医学 x AI

ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS, HEALTHCARE SERVICES AND CIVIL LIABILITY ｜ M Gigola, unknown, 2026. ｜ 人工知能システムは、診断、予防、手術、医療サービスの自動化において医療専門職に利益をもたらす。 本研究は、医療分野におけるロボティクスと人工知能の広範な応用と、それに伴う民事責任の問題を議論している。

Integrating artificial intelligence into drug delivery systems: Formulation development and current challenges ｜ I Lucas et al., European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、製剤設計、ナノキャリア最適化、スマート・制御放出システムなど、薬物送達システム開発の初期段階に統合されている。 および は、新たな治療アプローチの促進、プロセス効率の向上、個別化医療への貢献のための補完的かつ意思決定支援ツールとして位置づけられている。

Pros and cons of artificial intelligence in clinical decision-making ｜ GLS Diniz et al., Revista Bioética, 2026. ｜ 人工知能（AI）の医療への統合は医療行為の進歩に貢献するが、技術導入と専門職の人間的側面、特に臨床推論の発達の維持との間に微妙な線引きが存在する。 本研究は、AIの長所と短所を分析し、人間的側面を維持しつつAIを統合する方法を倫理的視点から議論している。

Ten Headache Specialists versus Artificial Intelligence for Clinical Literature Summarization: A Critical Evaluation and Comparison ｜ A Lozano et al., arXiv preprint arXiv …, 2026. ｜ エビデンスに基づいた医療には最新の医療文献要約が不可欠であるが、臨床医は時間的制約と情報量の増大に直面している。 本研究は、臨床文献を要約する人工知能の能力を、10人の頭痛専門医と比較して批判的に評価している。

The transformative and turbulent integration of artificial intelligence in clinical trials: a critical review ｜ YX Lim et al., Discover Computing, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、プロトコル設計、患者募集、データ分析、結果予測など、臨床試験のライフサイクル全体に統合されている。 本レビューでは、AIの統合における機会、課題、倫理的考慮事項を探求し、特定のAIモデルの比較性能分析も行われている。

Enhancing IoMT Security with Deep Learning In Healthcare Systems ｜ M Njie, Conference on Intelligent Computing, Networks, and …, 2026. ｜ IoMT（医療モノのインターネット）は、IoT技術の医療システムへの拡張であり、医療提供者に有益な情報を提供する。 医療業界は、セキュリティリスクを軽減するために機械学習（ML）と深層学習（DL）にこれまで以上に依存している。

Impact of artificial intelligence integrations on empathy in healthcare interactions between patients and practitioners: protocol for a systematic review and thematic synthesis of qualitative studies ｜ L Conradi et al., BMJ open, 2026. ｜ AI支援医療における共感の経験に関する最新の洞察を提供する系統的レビューのプロトコル。 AI技術が医療に拡大し、患者と医療従事者の相互作用に影響を与えている。

Artificial Intelligence in Drug Discovery for Rare Diseases ｜ R Kumar et al., Journal of Research and Innovation in …, 2026. ｜ AIは大規模データセットの分析を加速し、潜在的な薬剤候補の特定を迅速化する。 機械学習と深層学習技術が希少疾患の薬剤発見において重要な役割を果たす。

Literature Review: Racial and Social Bias in Artificial Intelligence for Healthcare ｜ A Balde, University of Michigan Undergraduate Research …, 2026. ｜ 人工知能（AI）、その機械学習アプリケーション、および予測モデルは、医療分野の効率化を目的として利用が拡大している。 医療専門家の過重労働と不足、および費用対効果の高い解決策へのニーズが高まっている状況下でAI活用が進む。

Urgent Need for Artificial Intelligence Readiness: Insights From a Multicenter Cross-Sectional Study on Medical Undergraduates and Radiology Trainees in Central and Western China ｜ H Qiu et al., Academic Radiology, 2026. ｜ ほとんどの医学生は正式なAIトレーニングや実務経験が限られているものの、AIの臨床利用には概ね賛成していることが判明。 将来の医療従事者のAIに対する態度は概ね肯定的である。