどのAI技術が進歩している。 AIと遠隔皮膚科学を組み合わせたメラノーマ検出の診断性能、臨床的妥当性、および満たされていないニーズに焦点が当てられている。

Explainable Artificial Intelligence in Medical Ultrasound: A Multi-Database Bibliometric Analysis and WoSCC-Based Evidence Map of Reported Evaluation and Validation ｜ Z Shi, Z Hu, C Wang, C YU et al., Frontiers in Medicine, unknown. ｜ 医療用超音波分野で利用される説明可能な人工知能（XAI）の現状を調査。 書誌計量分析とWoSCC（Web of Science Core Collection）に基づくエビデンスマップを用いて、XAIの評価および検証に関する報告を分析した。

Value Configurations Associated with Artificial Intelligence Literacy Among Medical Students: Findings from NCA and fsQCA ｜ H Liu, J Xue, X Shang, W Wang et al., Behavioral Sciences, 2026. ｜ 人工知能（AI）が医療教育、臨床意思決定、将来の医療実践にますます統合されている状況が背景にある。 中国人医学生のAIリテラシーと文化的に根差した価値観の関連性を調査した。

Machine Learning-Driven Drug Repositioning Identifies Putative IRAK4 Inhibitors Through Structure-Based Computational Evaluation ｜ H Na, J Park, J Choi et al., Current Issues in Molecular Biology, 2026. ｜ 機械学習、分子ドッキング、分子動力学シミュレーションを組み合わせた統合計算アプローチが提案された。 このアプローチは、IRAK4阻害剤の薬剤再配置（既存薬からの新規用途発見）に用いられる。

English original title ｜ BS Alshreef, International Journal of Medical Informatics, 2026. ｜ 医療画像への人工知能（AI）の統合は、主要な臨床進歩を意味する。 は、医療画像AIの導入側ガバナンス、規制準備度、複数管轄区域および市販後コンプライアンスのための規制準備度評価ツールである。