医学 x AI

Radiomics Integrated with Deep Learning Based on Contrast-Enhanced MRI for Predicting Short-Term Efficacy of Drug-Eluting Beads Transarterial … ｜ Z Xi et al., Journal of Imaging Science and Technology, 2026. ｜ ラジオミクス、深層学習、および臨床特徴を組み合わせて、肝細胞癌における薬物溶出性ビーズ経動脈化学塞栓療法（DEB-TACE）の術前短期有効性を予測する手法を提案。 <3D ResNet-18> 事前学習済み3D ResNet-18アーキテクチャを用いて、深層学習特徴が抽出される。

Artificial Intelligence in Medical-Surgical Nursing Practice ｜ D Rani, GFNPSS International Journal of Multidisciplinary Research, 2026. ｜ 人工知能（AI）が医療業界、特に医療外科看護における患者ケアに革命をもたらしている。 <機械学習>、予測分析、臨床デバイスなどのAIツールが患者ケアに統合されている。

Responsible Integration of Generative Artificial Intelligence in Clinical and Health Sciences Publishing ｜ N Razali et al., Journal of Clinical and Health Sciences, 2026. ｜ 生成AI（GAI）は、原稿作成、言語洗練、文献合成など、学術活動を支援することで学術出版を急速に再形成している。 GAIの利用増加に伴い、その責任ある統合に関する重要な懸念事項が提起されている。

Artificial Intelligence-Driven Drug Discovery: A Deep Learning Paradigm Shift in Pharmaceutical Research and Development ｜ X Bi et al., Frontiers in Pharmacology, 2026. ｜ 深層学習（DL）が、薬剤発見プロセスを加速するための比類のない計算能力を提供し、製薬研究開発におけるパラダイムシフトを促進している。 薬剤発見のための重要なデータ基盤、分子表現学習、およびコアアーキテクチャに焦点を当てている。

Perspectives on Hybridizing Quantum Mechanics and Artificial Intelligence for Drug Design ｜ A Heifetz et al., Methods in molecular …, 2026. ｜ 薬剤設計は、製薬研究開発において最も資源集約的で失敗率が高い段階の一つである。 量子力学と人工知能を統合することの必要性が高まっているという、計算化学者からの視点を提供している。

A Critical Review on Generative Artificial Intelligence in Healthcare: Innovations, Applications and Challenges ｜ S Ghosh et al., Frontiers in Engineering, Science and …, 2027. ｜ 生成AI（GenAI）がヘルスケア業界において革命的な力として急速に進展していることを概説。 合成医療画像やテキストベースの臨床データの生成・向上能力を持つGenAIが、パーソナライズド・メディスンを向上させる可能性を秘めている。

How Artificial Intelligence Reshapes Clinical Decision Thresholds in Cariology: A Qualitative Study of Dentists ｜ N Karamüftüoğlu et al., Caries Research, 2026. ｜ 歯科医がAI支援診断出力を臨床推論にどのように統合するかを調査する。 AIを単なる技術ツールとしてではなく、AIの出力が形成されるより広範な社会技術的条件の中で捉えることが重要であると強調されている。

Recent Advances in Deep Learning-Based Drug-Target Binding Affinity Prediction ｜ J Khan, MH Shuvo, arXiv preprint arXiv:2608.13797, 2026. ｜ 薬剤-標的結合親和性予測における深層学習手法の多様なアプローチに関する包括的かつ系統的なレビューが提供されている。 深層学習がこの分野で著しい進歩をもたらしていることを強調し、その詳細な分析を行う。

Privacy, security, and reliability risks of artificial intelligence in healthcare: a systematic review of empirical evidence ｜ E Khanjahani et al., International Journal of Medical Informatics, 2026. ｜ 現代のヘルスケアAIシステムは、患者のプライバシー、データセキュリティ、および臨床信頼性に関連する重要な脆弱性を導入する可能性がある。 実証研究は、現代のAIモデルがこれらのリスクを内包することを示しており、ヘルスケアにおける責任ある展開のために慎重な検討が必要である。

Detection of Brain Tumor Severity from MRI Images using Machine Learning ｜ DS Rani et al., 2026 4th International Conference on Sustainable …, 2026. ｜ 診断目的で機械学習を活用するために使用されるいくつかのフレームワークへの全体的な理解を深める研究。 MRI画像を用いた脳腫瘍の重症度検出に機械学習を適用している。