Predicting Side Effects of Drug Reactions Using Machine Learning and Graph Neural Network ｜ V Rekha et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習とグラフニューラルネットワーク（GNN）を用いて、薬剤反応の副作用を予測する。 各薬剤の構造データを組み合わせたディープラーニング手法を試行し、薬物間相互作用を効率的にモデル化する。
Identification of Mitochondrial Dysfunction Genes as Diagnostic Biomarkers for Ischemic Stroke by Integrated Bioinformatics Analysis and Machine Learning ｜ D Wu et al., Journal of Molecular Neuroscience, 2026. ｜ 偽陽性をさらに制御し信頼性を確保するため、3つの機械学習アプローチを用いた二次スクリーニングを実施した。 全ての機械学習アルゴリズムによって満場一致で特定されたミトコンドリア機能不全遺伝子を、虚血性脳卒中の診断バイオマーカーとして評価する。
Artificial Intelligence: Catalyzing a New Era in Pancreatic Cancer Cure ｜ J Wang et al., Cancer Letters, 2026. ｜ KRAS阻害剤の進展やAI創薬に関する議論が高まっているが、その臨床応用にはまだ課題がある。 AIアルゴリズムによる分子スクリーニングと設計の最新の革新が、膵臓がん治療における独自の課題と展望を浮き彫りにしている。
Explainable Artificial Intelligence-Based Clinical Decision Support for Heart Disease Detection ｜ VB Bharaneedharan et al., unknown, 2026. ｜ 心疾患は最も広く蔓延する死因の一つであり、早期かつ信頼性の高い診断が重要である。 本研究では、心疾患検出のためにいくつかの機械学習分類器が検討され、ロジスティック回帰とランダムフォレストが良好な性能を示した。
From intelligent models to clinical tools: the evolving landscape of AI in medical imaging ｜ D Kaplun et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 人工知能（AI）、特にディープラーニングの医用画像への統合は、診断医学に根本的な変革をもたらしている。 AIは、診断精度、ワークフロー効率、患者転帰の改善においてその可能性を強調している。
Artificial Intelligence in Healthcare: A Critical Moment for Responsible Transformation ｜ SÖ Doğanyiğit et al., JAREM, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、世界のヘルスケア情勢を急速に再構築している。 医療費の高騰、高齢化、慢性疾患の負担増、医療従事者不足といった課題が医療システムに圧力をかける中、AIは強力な変革の触媒として浮上している。
Deep Learning-Based Artificial Intelligence for Healthcare Diagnostic Systems ｜ B Subbulakshmi et al., PCAS International Journal, 2026. ｜ ディープラーニングに基づく人工知能（AI）は、ヘルスケア診断システムにおいて高精度かつ効率的な診断ソリューションを可能にし、産業を変革する。 本研究では、医療画像分析におけるディープラーニング技術、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）の役割を検証している。
Artificial intelligence-driven early screening and diagnosis of pancreatic cancer: technical innovations, clinical applications, and precision medicine strategies ｜ YR Li et al., Journal of Advanced Research, 2026. ｜ 人工知能（AI）が、人口レベルおよび高リスク予測を可能にし、疑わしい臨床的、画像的、または分子学的所見を持つ患者の診断評価を強化する方法に焦点が当てられている。 マルチモーダル統合を通じて精密層別化をサポートし、膵臓がんの早期スクリーニングと診断における技術革新、臨床応用、精密医療戦略が検討された。
Bridging Machine Learning and Clinical Endpoints: A METABRIC-Informed Simulation Study of Missing Data Imputation for RECIST-Based Best Overall Response ｜ F Tan et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習ベースの補完アプローチは、臨床的に現実的な進行駆動型条件下で、縦方向の腫瘍軌跡、カテゴリ別奏効結果、グループレベルの治療効果を回復することで、臨床エンドポイントとのギャップを埋めることができる。 RECISTベースの最良総合奏効に関する欠損データ補完のMETABRICに基づいたシミュレーション研究が行われた。
Evidence of a cognitive bias in the quantification of COVID-19 with CT: an artificial intelligence randomised clinical trial ｜ F Birsasteanu et al., Scientific Reports, 2023. ｜ CTによるCOVID-19の定量化において、人工知能（AI）を用いた無作為化臨床試験により認知バイアスの証拠が示された。 十分なサービスが提供されていない患者の胸部X線写真に適用されるAIアルゴリズムにおける過小診断バイアス、およびAIベースの頭蓋内出血検出における放射線検査報告時間測定に関する臨床試験が関連する議論として言及されている。