医学 x AI

Robust Artificial Intelligence for Medical Image Analysis ｜ X Zhang et al., Columbia Academic Commons, 2026. ｜ 医療画像はヘルスケアに不可欠だが、スキャナー、プロトコル、技術の多様化により、AIシステムは変化するデータ分布にさらされ、訓練されたモデルの性能が低下する可能性がある。 このような課題に対処し、医療画像分析におけるAIモデルの信頼性と汎用性を確保するために、ロバストなAI手法の開発が求められている。

Artificial Intelligence in Healthcare: A Systematic Review of Diagnostic, Predictive, and Decision-Support Applications ｜ J Williams et al., Stout in Medical Science, Biology and Chemistry, 2026. ｜ ヘルスケアにおける人工知能の応用を、特に診断、予測、臨床意思決定支援アプリケーションに焦点を当てて系統的にレビューしている。 本レビューは、主要なAI原理に関する既存のエビデンスを統合する。

Small-Molecule Data Splitting for Machine Learning in Drug Design ｜ CM Truong et al., ChemRxiv, 2026. ｜ データ分割は、小分子薬物設計における機械学習の性能を決定する上で極めて重要な要素である。 異なるデータ分割戦略は、構造的類似性、時間的順序、データ起源、化学空間カバレッジに関して異なる仮定を課す。

Augmenting the hypnotic imagination: practical applications of artificial intelligence for clinical hypnosis ｜ M Ross et al., American Journal of Clinical Hypnosis, 2026. ｜ 人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLMs）は、臨床催眠術師の実践を強化するための強力かつ即座に利用可能なツールを提供する。 AIとメンタルヘルスケアの交差点における関心が高まっているものの、この分野での応用はほとんど進んでいない現状がある。

On the Use of Artificial Intelligence in Medical Publishing ｜ JF Goldberg et al., The Journal of Clinical Psychiatry, 2026. ｜ 医学出版分野における人工知能（AI）の利用について考察されている。 （要旨の具体性が低いが、医療分野におけるAIの広範な適用の一部として取り上げられている。）

An assisted telemedicine model with digital diagnostics and artificial intelligence-supported clinical decision in hard-to-reach rural communities: a community-based mixed-methods study from… ｜ RS Chowhan et al., Preventive Medicine Reports, 2026. ｜ へき地の医療サービス提供を改善するため、最前線の医療従事者、携帯型デジタル診断、人工知能支援型臨床意思決定を統合した支援型遠隔医療モデルが評価された。 このモデルは、アクセス困難なコミュニティにおける医療提供のギャップを埋める可能性を示唆している。

Data for Machine Learning Models: Clinical Experience Determines Interrater Reliability in Waveform Anomaly Detection ｜ J Škola et al., Neurocritical Care, 2026. ｜ 臨床経験が、波形異常検出における機械学習モデルの評価者間信頼性を決定する重要な要素となる。 自己学習型および非教師あり深層学習戦略「DeepClean」のようなアプローチは、AIベースの神経モニタリングツールの臨床翻訳に補完的に利用できる。

Machine Learning/Artificial Intelligence in Drug Development ｜ M Karnoub et al., Statistics in Clinical Development of Cancer, 2026. ｜ 人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合は、医薬品統計学において医薬品開発と臨床試験の状況を革新した。 本章は、製薬統計学の専門家向けに、AIとMLの統合に関する包括的なガイドを提供する。

Checklist for Artificial Intelligence in Medical Imaging (CLAIM): Explanation, Elaboration, and Examples ｜ T Akinci D’Antonoli et al., Radiology: Artificial Intelligence, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、疾患検出、診断、ワークフロー最適化、臨床意思決定において有望な応用を提供する。 医療画像分野におけるAI研究では、自己報告チェックリストの使用が重要である。

From Attacks to Defenses: Analyzing and Mitigating Security Threats in Deep Learning for Medical Images ｜ EJ Aguiar et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習のセキュリティ分野は、医用画像におけるディープラーニングのセキュリティ問題と解決策を研究している。 関連する攻撃、防御、およびプライバシー保護戦略の特定に焦点を当てる。