A Baalla, T Jellouli, Discover Artificial Intelligence, 2026 本論文は、医療画像診断に適用される人工知能（AI）に関する国際的な文献の計量計量的分析を目的としている。 AIの医療画像診断への導入を分析するが、直接的な評価は目的としない。 Source URL
MS Wable et al., Asian Journal of Pharmaceutical Research, 2026 臨床試験のリスク評価では、効率性と安全性を高めるために人工知能（AI）がますます利用されている。 AIの進歩は、重要な側面を再構築することにより、試験成功率を向上させるために適用できる。 Source URL
S Guntupalli et al., 2026 アルツハイマー病（AD）におけるAI/MLの臨床的およびトランスレーショナルな用途を調査し、これらの技術がAD創薬をどのように再構築するかについての将来の方向性を示している。 人工知能が創薬と開発をどのように変革しているかについてのツールとパラダイムを概説している。 Source URL
T Aktar et al., Cureus, 2026 チャットボットや大規模言語モデル（LLM）を含む人工知能（AI）は、医学教育の分野で急速に登場している。 このスコーピングレビューは、学部医学教育における会話型AIに関する既存の文献を調査している。 Source URL
S Gupta et al., Cureus, 2026 人工知能（AI）と機械学習（ML）は、診断放射線学、特に神経画像診断をますます変革しており、従来の記述的解釈から予測的、定量的、精度指向への移行を可能にしている。 Source URL
C Chhabra et al., Journal of Family Medicine and Primary Care, 2026 人工知能（AI）は、診断能力の向上、リアルタイムモニタリングの促進、個別化医療の実現により、臨床生理学の分野を徐々に変革している。 ウェアラブルヘルス技術は、アプローチを再定義した。 Source URL
R Al Kindi et al., BMC Medical Education, 2026 オマーンの医学生を対象に、人工知能（AI）に関する知識、態度、認識を評価し、臨床実践への準備状況を調査した初の研究である。 AIが診断能力を向上させ、リアルタイムモニタリングを促進し、個別化医療を可能にすることで、臨床生理学を革命的に変えつつある。 Source URL
H Hosseini et al., Intelligent Nanocarriers: AI, 2026 AIはヘルスケア分野で顕著な進歩を示しており、特に深層学習（DL）は複雑なデータを効果的に分析できる医療画像での利用が注目されている。 これらの進歩は、ヘルスケアに革命をもたらしている。 Source URL
J Zhao et al., npj Precision Oncology, 2026 現在の手動診断アプローチと弱教師あり深層学習手法は、最適とは言えない診断精度を示している。 安全で効果的な診断補助ツールとして、手動診断精度を22.9%（n=3）向上させる。 Source URL
K Rezaee et al., Results in Engineering, 2026 MRIと表形式データを統合したハイブリッド、マルチアウトプット深層学習フレームワークを導入し、同時に予測を行う。 事前定義された固定閾値（Youden-Jおよび固定感度）を使用して臨床的有用性を評価し、臨床的翻訳を可能にするために、凍結閾値と外部検証を報告する。 Source URL