医学 x AI

English original title ｜ Y Yang et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 本研究は、複数の理論的視点を統合することで、人工知能時代の医学生の適応行動を理解するための新しい理論的説明を提供している。 医学生が将来の職業代替リスクをどのように認識し、それに対してどのような適応行動をとるかを探求している。

English original title ｜ FAZAA Mohamed et al., Medicinal Chemistry Research, 2026. ｜ 人工知能（特に機械学習と深層学習）、リード最適化、創薬、グラフニューラルネットワーク、生成AI、基盤モデル、ADMET予測などの概念が、計算技術の進歩と橋渡し研究の課題を結びつけるために検討されている。 AI支援型リード最適化が、創薬プロセスにおける計算技術と実用化の間のギャップを埋める可能性を示している。

English original title ｜ I Nenadic et al., NEJM AI, 2026. ｜ 本記事は主に診断的および予測的臨床AIに焦点を当てているが、関連原則は生成AIやエージェントシステムにも適用される可能性がある。 臨床AIの性能パラダイムは、医療機器としての診断ソフトウェア（SaMD）と同じ評価基準に集約されるべきではない。

English original title ｜ M Arockiaraj et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 高血圧は世界的に最も蔓延している疾患の一つであり、心臓病のリスクを高める。 高血圧を軽減する改善された薬剤を開発するためには、薬剤の効果に影響を与える分子特性を理解する必要がある。

English original title ｜ VMH Makkar et al., unknown, 2026. ｜ 臨床放射線医学における人工知能（AI）の利用は急速に拡大しているが、研究性能と実際の臨床展開の間には「展開ギャップ」が存在する。 高性能なアルゴリズムは必要だが、それだけでは現実世界の臨床での成功には不十分である。

English original title ｜ CC Kavitha et al., SS Journal of …, 2026. ｜ 現代のヘルスケアシステムにおける人工知能（AI）の応用は、医学と他の分野との融合を促進している。 本レビューは、AIの基礎、応用、および実装上の課題について多角的な概要を提供している。

English original title ｜ RSJ Jadhav et al., Current Research in Dental …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、疾患診断、医療画像、個別化医療、創薬など、ヘルスケア分野に大きな改善をもたらす革新的な技術である。 本分析は、現代のヘルスケアにおけるAIの用途と困難点について学際的な視点を提供している。

English original title ｜ M Panagiotakopoulou et al., Nature Reviews …, 2026. ｜ 機械学習（ML）は、データからパターンを学習する技術を提供する人工知能（AI）のサブフィールドである。 MLは、高次元データセットを解釈し、薬剤開発のあらゆる段階で意思決定を導くことができる。

English original title ｜ F AlQahtani et al., Drug Delivery Science and …, 2026. ｜ ドラッグデリバリーシステムは、より良い最適化と欠点の削減のために改善が求められている。 人工知能（AI）は、ナノテクノロジーとの統合によりドラッグデリバリー分野に適応している。

Artificial intelligence in otolaryngology: current applications, limitations, and future perspectives ｜ E Litsou et al., European Archives of Oto …, 2026 ｜ 機械学習、深層学習、コンピュータービジョン、マルチモーダルAIシステムの進展が、耳鼻咽喉科における診断・治療技術の開発を加速。 耳鼻咽喉科におけるAIの現在の臨床応用、限界、および将来の展望をまとめたレビュー。