医学 x AI

E Ullah et al., Advances in Anatomic Pathology, 2026 デジタル病理（DP）とAIは、理論的・研究的設定を超えて臨床応用が進んでおり、診断の複雑化や精密腫瘍学の拡大に貢献している。 AIは、外科技術病理学における臨床応用に不可欠なツールとなっている。 Source URL

P Fleming, AA Ivanov, Medicinal Chemistry Research, 2026 AIは、特に動的で相互接続された分子ネットワークによって駆動される複雑な疾患において、薬剤発見に革命をもたらしている。 AIは、低分子化合物のターゲット発見と設計を変革する。 Source URL

S Yazdani et al., Materials Today Bio, 2026 AIは、刺激応答性ナノキャリアの設計と最適化に統合され、データ駆動型のブレークスルーをもたらした。 教師ありMLアルゴリズムは、薬剤を予測するために使用されている。 Source URL

S Gupta, S Ahmed, 2026 Innovations in Machine, Engineering, and Digital …, 2026 公開されている臨床データに基づき、早期心疾患リスク層別化のための機械学習（ML）駆動型臨床意思決定支援システムが開発された。 このシステムは、心血管ヘルスケアへの高性能MLモデルの信頼できる実装を可能にする。 Source URL

N Liu et al., Cell Death & Disease, 2026 AIは、早期スクリーニング、予後リスク評価、精密治療、薬剤開発などの分野で、マルチオミクス技術と統合されることで、肺がん（LC）研究と臨床応用に大きな可能性をもたらす。 AI駆動型のマルチモーダルデータ統合は、肺がんの精密診断と治療における新時代を切り開く。 Source URL

T Dou, AIP Conference Proceedings, 2026 AIは医療画像処理の進歩に貢献しており、AI支援医療画像診断の発展が注目されている。 医療AIはデジタル医療の新しい方向性であり、現代医療の主流となっている。 Source URL

S Wang et al., BMC Medical Education, 2026 中国の聴覚士は、臨床実践および専門的アイデンティティにおける人工知能（AI）の認識について、質的研究で調査された。 AIはヘルスケア分野で急速に発展しているが、非西洋圏における聴覚士の認識に関する研究は限定的である。 Source URL

D Du Crest et al., JEADV Clinical Practice, 2026 人工知能（AI）は、イノベーションから皮膚科における日常的な臨床応用へと急速に移行している。 このレビューは、AI搭載技術が多様な臨床応用においてどのように開発・統合されているかを検証している。 Source URL

AJ Moreno-Moreno et al., Safety Science, 2029 攻撃的行動の検出、暴力事件を予測するための臨床記録の分析、脅迫的な言語を特定するための高度な自然言語処理システム（BERT、GPT、RAG-ECE）などが含まれる。 解釈可能な機械学習モデルも活用される。 Source URL

J MacDonald, 2026 薬剤再利用は、既存化合物の新しい用途を特定することで有望な戦略を提供する。 この研究では、抗真菌薬の薬剤再利用のための機械学習（ML）モデルを評価している。 Source URL