Artificial Intelligence in Oncology: Clinical Applications, Challenges, and Opportunities ｜ G Parkinson et al., American Society of Clinical …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、大規模なデータ活用を通じてがん研究と臨床腫瘍学を再構築している。 マルチモーダル人工知能（MMAI）モデルは、複数のデータを融合することで大きな進化をもたらす。
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING IN HEALTHCARE: ADVANCES AND IMPLEMENTATION CHALLENGES ｜ I Saveljić et al., unknown, unknown. ｜ 人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の急速な進歩が、診断、薬剤発見、臨床意思決定の分野で現代のヘルスケアに革命をもたらしている。 本稿では、これらの技術の進歩と導入における課題を探求している。
Artificial Intelligence in healthcare: ethical integration and impact on clinical practice ｜ N Nethaji et al., unknown, unknown. ｜ ヘルスケアにおける人工知能（AI）の臨床的、教育的、倫理的影響を評価することを目的としている。 臨床意思決定支援、教育、倫理の観点からAIの統合と影響を検討する。
Deep Learning for Anticancer Drug Discovery Targeting Non-Apoptotic Regulated Cell Death Mechanisms ｜ M Jiang et al., Pharmaceuticals, 2026. ｜ 非アポトーシス性制御細胞死メカニズムを標的とする抗がん剤発見における深層学習（Deep Learning）の応用についてレビューしている。 この分野に適用可能な深層学習手法と技術的フレームワーク、および化合物同定への具体的な応用が詳述されている。
Artificial Intelligence in Medical Writing: A Systematic Review of Current Practices ｜ N Charef et al., … , IoT & Artificial Intelligence …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、コンテンツ作成の自動化、構造改善、時間節約により医療文書作成での利用が進んでいる。 一方で、科学的正確性、参考文献の信頼性、AI生成コンテンツの検出可能性に関する懸念が残されている。
Artificial Intelligence in Medical Education ｜ S El Ghazi et al., … Medical , IoT & Artificial Intelligence …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は医療教育、特に臨床意思決定訓練を変革する大きな可能性を秘めている。 導入の課題として、不均一な統合、講師の専門知識不足、倫理的懸念が報告されている。
Development and validation of a machine learning-based diagnostic system for 22 pediatric respiratory pathogens: a large-scale multicenter study ｜ D Su et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 22種類の小児呼吸器病原体に対する機械学習ベースの診断システム
Future-Ready Doctors: A Cross-Sectional Study of Undergraduate Knowledge of Artificial Intelligence in Clinical Biochemistry ｜ ST Yesupatham et al., Cureus, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、特に検査医学においてヘルスケア提供をますます変革している。 機械学習とデータ駆動型分析アプローチは、改善に大きな可能性を示している。
Towards an accessible, centralised, searchable database for AI courses in Europe: the Artificial Intelligence in Medical Imaging and Radiation Oncology Education … ｜ R Decoster et al., European Radiology …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は医用画像処理と放射線腫瘍学を変革しているが、その理解とアクセスには限界がある。 AIを臨床実践に安全かつ効果的に統合するためには、医療従事者やその他のヘルスケア従事者の役割が不可欠である。
Machine learning–driven drug repurposing for GPR17: activity prediction via graph neural networks and multistage computational validation ｜ N Agha Babaie et al., Journal of Biomolecular Structure and …, 2026. ｜ 多発性硬化症（MS）治療に関連する新規GPR17標的リガンドの同定を目的としている。