The STARD-AI Reporting Guideline for Diagnostic Accuracy Studies Using Artificial Intelligence ｜ EWJ Hutfluss et al., Canadian Association of …, 2026. ｜ 放射線学におけるAI診断精度研究が急速に増加している一方で、その質や異なる臨床設定・患者集団での性能報告には課題があることを指摘している。 報告された診断性能が実際よりも高く見える可能性があるため、STARD-AIのような報告ガイドラインが重要となる。
DrugDL: Dual-modal deep learning framework for multi-property drug prediction and targeted therapy discovery ｜ Q Zhang et al., Bioinformatics, 2026. ｜
Artificial Intelligence in Medical Education and Clinical Practice: Navigating Innovation Responsibly ｜ U Ahsan et al., Journal of Sharif Medical & Dental College, 2026. ｜ AIの主な目的は、AIによって能力が強化された、思慮深く熟練した医師を育成することであり、AIが医療専門家を完全に置き換えることではないと強調している。 AIは医療実践を再設計するが、その結果と有用性は責任を持って評価されるべきである。
Clinical implementation of artificial intelligence in adolescent mental healthcare ｜ AC Bischops et al., Current Opinion in Pediatrics, 2026. ｜ 思春期精神保健におけるAIツールの種類、臨床応用、およびその品質改善に関する最近の文献をレビューしている。 アンビエントAIを用いた臨床記録の強化など、品質改善への取り組みについても言及されている。
Artificial Intelligence in Drug Discovery and Development: A Comprehensive Review ｜ MSP Sabale et al., unknown, 2026. ｜ AIは、医薬品の再利用や臨床試験管理を含む、創薬および開発プロセス全体を効率化する。 大規模な生物学的および化学的データセットの分析を可能にし、創薬パイプライン全体における意思決定の効率性と精度を向上させる。
On the Insights of Artificial Intelligence in Healthcare ｜ GK Saha et al., International Journal of Applied Research on …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、臨床ケア、生物医学研究、および医療システム運用のあり方を再構築しつつある。 AIは診断精度を向上させ、治療計画を支援し、日常業務の効率性を高めている。
Artificial intelligence in clinical metagenomic pathogen detection: A critical review of pipeline integrations, challenges, and future directions ｜ J Dai et al., Journal of Microbiological Methods, 2026. ｜ 臨床メタゲノム次世代シーケンシング（mNGS）診断パイプラインにおけるAIおよび機械学習（ML）アプリケーションを検証し、特に深層学習アーキテクチャに焦点を当てている。 フロントエンドの信号処理におけるAI統合の限界を含む、重要なギャップが依然として存在すると指摘している。
Artificial intelligence in medical physics: needs and challenges in South Asia’s low-resource settings ｜ B Intakhab et al., Physica Medica, 2026. ｜ AIは医療、特に医療物理学の分野を大きく変革する可能性を秘めている。 南アジアのような低資源環境におけるAI技術（機械学習アルゴリズム、ニューラルネットワークを含む）の広範な役割とそれに伴う課題を探求している。
Toward causal artificial intelligence for biologic treatment response in rheumatoid arthritis: current evidence and future directions ｜ M Bedaiwi, Rheumatology International, 2026. ｜ 大規模な臨床データセットと実世界データセットを用いて、関節リウマチ（RA）における治療反応を予測するためにAIと機械学習アプローチが適用されている。 これらのモデルの多くは良好な性能を示している。
A Deep Learning-Driven System for the Segmentation, Visualization, and Diagnostic Augmentation of Cerebral Tumors from Volumetric MRI ｜ D Rajesh et al., 7th International Conference on …, 2026. ｜ 体積MRIからの脳腫瘍の自動セグメンテーション、可視化、診断支援を目的とした深層学習ベースのシステムを提案している。 診断拡張コンポーネントは、ラジオミクス特徴と形態学的特徴を抽出する。