医用画像における深層学習の診断性能：エビデンスの分析的レビューと定量的統合
English original title ｜ W Zhang et al., International Journal of Applied Technology in Medical …, 2026 ｜ 深層学習は医用画像の診断解釈において、専門家レベルの精度を報告する多くの研究を生み出しています。 診断テスト方法論のツールを用いて定量的エビデンスを統合し、その精度だけでなく、臨床的な有用性も検討しています。
医学 x AI
ヘルスケア専門職のワークデザインに対する人工知能技術の影響：スコピングレビューと将来の研究課題
English original title ｜ F Scholz et al., The International Journal of…, 2026 ｜ 本研究は、人工知能（AI）技術がヘルスケア専門職のワークデザインに与える影響をスコピングレビューとしてまとめました。 機械学習などの関連用語ではなく、「人工知能」という用語に限定して調査を行いました。
人工知能は創薬期間を意味のある形で短縮できるか？現在の証拠、障害、そして将来の方向性
English original title ｜ JL Fernández-Martínez, Expert Opinion on Drug Discovery, 2026 ｜ 人工知能（AI）は創薬期間を短縮する手段として提案されています。 AIの実用的な影響は、創薬および開発プロセス全体で異なると分析されています。
人工知能による放射線学教育の進展：カリキュラム計画、実施、評価
English original title ｜ P Rouzrokh et al., RadioGraphics, 2026 ｜ 人工知能（AI）は臨床放射線学に急速に統合されており、研修医へのAI原則教育の必要性が継続的に強調されています。 AIが放射線学教育を変革する可能性はまだ十分に探求されていません。
心疾患患者に対する機械学習に基づく薬剤応答予測
English original title ｜ KP Mayur et al., 2026 6th International Conference on Intelligent…, 2026 ｜ 機械学習手法は、構造化された臨床データを使用して個人の薬剤応答を信頼性高く予測できることが示されています。 実験結果から、薬剤応答予測において高い精度が達成されています。
医用画像における人工知能の再考：前提、現実、そして再構築
English original title ｜ A Rahmim et al., arXiv preprint arXiv:2607.27428, 2026 ｜ 医用画像は、臨床AIの主要な実証の場として機能してきましたが、過去10年間のギャップが存在します。 臨床意思決定におけるAIと現実の不整合を、6つの相互関連する次元で特定しています。
医療相談におけるシミュレートされた人工知能の認識：ストレス、記憶、知覚された信頼性との関連
English original title ｜ CJ Mayer et al., npj Digital Medicine, 2026 ｜ 医療現場におけるシミュレートされた人工知能（AI）の使用が、ストレスと記憶に与える影響について調査しています。 AIスタイルの医師との対話は、医療現場におけるストレスを軽減する可能性があります。
臨床特徴を用いた機械学習による局所進行直腸癌に対する化学放射線療法後の病理学的完全奏功の予測、INTERCEPTOR研究予備モデル
Prediction of Pathological Complete Response after Chemoradiation for Locally Advanced Rectal Cancer Using Machine Learning with Clinical Features, the INTERCEPTOR Study Preliminary Model ｜ D Mens et al., Journal of the Anus, Rectum and Colon, 2026. ｜ 前治療前臨床変数を用いた機械学習（ML）モデルが、局所進行直腸癌患者の病理学的完全奏功（pCR）を予測できるか評価した。
医薬品研究とヘルスケアにおける人工知能と機械学習：倫理的課題と責任ある実装のためのフレームワーク
Artificial intelligence and machine learning in pharmaceutical research and healthcare: Ethical challenges and a framework for responsible implementation ｜ R Hajjo et al., Journal of the American Pharmacists Association, 2026. ｜ 人工知能（AI）と機械学習（ML）は、ヘルスケアと医薬品研究を急速に変化させている。 デジタル技術の進歩と「ビッグデータ」（臨床データを含む）の利用が、AI/MLによる意思決定を推進している。
患者リスク評価と予測のための人工知能を活用したヘルスケア分析
Artificial Intelligence Enabled Healthcare Analytics for Patient Risk Assessment and Prediction ｜ HN Patel, Pinnacle International Scientific & Management Journal, 2026. ｜ マルチモーダル臨床情報と深層学習技術を組み合わせた多施設ヘルスケア分析。 モデルの透明性と臨床的信頼性を高めるため、説明可能なAI（XAI）手法が採用される。