Clinical Artificial Intelligence and Machine Learning Metrics 101: How to Evaluate Artificial Intelligence Tools for Veterinary Clinical Practices ｜ B Hur et al., Veterinary Clinics: Small Animal Practice, 2026. ｜ 獣医学における人工知能（AI）と機械学習（ML）の導入が加速しており、多様な臨床応用でツールが展開されている。 獣医専門家の間ではAI/MLツールの評価方法に関する基本的な理解が不足している現状がある。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE: TRANSFORMING MODERN MEDICINE ｜ AN Amilevna, BILGI ÇEŞMESI, 2026. ｜ AIは現代ヘルスケアにおいて、診断の精度向上、治療計画の個別化、創薬の強化、管理業務の効率化により重要な役割を果たしている。 AIシステムは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を活用し、複雑な医療データ分析、疾病発生予測、外科手術支援、患者へのバーチャルアシスタンス提供が可能である。
Machine learning-driven clinical decision support for liver cirrhosis: a gut microbiome-based web prediction model with explainable AI integration ｜ J Liu et al., BMC Gastroenterology, 2026. ｜ 肝硬変（LC）の現在の診断方法における安全性とアクセス性の限界を克服するため、腸内マイクロバイオームと臨床データに基づいた解釈可能な機械学習（ML）予測モデルを開発した。 本モデルは、Webベースの臨床意思決定支援ツールとして展開され、
Can Artificial Intelligence Replicate Clinical Judgment in Aesthetic Surgery? A Comparison of ChatGPT and Plastic Surgeons’ Recommendations ｜ T González et al., Aesthetic Plastic Surgery, 2026. ｜
Quantum Artificial Intelligence for Medical Data: Comparative Evaluation of Quantum Machine Learning Models ｜ S Ganesan et al., Cureus Journal Of …, 2026. ｜ 量子人工知能（QAI）は、医療データ分析と意思決定に革新をもたらす有望なフロンティアとして登場している。 本研究は、QAIの理論的側面だけでなく、複数の量子機械学習（QML）アルゴリズムを用いた小規模な実用実験を組み合わせた包括的なレビューである。
Artificial Intelligence in Clinical Psychology: Advancing Evidence While Challenging Foundations ｜ EM Merlo, Mediterranean Journal of Clinical Psychology, 2026. ｜ AIの臨床心理学への統合は、単なる技術的進歩に留まらず、認識論的、臨床的、倫理的な基盤に深く挑戦している。 AIは、エビデンスに基づく実践の推進や診断・治療プロセスの改善において大きな可能性を秘める。
Artificial Intelligence in Healthcare and Public Health: Emerging Applications, Clinical Integration and Future Directions ｜ D Giansanti et al., Bioengineering, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、公衆衛生の概念的および運用基盤を再構築しつつある。 公衆衛生は、大規模で異質なデータソースの統合を必要とし、AIはエビデンスに基づく意思決定、監視、介入をサポートする。
Artificial intelligence language technologies in multilingual healthcare: Grand challenges ahead ｜ V Briva-Iglesias, arXiv preprint arXiv:2605.01441, 2026 ｜ 多言語ヘルスケアにおける人工知能言語技術（AILT）は、テキスト、音声、マルチモーダル入力・出力にわたる言語処理・生成を通じて、多言語ヘルスケアコミュニケーションに影響を与えるAIシステムとして定義される。 本論文は、多言語ヘルスケアにおけるAILTの今後の大きな課題に焦点を当てている。
A multi-modal deep learning framework for enhanced breast cancer diagnosis using mammograms and clinical data ｜ AM Ibrahim et al., Scientific Reports, 2026 ｜ 乳がん診断の強化のため、臨床データとマンモグラムを統合利用する革新的なマルチモーダル深層学習アプローチが提案されている。 提案されたアーキテクチャは、複数のデータソースを効果的に組み込むことを目的としている。
Explainable Artificial Intelligence in Endodontics: Concepts, Clinical Applications, and Future Directions ｜ M Turky et al., Journal of Dentistry, 2026 ｜ 人工知能（AI）の「ブラックボックス」的性質は、臨床導入における大きな障壁となっている。 Explainable Artificial Intelligence (XAI) は、透明性と解釈可能性を高めるアプローチとして登場し、本研究は歯内療法学におけるXAIの概念、臨床応用、将来の方向性を探る。