Optimizing Transfer Learning: A Deep Learning Approach for High-Accuracy Classification of Alzheimer’s Disease Stages ｜ MAB Alam et al., Conference on Artificial Intelligence for, 2026 ｜ アルツハイマー病の病期分類において、最先端のディープラーニングモデルと転移学習アプローチを最適化している。 モデルは意味のある神経解剖学的特徴を予測に活用し、優れた診断性能と臨床的信頼性を提供する。
Artificial Intelligence for Health-Monitoring and Wearable Devices ｜ W Shafik, unknown, 2026 ｜ 人工知能（AI）技術は、ヘルスケアデータ分析のための機械学習アルゴリズムを含み、結果予測に利用される。 AIは機械学習、ディープラーニング、強化学習に細分類される。
Comparative diagnostic accuracy of image-enhanced endoscopy modalities and artificial intelligence-assisted endoscopy for gastric intestinal metaplasia and gastric dysplasia ｜ R Xia et al., BMJ Open, 2026 ｜ 胃腸型化生および胃異形成の検出精度を向上させるため、画像強調内視鏡（IEE）モダリティと人工知能（AI）補助システムが開発されている。 これらの技術の比較診断精度に関する研究は限られており、従来のペアワイズメタ分析では一貫した枠組みが提供されていない。
Hippocampus-Based Alzheimer Detection Using Deep Learning Techniques ｜ Ö Kılıç et al., Conference on Artificial Intelligence for, 2026 ｜ 医用画像診断におけるディープラーニングの活用は、アルツハイマー病（AD）に関連する海馬の変化を分析するための強力なアプローチを提供する。 この技術は神経科医の診断時間短縮に寄与する。
Psychotropic drug-induced weight gain and untargeted metabolomics: machine learning-driven results from a prospective cohort study ｜ M Piras et al., Translational Psychiatry, 2026 ｜ 複数の向精神薬が著しい体重増加を引き起こす可能性があり、本研究ではこの副作用のメタボロームフィンガープリントを解明することを目指している。 Psymetabコホートから得られたデータに基づき、機械学習を用いて体重増加を誘発する患者の代謝プロファイルを分析している。
Anonymous and Linkable Privacy Preserving Machine Learning for Medical Inference using Paillier Encryption and Linkable Ring Signatures ｜ S Pallavi et al., unknown, 2026 ｜ 従来の機械学習モデルは、予測や診断のためにデータが処理される際に患者データやユーザー識別情報を開示する懸念がある。
Governance of Artificial Intelligence in Healthcare Policy and Legislative Approaches to Balancing Innovation and Data Protection ｜ S Cakmak, International Journal of Acta Informatica, 2026 ｜ ヘルスケアにおける人工知能（AI）の変革的潜在力は大きい。 既存の政策枠組みはAIのヘルスケア応用向けに設計されておらず、適切なガバナンスが課題となっている。
Applications of Artificial Intelligence and Machine Learning in Medical Image Processing ｜ N Pokhriyal et al., Advances Across Scientific Disciplines & Indian, 2026 ｜ 医療の精度と効率向上のため、人工知能（AI）と機械学習（ML）の医用画像処理への統合が重要である。 AIとMLは医用画像処理において多岐にわたる応用が可能である。
Artificial Intelligence in Medical Science as a Therapeutic Factor: A Theoretical and Methodological Analysis ｜ AN Safiullina, 2026 International Conference on Artificial Intelligence, 2026 ｜ AI技術の医療への急速な導入が進んでおり、当初は主に診断ツールと見なされていた。 本研究は、人工知能が治療因子として考慮されるかという医学の根本的な問題を提起している。
Integrating Deep Learning in Medical Image and Data Analysis and LLM-Based Novel Research Idea Generation ｜ J Guo, unknown, 2026. ｜ 糖尿病性足潰瘍（DFU）予防における深層学習ベースのフレームワークを提案している。 医用画像およびデータ分析、さらに大規模言語モデル（LLM）ベースの新規研究アイデア生成に深層学習を統合することを目的としている。