医学 x AI

English original title ｜ R Dinc et al., Signal Transduction and Targeted Therapy, 2026. ｜ は、疾患のバイオマーカー発見において、複雑なマルチモーダル生体医用データの統合と分析に強力な能力を発揮する。 、、ネットワークベースのアプローチなど、多様なAI手法がバイオマーカー発見のデータ取得から検証までの各段階で活用されている。

English original title ｜ Y Edden et al., Journal of General Internal Medicine, 2026. ｜ が臨床文書化を根本的に変革し、臨床推論に影響を与えている。 AI支援文書化ツールが日常的な臨床ワークフローに統合されることで、医療記録の作成プロセスが変化し、情報の取得、提示、アクセス方法が変容。

English original title ｜ AV Ferreira de Lacerda et al., Advances in Medical …, 2026. ｜ が医科教育に急速に統合される中、医学生のAIツール利用パターンと認識をブラジルの公立大学で調査した。 AIツールは学習支援、研究、臨床推論練習などに利用されており、学生は概ね肯定的な認識を持つ一方で、倫理的側面や適切なトレーニングの必要性に関する懸念も表明した。

English original title ｜ KA Ali et al., Omics-Nano-CRISPR …, 2027. ｜ は、初期の創薬だけでなく、医薬品製造、品質管理、市販後監視といった医薬品ライフサイクルの各段階を変革している。 、、 などのAI技術が、医薬品の安定性予測、製造プロセスの最適化、品質逸脱の検出、ファーマコビジランスの強化に利用され、医薬品の安全性と有効性確保に貢献。

English original title ｜ J Jeong et al., Journal of Medical Internet …, 2026. ｜ を用いた処方箋レビュー支援のためのハイブリッドシステムを開発し、外部検証を実施。 ルールベースのロジックと モデルを組み合わせ、抗凝固薬の処方箋レビューの必要性を予測。

English original title ｜ K Mridha et al., Journal of Imaging Informatics in Medicine, 2026. ｜ モデルの医用画像分類におけるキャリブレーションと信頼性が、臨床導入の鍵となる。 画像解像度がディープラーニングモデルの信頼度スコアと全体的な信頼性に与える影響について調査。

English original title ｜ CD Streiffer et al., Journal of the American Medical …, 2026. ｜ ベースの診断意思決定支援システム（DDSS）が、高齢者プライマリケアの診断支援を目的として開発・検証された。 従来のDDSSが抱える課題（ゴールドスタンダードラベルの入手困難、診断範囲の狭さ、実世界データの不確実性反映不足）に対処するため、 を基盤とし、模倣学習と臨床医の集団知能を統合する手法を採用。

English original title ｜ JB Adem et al., PLOS Digital Health, 2026. ｜ を活用した医療セルフケアの利用が、デジタル技術の進歩に伴い増加している。 エチオピアのアルシ大学学部学生を対象に、GenAI支援医療セルフケアの利用状況と関連要因（デジタルリテラシー、認識された有用性、技術へのアクセスなど）を調査した。

English original title ｜ S Ganjipete et al., Scientific Reports, 2026. ｜ を用いて、乳がん治療の標的であるPDK1に対する薬剤再開発候補を探索。 定量的構造活性相関（QSAR）モデルを基盤とし、FDA承認薬および天然化合物データベースをスクリーニング。

Artificial Intelligence in Drug Discovery: Integrating Bioinformatics and System Biology for Next-Generation Therapeutics. ｜ T Deshpande, Biopress Journal of Computational Life Sciences unknown, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、バイオインフォマティクス、システム生物学、および創薬を統合することで、次世代治療法の進歩において極めて重要な役割を果たしている。 AI技術（機械学習や深層学習を含む）は、薬物標的の特定と治療法の開発を支援する可能性も示している。