HUSM - AI & Quantum Imaging Lab -
浜松医科大学 光医学総合研究所 光量子技術開発部門 AI量子イメージング分野
Artificial intelligence and machine learning for magnetic nanoparticles and nanocarriers in cancer imaging, drug delivery, and magnetic control: a systematic review ｜ Y Yao et al., Beilstein Journal of Nanotechnology, 2026. ｜ 本レビューは、MRI可視化磁性ナノ粒子、ナノキャリア、およびイメージング、薬物送達、ハイパーサーミア、ターゲティング、輸送、および制御のためのシステムにおける人工知能と機械学習の応用を扱っている。 AIと機械学習は、これらのナノテクノロジーベースのシステムの効率と精度を最適化するために利用されている。
Clinical validation of artificial intelligence for cancer detection prognosis and analysis across imaging modalities and tumor types ｜ NAR Mohamed et al., Discover Artificial Intelligence, 2026. ｜ 本レビューは、画像モダリティと腫瘍タイプを横断する癌検出における人工知能の診断および予後性能に関する包括的な臨床検証を目的としている。 深層学習技術とプレシジョンオンコロジーフレームワークに重点を置いて、現在のエビデンスを統合する。
Human-Centered Artificial Intelligence in Health Professions Education and Decision-Making: A Sociotechnical Systems Perspective 1 ｜ JR Schoenherr et al., unknown, 2027. ｜ 専門知識と状況認識は、チーム、医療専門職（HCPs）、および技術全体に分散している。 人工知能（AI）は、医療専門職教育、臨床実践、公衆衛生の分野で急速に採用されている。
Empirical Evaluation of Post Hoc Interpretability Methods for Clinical Trust in Deep Learning Diagnostics ｜ KR Saranya et al., Diagnostics, 2026. ｜ 深層学習技術により、磁気共鳴画像法（MRI）による画像診断は大幅に改善されたが、解釈可能性の欠如が臨床採用の大きな課題として残っている。 本研究は、説明可能な人工知能（XAI）駆動型のアプローチを提案し、臨床医が深層学習モデルの診断結果を信頼し、理解できるようにすることを目的としている。
Comparison of Electrocardiogram Interpretation Between Artificial Intelligence and Healthcare Professionals ｜ SD George et al., unknown, 2027. ｜ 心電図（ECG）は、心筋損傷、心不整脈、心膜炎、電解質異常、肺疾患の検出に最も広く使用されるツールである。 近年、臨床現場において人工知能（AI）の活用が進んでおり、AI-ECGシステムが診断支援に導入されている。
Matching clinical claims to evidence for the use of artificial intelligence (AI) in medicine ｜ K Karako et al., BioScience Trends, 2026. ｜ 人工知能（AI）の臨床的価値は、技術的性能のみによっては確立されない。 臨床研究では、AIに対する専門家の好意的な評価、限られた臨床医の関与、そして患者の転帰に対する不確実な影響が同時に観察されることがある。
Artificial Intelligence and Medical Image Processing for Early Detection of Gum Recession ｜ MAS Al Husaini et al., unknown, 2026. ｜ 本研究は、深層学習に基づくフレームワークを提案し、歯肉退縮の早期発見を目的としている。 パノラマX線写真の自動分析と歯周病の分類支援に、人工知能と深層学習の進歩が機会を提供している。
Artificial Intelligence in Clinical Medicine, Biomolecular Design, and Drug Discovery: From Computational Performance to Translational Evidence ｜ Y Wang et al., Applied Intelligent Computing and Project Management, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、その技術的性能だけでなく、生物医学研究と臨床ケアを改善する能力においても評価が拡大している。 本レビューは、臨床医学、生体分子設計、創薬におけるAIの最近のエビデンスを検証し、計算性能と実用的な臨床・生物学への応用との間のギャップを埋めることに焦点を当てる。
The application of artificial intelligence in medical billing: A systematic review ｜ A Khandekar et al., DIGITAL HEALTH, 2026. ｜ 人工知能（AI）は医療業務の改善に有望視されており、医療請求業務への応用が拡大している。 機械学習、深層学習、自然言語処理（NLP）といった技術が活用されている。
Artificial intelligence‐assisted categorization of interictal abnormalities in adult long‐term electroencephalographic monitoring: Comparable diagnostic accuracy with … ｜ D Mansilla et al., Epilepsia, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、通常の脳波（EEG）を専門家レベルの精度で分類できるが、長期EEGモニタリング（LTM）の解釈は依然として時間のかかる視覚的レビューに依存している。