Artificial Intelligence in Child and Adolescent Psychiatry: A Narrative Review of Recent Clinical Applications and Ethical Considerations ｜ S Cheng et al., Current Psychiatry Reports, 2026. ｜ 若年層の精神疾患増加と医療従事者不足が続く中、AIは効率性向上と精神医療へのアクセス改善の潜在的なツールとして注目されている。 児童青年精神医学におけるAIの最新の臨床応用と倫理的側面についてレビューしている。
UTILIZATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICAL EMERGENCY SERVICES: A SYSTEMATIC REVIEW OF OPPORTUNITIES FOR PUBLIC HEALTH … ｜ IYA Puspita et al., INDONESIAN JOURNAL OF …, 2026. ｜ 医療救急サービスにおけるAIの導入は、トリアージプロセスを加速し、医療従事者のワークロードを軽減する可能性がある。 AI設計のバイアスが差別的な臨床決定につながる可能性があり、倫理的課題も考慮する必要がある。
Metaheuristic-Driven Optimization Framework for Deep Learning: Enhancing Diagnostic Efficacy in Oral Pathological Classification ｜ P Kaur et al., 2026 International Conference on Innovations in …, 2026. ｜ 深層学習は医療画像分野で進歩をもたらしたが、口腔画像のようなノイズが多く複雑な特徴を持つ画像においては課題がある。 より堅牢でノイズ耐性のあるAIを開発し、理論的な深層学習と実用的な診断の間のギャップを埋めることを目指している。
Artificial Intelligence In Drug Delivery Systems Development And Targeting: A Comprehensive Literature Review ｜ SR Atiyah, The Second International Medical and Pharmaceutical …, 2026. ｜ AI（機械学習アルゴリズムと計算モデル）が、精密治療薬の薬剤輸送システムにおいてその起源からターゲティングまでどのように有用であるかを記述している。 “Curse of dimensionality” などの課題を回避するためにAIがどのように役立つかを強調している。
24 Machine Learning and Deep Learning in Drug Delivery ｜ M Wierzbin et al., unknown, 2026. ｜ 従来の薬剤開発は、標的特定、ヒット探索、リード最適化、前臨床試験、臨床試験など複数の段階を含む。 機械学習（ML）と深層学習（DL）は、薬剤送達において革新的なツールとして登場している。
Machine learning-guided clinical pharmacist interventions improve ｜ D Yi et al., Advancing Healthcare AI: Evaluating Accuracy and …, 2026. ｜ 機械学習技術を用いて患者のサブタイプを特定し、臨床薬剤師の介入を最適化する研究が行われた。 研究結果を実践に変換するための、診断統合（Diagnostic Integration）を含む4段階の実施フレームワークを提案している。
Integrating and optimizing artificial intelligence for medical and higher education: application of the ASIC (adaptation–standardization–integration–compliance) … ｜ J Owolabi, Health Education, 2026. ｜ 人工知能（AI）は医療および高等教育を急速に変革し、前例のない機会と同時に重大な実装上の課題を生み出している。 教育者がAIの導入と最適化を導くためのASIC（適応-標準化-統合-コンプライアンス）フレームワークを適用している。
Deep learning–based clinical decision support for renal cell carcinoma using computed tomography: an expert-informed scoping review ｜ M Buser et al., … Artificial Intelligence, 2026. ｜ 深層学習（DL）は、腎細胞癌（RCC）の臨床意思決定を大幅に支援する可能性を秘めている。 臨床医主導の調査を通じて臨床的関連性とワークロードを評価し、臨床実践に統合するための構造を導入している。
Artificial intelligence note summarization in the emergency department ｜ AX You et al., JAMA Network Open, 2026 ｜ 救急部門（ED）において、AIを活用した患者ノートの要約が、医師の効率を向上させ、重要な情報の抽出を助ける可能性を評価した。 AIによる要約は、臨床ワークフローの改善と患者ケアの質の向上に貢献することが期待される。
Effect of an electronic health record-integrated machine learning asthma risk marker on pediatrician prognostic accuracy during preschool age: a pilot randomized clinical … ｜ AH Owora et al., Scientific Reports, 2026 ｜ 電子健康記録（EHR）と統合された機械学習ベースの喘息リスクマーカーが、未就学児の小児科医の予後精度に与える影響を評価するパイロット無作為化臨床試験。 機械学習を活用した臨床意思決定支援ツールのさらなる評価を支持する知見が得られた。