医学 x AI

ブロックチェーンベースの機械学習を用いた医療費請求における安全で説明可能な不正検出

by

Secure and explainable fraud detection in healthcare claims using blockchain-based machine learning ｜ J Kaur et al., Scientific Reports, 2026 ｜ 医療費請求における不正検出の課題を解決するため、ブロックチェーン環境で安全かつ説明可能なアーキテクチャが提案されている。 説明可能なモデルが不正識別に利用される。

脳MRIにおける人工知能駆動型自動診断：深層学習アーキテクチャ、臨床応用、そして未来の方向性

by

Artificial Intelligence–Driven Automated Diagnosis in Brain MRI: Deep Learning Architectures, Clinical Translation, and Future Directions ｜ YH Gu et al., 대한디지털의료영상학회논문지, 2026 ｜ 磁気共鳴画像法（MRI）は神経疾患の診断、特徴付け、モニタリングにおいて中心的な役割を果たす。 近年、人工知能（AI）、特にが脳MRIを大きく変革している。

医用放射線学における人工知能：臨床応用、課題、そして未来の方向性

by

Artificial Intelligence in Medical Radiology: Clinical Applications, Challenges, and Future Directions ｜ N Arif et al., unknown, 2026 ｜ の医用画像診断精度に関する系統的レビューとメタアナリシスが示唆されており、その高い診断精度が注目されている。 人工知能（AI）統合がPACS（Picture Archiving and Communication System）の強化に果たす役割が、医用画像分野を変革する。

医用画像診断精度における人工知能の影響評価

by

Evaluating the Impact of Artificial Intelligence on Diagnostic Accuracy in Medical Imaging ｜ DK Prateeksha et al., unknown, 2026 ｜ 生成AI、マルチモーダルデータ統合、リアルタイム臨床応用における急速な発展が、医用画像分野におけるAIを将来的に推進する。 高品質な医用画像を提供できる複雑なモデルの開発が重要である。

過去からの教訓と医療意思決定における人工知能の未来

by

A lesson from the past and the future of artificial intelligence in medical decision-making ｜ DK Stevenson et al., Journal of Perinatology, 2026 ｜ アルゴリズムは、術中の低血圧を予測し、優れた診断・予後性能を達成できる。 しかし、その「ブラックボックス」な性質は、医師がAIの推奨を理解し信頼する上で障害となる可能性がある。

ヘルスケアにおける人工知能の経済的証拠に関する系統的レビュー

by

A systematic review of economic evidence of artificial intelligence in healthcare ｜ J Schmidt et al., Health Policy, 2026 ｜ AIは米国のヘルスケアで年間2000億〜3600億ドル、ヨーロッパで2120億ユーロの節約を主張されているが、その実証的根拠は不明確である。 本系統的レビューは、これらの予測を裏付ける実証的証拠基盤を明確にすることを目的としている。

地方および遠隔地医療提供における人工知能の応用

by

Artificial intelligence applications in rural and remote healthcare delivery ｜ R Malhotra et al., Artificial Intelligence for Medical Data Processing, unknown. ｜ 人工知能（AI）は、適切な医療が依然として不足している地方（rural）や遠隔地（remote）におけるヘルスケア提供を変革しています。 AIベースのソリューションには、遠隔医療（telemedicine）、医用画像解析、デジタル記録管理などが含まれます。