医学 x AI

Artificial Intelligence in Medical Education: Perceptions, Challenges and Opportunities Among Medical Students ｜ PA Crunfle et al., unknown, 2026. ｜ 医療教育におけるAIの応用を評価するために、Artificial Intelligence Attitude Scale (AIAS) が使用された。 医学生のAI利用に対する態度を分析することを目的としている。

Conversational diagnostic artificial intelligence in ambulatory primary care: a prospective feasibility study ｜ PG Brodeur et al., The Lancet, 2026. ｜ AIベースシステムがプライマリケア提供者（PCPs）の患者ケア支援に有望であることを示している。 患者向け対話型AIシステムの臨床会話の安全性と品質を評価することを目的としている。

From Algorithm to Bedside: Evaluating the Impact of Artificial Intelligence on Clinical Outcomes and Value-Based Care ｜ D Chowdhury et al., Pharma-X, 2026. ｜ 機械学習とヘルスケア経済学の交差点におけるAIの臨床的影響を評価する。 臨床設定、アルゴリズムのアーキテクチャ、評価されたエンドポイントの多様性のため、スコーピングレビューの手法が採用された。

Extreme bottom-current events and seabed sediment mobility in the Persian Gulf: An integrated machine-learning and diagnostic framework ｜ S Amjadi et al., Marine Geology, 2026. ｜ ペルシャ湾の海底堆積物移動は、底層付近の強制力、不均一な堆積物特性、季節的な水文、盆地形態を反映している。 Ocean View v2.0は、海洋再解析、静的予測子などを統合する。

Selective embedding for data-efficient deep learning in medical image classification ｜ M Sehri et al., International Journal of Data…, 2026. ｜ 深層学習アルゴリズムは通常、医用画像分類において高い計算コストを伴う。 高い分類性能を維持しつつ、必要なデータ量を削減することを目的としている。

Integrating artificial intelligence into medical laboratories: A structured implementation framework ｜ A Peretz et al., Clinica Chimica Acta, 2026. ｜ 医療検査室における人工知能（AI）統合のための構造化されたフレームワークを提示する。 検査室は需要の増加、人材不足、技術的複雑さに直面しており、AIが有望な解決策を提供する。

Artificial Intelligence in Healthcare: From Predictive Models to Generative, Multimodal, and Agentic AI ｜ İ Baydili et al., Bioengineering, 2026. ｜ ヘルスケア分野におけるAIの進歩は、タスク固有の機械学習および深層学習モデルによって推進されてきた。 これらのモデルは、特定の臨床課題に対して医療専門家と同等のベンチマーク結果を示すことがある。

Artificial intelligence–enabled drug discovery: A growing but largely early-stage clinical pipeline ｜ W Haque et al., Cancer Treatment Reviews, 2026. ｜ 2026年3月1日時点で、人工知能を用いて発見または開発され、ヒト臨床試験に入った薬剤を調査した。 観察研究、診断試験、非治療的介入は調査対象から除外された。

Introduction to using symbolic regression for interpretable machine learning in healthcare ｜ M Ferguson et al., Communications Medicine, 2026. ｜ 機械学習は過去10年で医療において重要な役割を担っている。 多くの機械学習モデルは「ブラックボックス」であり、臨床意思決定プロセスにおける解釈性と患者安全に関する懸念がある。

Deep learning applications in parasite microscopy: A scoping review ｜ RM Maniraj et al., PLOS Neglected Tropical…, 2026. ｜ ヒト臨床診断における寄生虫顕微鏡検査への深層学習の応用に関するエビデンスをレビューしています。 既存の深層学習ベース診断システムの臨床準備性、比較可能性、およびエビデンスの不足が課題とされています。