Ensemble Machine Learning Approaches for Health Outcome Prediction: A Comparative Analysis of Individual and Combined Models in Healthcare Analytics ｜ S Gomathi et al., Artificial Intelligence & …, 2026. ｜ 医療機関における治療推奨の最適化や資源配分決定を支援する。 臨床現場での機械学習の導入を推進し、より個別化されたケアを可能にすることが最終目標である。
Transforming medical diagnostics: federated learning and big data-driven deep learning for precise white blood cell classification ｜ SH Hussen et al., Neural Computing and Applications, 2026. ｜ 診断精度を向上させるため、
How crucial is research philosophy in designing an AI study in medical education? ｜ SA Azer et al., BMC Medical Education, 2026. ｜ 医療教育における人工知能のような分野での研究において、研究哲学が重要であると論じている。 医療教育、生物医学、臨床医学におけるAIの役割に焦点を当てる。
Digital and Artificial Intelligence-Based Screening for Erosive Tooth Wear ｜ S O’Toole et al., Journal of Dentistry, 2026. ｜
Deep learning reconstruction for chest MRI: image quality and diagnostic agreement with CT ｜ J Jiang et al., European Journal of …, 2026. ｜
Remote Respiratory Rate Estimation Using LiDAR Sensing and Machine Learning on Clinical Datasets. ｜ G Mhmood et al., International Journal of Microwave & Optical …, 2026. ｜ 機械学習技術は医療システムで新たな役割を獲得し、患者のより迅速、正確、効率的な診断を可能にしている。 多面的な医療データを自動的に分析する。
Multidimensional Analysis of the Diagnostic Performance of Machine Learning Models in Disease Classification: Implications for Clinical Decision Support Systems ｜ M Młodawski et al., IEEE Access, 2026. ｜ 医療履歴の不完全な情報内容下における医療診断への機械学習適用における知識ギャップを埋める研究である。 これまでの研究は、特定のアルゴリズム的応用や狭い分野に主に焦点を当てていた。
Machine Learning for Clinical Outcome Prediction ｜ D Saran et al., 7th International Conference …, 2026. ｜ 患者ケアの改善と臨床意思決定における役割のため、医療転帰予測は重要な研究分野である。 早期発見と効率的な分析を支援するため、機械学習および深層学習技術が利用されている。
THE IMPACT OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON DRUG USE AND AVAILABILITY IN PROMOTING A DRUG-FREE SOCIETY IN NIGERIA ｜ IM Charanchi et al., Gombe Journal of Education, 2026 ｜ この研究は、ナイジェリアにおける薬物使用と入手可能性に対処し、ドラッグフリー社会を促進する上での生成型人工知能（AI）の役割を調査している。 生成型AIは、早期発見、対象を絞った介入、および協調的対応を強化することにより、薬物管理および公衆衛生の枠組みを強化する有望性を持つ。
Clinical artificial intelligence applications of vision-language foundation models ｜ AJ Thirunavukarasu et al., PLOS Digital Health, 2026 ｜ ビジョン言語基盤モデル（VL-FMs）は、臨床AIにおいて強力なツールとして台頭しており、診断、予後、臨床意思決定支援のためのマルチモーダルデータ分析を可能にする。 VL-FMsは、医療画像とテキスト形式の臨床記録を組み合わせて処理・解釈できる。