医学 x AI

Deep Learning for Early Prediction of Adverse Events in Intensive Care Units Using Electronic Health Records: A Methodological Review ｜ K Wang et al., … and Healthcare Policy, 2026. ｜ 集中治療室（ICU）における電子健康記録（EHR）を用いた有害事象の早期予測のための深層学習について、方法論的レビューを実施している。 従来の機械学習（ML）手法は構造化データに有効だが、特徴量の手動抽出に依存する一方、深層学習は計算能力の進歩により複雑な臨床データ分析で優位性を示す。

A framework for evaluating data quality and generalizability in artificial intelligence for gastrointestinal endoscopy ｜ R Khalaf et al., Journal of the Canadian Association of …, 2026. ｜ 消化器内視鏡における人工知能（AI）システムは、深層学習アーキテクチャと大規模な画像・ビデオデータの利用により急速に進歩している。 データセットの規模だけでなく、AIモデルのデータ品質と一般化可能性を評価するためのフレームワークが必要である。

Artificial Intelligence in Cerebral Small Vessel Disease Imaging: A Study-Level Cross-Sectional Analysis of Validation Status and Clinical Applicability ｜ Y Liu et al., Journal of Imaging Informatics in Medicine, 2026. ｜ 脳小血管病（CSVD）画像における人工知能（AI）の検証状況と臨床適用可能性について横断的分析を行っている。 本研究は、AI、機械学習、深層学習、ラジオミクス、ニューラルネットワークに関連する用語を包含している。

Artificial Intelligence in Next-Generation Cardiac Systems: Wearable and Implantable Technologies for Clinical Practice ｜ F Mutlag et al., Next Research, 2026. ｜ 本レビューは、次世代の心臓システムにおける人工知能（AI）の活用について考察している。 従来の診断ツールから、臨床ケアにおける植込み型デバイスへと進化している。

Artificial Intelligence to Support Clinical Practice Across the Inpatient Heart Failure Care Pathway: A Systematic Review ｜ EV Wolf et al., European Heart Journal …, 2026. ｜ 入院中の心不全ケアパスウェイ全体で臨床実践を支援するための人工知能（AI）における主要な課題を特定している。 AI介入を含む臨床試験報告書およびプロトコルに関する報告ガイドラインの重要性が示唆されている。

Human Digital Twins for Precision Healthcare: A State-of-the-Art Review of Artificial Intelligence, Multiscale Biology, and Clinical Decision Intelligence ｜ Y Mehandiratta et al., Intelligent Hospital, 2026. ｜ ヒューマンデジタルツイン（HDT）は、マルチスケール生物学モデリング、人工知能（AI）、継続的に進化する臨床データを統合し、個々の患者の動的な仮想表現を作成することで精密医療を推進する。 HDTは従来の予測モデルとは異なり、より動的で個別化されたアプローチを提供する。

Decentralized Machine Learning for Healthcare: Survey on Disease Prognosis and Secure Communication Frameworks ｜ B Adepu et al., 7th International Conference On Computational …, 2026. ｜ ヘルスケアにおけるAI導入の最大の課題は、病院間のデータ断片化とプライバシー規制である。 フェデレーテッドラーニングは、患者データを保護しながらモデルを共同で構築することで、これらの課題に対処する。

Machine Learning for Clinical Risk Prediction from Longitudinal Multimodal Biomedical Data ｜ B Karaman et al., unknown, 2026. ｜ 本論文は、マルチモーダルかつ縦断的な生体医用データから将来の臨床転帰を予測するための深層学習手法を開発している。 最新の深層学習手法を用いた機械学習戦略が、マルチモーダルデータの活用において重要である。

Perception of Artificial Intelligence in Medical Education and Clinical Practice Among Medical Students ｜ S Chelly et al., International Medical Education, 2026. ｜ 人工知能（AI）は世界の医療システムと医学教育を変革している。 医学部学生におけるAIに対する認識、態度、準備状況に関するデータはまだ限定的である。

Artificial intelligence in toxicology: current advances, challenges and future directions ｜ K Kuca et al., Archives of Toxicology, 2026. ｜ 毒性学における人工知能（AI）の発展は、ルールベースの専門家システムから現代のディープラーニングや大規模言語モデルへと進化してきた。 マルチタスクディープラーニングや関連するAIアプローチは、選択されたタスクにおいて競争力のある性能を示している。