医学 x AI

Ensuring equitable access to artificial intelligence in medical education: a scoping review ｜ J Beattie et al., Artificial Intelligence in …, 2026 ｜ 医学教育における人工知能（AI）の倫理的利用に関する既存のレビューは多いが、公平性（equity）の視点からの検討が不足していた。 本スコーピングレビューは、AIが医学教育において重要な転換期にあることを示し、公平なアクセスを確保するための課題と機会を特定した。

Explainable machine learning identifies diagnostic patterns for paediatric respiratory diseases in a high-dimensional underrepresented South African dataset ｜ RH Bhana et al., BMC Medical Informatics and Decision …, 2026 ｜ 南アフリカの過小評価されている地域における小児呼吸器疾患の診断において、機械学習モデルが活用された。 臨床由来のリアルワールドデータセットを用いて、3つの診断分類に対する機械学習モデルがベンチマークされた。

Factors associated with attitudes towards artificial intelligence among medical students: roles of digital literacy, emotional intelligence, and AI-related perceptions ｜ N Demirbas et al., Postgraduate Medical Journal, 2026 ｜ 医療および医学教育における人工知能（AI）の利用が拡大する中、医学生のAIに対する態度を形成する要因が調査された。 デジタルリテラシー、感情的知能、およびAI関連の認識が、医学生のAIに対する態度に影響を与える主要な要因として特定された。

Artificial intelligence-based diagnostic model for identifying PTPRZ1-MET fusion in a clinically defined secondary glioblastoma cohort ｜ JH Zhang et al., Molecular Biomedicine, 2026 ｜ 二次性膠芽腫患者におけるPTPRZ1-MET (ZM) 融合は、予後不良と関連する重要なバイオマーカーであるが、臨床での同定が困難である。 本研究は、臨床アウトカム、トランスクリプトミクスプロファイリング、および機械学習を組み合わせたAIベースの診断モデルを開発した。

Analyzing ethical challenges of artificial intelligence in healthcare under high uncertainty based on a novel multi-criteria group decision analysis using interval-valued … ｜ A Khan et al., … Applications of Artificial Intelligence, 2026 ｜ 人工知能（AI）は医療分野に計り知れない利益をもたらす一方で、倫理的課題も引き起こしている。 本研究は、特に高不確実性下での医療AIの倫理的課題を分析することに焦点を当てている。

Efficient Deep Learning for Medical Image Segmentation: A Unified Cross-Paradigm Survey and Controlled Deployment Benchmark of CNN, Transformer, and Mamba Architectures ｜ R Alharith et al., Archives of Computational …, 2026 ｜ Deep Learningを用いた医療画像セグメンテーションモデルは、研究レベルの精度と臨床現場での展開の間にギャップが存在する。 本調査では、計算効率、モデルの複雑さ、および精度に焦点を当て、一般的な、、そして新しいアーキテクチャを比較する。

Artificial Intelligence and Deep Learning in Medical and Assistive Technologies: Advances, Challenges, and Future Directions ｜ E Inzunza-Gonzalez et al., Technologies, 2026 ｜ 人工知能（AI）と深層学習（DL）は、医療および支援技術の中心的な役割を担いつつある。 診断、治療計画、疾病予防、リハビリテーション、創薬など、多岐にわたる医療分野でAI/DLの活用が進んでいる。

Digital Transformation of National Healthcare through Artificial Intelligence: A Framework for Sustainable, Accessible, and Cost-Effective Care ｜ E Goodluck, unknown, 2026 ｜ 本論文は、人工知能 (AI) を活用した国家ヘルスケアのためのフレームワークを提案する。 AIは、国民医療のより広範なデジタルトランスフォーメーションの一部としてヘルスケアに統合されるべきであると主張する。

Robust and Generalisable Deep Learning Framework for Medical X-ray Imaging ｜ Z Alammar, unknown, 2026 ｜ 本研究は、医用X線画像解析への深層学習の応用を扱っており、臨床現場における信頼性と汎用性の向上に焦点を当てている。 信頼性の高いAI支援診断を実現するために、マルチモーダルデータ統合、軽量アーキテクチャ、および広範な臨床検証を提唱する。

Topological indices from M-polynomials for machine learning prediction of drug lipophilicity ｜ S Ahmad et al., Journal of King Saud University–Science, 2026 ｜ 初期段階の創薬において、オクタノール-水分配係数 (LogP) の対数などの物理化学的特性の正確な予測は極めて重要である。 本研究は、薬物の親油性を機械学習で予測するための、新規かつ解釈可能な計算フレームワークを提示する。