Attention guided fair artificial intelligence modeling for skin cancer diagnosis ｜ M Zhu et al., npj Digital Medicine, 2026 ｜ 皮膚がん診断におけるAIモデルの公平性と精度は極めて重要である。 注意機構（attention mechanism）を導入した公平なAIモデリングフレームワークを提案し、診断のバイアスを軽減しつつ高い診断精度を維持することを目指す。
PREDICTING PATIENT DISCHARGE READINESS USING MACHINE LEARNING ON CLINICAL AND OPERATIONAL DATA ｜ MT Islam et al., American International Journal of Sciences and …, 2026 ｜ 臨床データと運用データを用いて機械学習モデルを構築し、患者の退院準備状況を予測する。 このモデルは、退院プロセスの最適化、病院の効率向上、不必要な入院期間の延長防止を目的としている。
The Integration of Artificial Intelligence and Machine Learning in Clinical Laboratory Workflows-A Review of Diagnostic Accuracy and Efficiency ｜ AA Almogbel et al., Biomedical Journal of …, 2026 ｜ 臨床検査室ワークフローにおける人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合は、現代医療における変革的な変化をもたらす。 この統合は、診断精度と運用効率のパラメーターを再定義し、患者ケアの改善と医療システムの持続可能性に貢献する可能性を持つ。
Cutaneous Thermography in Arthropathies: Quantitative Imaging, Machine Learning, and Clinical Translation ｜ CA Andrei et al., Journal of Imaging, 2026 ｜ 関節症における皮膚熱画像は、非侵襲的でリアルタイムの炎症評価法として有望視されている。 定量的画像解析と機械学習技術を組み合わせることで、関節症の診断、予後、治療反応のモニタリングにおける熱画像の臨床的有用性を向上させる可能性を探る。
The Economics of Artificial Intelligence in Medical Tourism: Efficiency, Value Creation, and Global Health Sustainability ｜ C Challoumis, … Global Health Goals With AI-Enhanced Medical …, 2027 ｜ 人工知能（AI）の医療への急速な統合は、医療観光の風景を再構築している。 国境を越えたヘルスケアにおけるAIの経済的影響に焦点を当て、臨床意思決定の最適化、患者フロー、医療サービスの質とアクセシビリティ向上におけるAIの役割を分析している。
Towards Early Prediction of Amyotrophic Lateral Sclerosis Empowered by Machine Learning and Clinical Big Data ｜ AS Afshar et al., AMIA Summits on Translational Science Proceedings, 2026 ｜ 筋萎縮性側索硬化症（ALS）の早期診断は、介入のタイミングを最適化し、患者の転帰を改善するために極めて重要である。 機械学習と臨床ビッグデータを統合し、ALSの早期予測モデルを開発するアプローチを探求している。
Impact of Artificial Intelligence on Medical Tourism: An Indian Perspective ｜ K Singh et al., … Health Goals With AI-Enhanced Medical …, 2027 ｜ 医療システムにおける人工知能（AI）の採用は、医療観光産業を再構築し続けている。 AIは、診断プロセスの精度向上に貢献している。
Artificial Intelligence in Selected Domains of Drug Discovery: A Critical Narrative Review ｜ MI Bin Abdulqader et al., Drug Design, Development …, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、創薬プロセスを加速し、合理化する可能性を秘めている。 AIは、疾患予測、ターゲット識別、化合物スクリーニング、リード最適化、および毒性予測といった創薬の特定の領域に適用される。
English original title ｜ ZHU ZHU et al., Frontiers in Medicine, 2026 ｜ 人工知能（AI）支援医療画像教育における最近の進歩と推奨事項を提示している。 AI支援医療画像分野の専門家を育成するためのカリキュラム設計と教員育成に関する提言を行っている。
English original title ｜ Z Mao et al., Frontiers in Pharmacology, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、ターゲット同定、リード最適化、臨床試験設計を加速させることで、創薬プロセスを根本的に変革している。