医学 x AI

Artificial Intelligence in Clinical Trials: A Cross-Sectional Analysis of Structural Inequities in African and United States Research Investment ｜ F Matovu et al., Synthēsis, 2026. ｜ 臨床試験における人工知能の利用と、アフリカおよび米国間での研究投資における構造的な不平等を横断的に分析する。

Artificial Intelligence and Computational Modeling in Natural Product Drug Discovery ｜ H Shringi, Science, 2026. ｜ 未テストの天然化合物の高スループット同定を可能にする。 深層学習アーキテクチャは複雑な分子パターンを捕捉できる。

Artificial Intelligence in Drug Development: A Comprehensive Review ｜ H Pithva et al., International Journal of Computational Drug …, 2026. ｜ 医薬品開発プロセスは、長期の開発期間、高額な費用、失敗リスクの増加といった課題に直面している。 既存戦略の主な制約は、試行錯誤への依存と予測性の低さにある。

DEVELOPMENT AND APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE-BASED MEDICAL DECISION-MAKING SYSTEMS ｜ FO Toxirova et al., Экономика и социум, 2026. ｜ 電子カルテや医療情報から得られる大量の臨床情報を処理するために、機械学習、深層学習、データ分析を活用する。 人工知能ベースの医療意思決定システムの開発と応用について述べる。

Expanding access to vascular care using BlueDop Vascular Expert: an artificial intelligence-driven diagnostic tool ｜ BJV Bockern et al., Journal of Wound Care, 2026. ｜ 多様な臨床現場で実装可能な診断技術を提供する。 人工知能（AI）駆動型の診断ツールであり、BlueDop Medical Ltd.（英国）が開発した。

ViGNet: A Clinical Data-Supported Deep Learning Approach for NSCLC Immunotherapy Response Prediction in Digital Pathology ｜ L Kong et al., Medical Image Analysis, 2026. ｜ 非小細胞肺がん (NSCLC) の免疫療法反応予測は、精密腫瘍学と臨床ワークフロー最適化にとって不可欠である。 既存の人工知能モデルは、全スライド画像（WSI）に基づいているが、マルチスケール形態学的特徴や臨床病理学データの異種情報を十分に活用できていない。

Early Immunological Biomarkers for Personalized Treatment Selection in Severe COVID-19: Post Hoc Machine Learning Analysis of a Randomized Clinical Trial ｜ S Savvopoulos et al., JMIR Medical Informatics, 2026. ｜ 技術は、精密医療において、疾患予測、高リスク個人の層別化、個別化治療選択のための臨床データ分析に利用されている。 重症COVID-19の個別化治療選択を支援するため、早期免疫学的および臨床的指標を用いた予測ツールが開発されている。

For best results with Artificial Intelligence in healthcare, leverage and augment, rather than outsource. ｜ CS Webster, Asia Pacific Scholar, 2026. ｜ は、 の のように、臨床知識やスキルを置き換えるのではなく、強化するために医療において使用されるべきである。 LLMは医療記録の転写などのタスクを支援できるが、臨床意思決定においては人間の専門知識と組み合わせて活用することが重要である。

Dual dimensions of artificial intelligence use among medical academia: related knowledge, attitudes and ethical concerns, a national survey, 2025 ｜ DI Omar et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 医療分野における人工知能（AI）の利用は増加しており、AIは臨床意思決定を代替するのではなく、補完するものとして活用されるべきであると強調されている。 AIの効果的な利用には、技術的専門知識よりも概念的理解が求められる。

Challenges and barriers to integrating artificial intelligence in medical education and healthcare: a qualitative exploration ｜ F Abadi et al., Journal of Medical Education Development, 2026. ｜ 人工知能（AI）は医療提供と医療教育を再構築しており、その統合には障壁が存在する。 本研究は、医療教育および臨床応用におけるAIの知識、態度、スキルに関する医療関係者の視点から、AI利用の障壁を質的に特定することを目的としている。