Machine learning versus clinical scoring systems for predicting poor wound healing after posterior surgery for thoracolumbar tuberculosis ｜ T Xiong et al., Journal of Orthopaedic Surgery …, 2026. ｜ 胸腰椎結核後方手術後の創傷治癒不良（PWH）を予測する機械学習（ML）ベースモデルを開発し、従来のロジスティック回帰や既存の臨床スコアリングシステムとの性能を比較。
Spatiotemporal Deep Learning Identifies Drug-Specific Behavioral Fingerprints in Planarians ｜ J Shi, 2026 IEEE 5th International Conference on Computing …, 2026. ｜ 従来の行動分析法の限界を克服するため、プラナリアにおける薬剤特異的行動フィンガープリントの自動認識・分類のための深層学習ベースのシステムを提案。
Development and validation of a machine learning-based clinical decision support tool for stratifying intravenous medication risk in hospitalized patients with heart failure ｜ Y Yang et al., International Journal of Clinical …, 2026. ｜ 心不全入院患者における静脈内薬剤関連リスクの重症度を層別化するための、機械学習ベースの臨床適用ツールを開発し、外部検証を実施。 薬剤師主導の薬剤安全性管理を支援する。
Integrating Artificial Intelligence into Healthcare: Predictive Analytics for Early and Equitable Diagnosis ｜ RMA Chohan et al., on Artificial Intelligence …, 2026. ｜ オープンな臨床データセットを用いて、公平性を考慮した機械学習モデルを開発し、心血管疾患と糖尿病の早期診断に利用。 機械学習が予防医療を改善する可能性を拡大する。
Explainable Artificial Intelligence in Healthcare: Predictive Analytics, Clinical Decision Support, and Resource Optimization ｜ A Hossain, unknown, 2026. ｜ ヘルスケアの文脈において、機械学習は予測分析、医用画像解析、臨床自然言語処理、ゲノム解析を推進する計算エンジンを提供する。 機械学習アルゴリズムがどのように機能するかを理解することが重要である。
Federated deep learning for privacy-preserving diagnosis in multi-institutional healthcare networks ｜ P Diwan et al., Discover Computing, 2026. ｜ 多施設医療ネットワーク向けに設計された、堅牢なプライバシーを確保しつつ優れた診断を提供する深層学習フレームワークを提案している。 提案されたソリューションは、診断の信頼性を強化する。
COMPREHENSIVE INTEGRATION OF MACHINE LEARNING AND CLINICAL DATA FOR CLASSIFICATION OF EARLY AND LATE STAGES OF PARKINSONʼS … ｜ I Liakh et al., unknown, 2026. ｜ パーキンソン病の診断において、医療アクセシビリティと診断品質の影響を反映した変動する割合が見られる。 機械学習ベースの臨床ツールが、パーキンソン病の診断をサポートするために提示されており、標準と比較して劣らない性能を示す。
Applications of Artificial Intelligence in Drug Discovery: Current Advances, Challenges, and Future Perspectives ｜ D Patil et al., unknown, 2026. ｜ 本論文は、創薬におけるAI応用の主要な方法論的進歩を強調している。 AIは医薬品パイプライン全体でデータ駆動型の意思決定を可能にし、人工知能の主要な概要を提供する。
Responsible implementation of generative artificial intelligence in healthcare: Together ｜ J Workum, unknown, 2026. ｜ AIは長らくヘルスケアを変革すると期待されているが、多くのAIモデルは成功に至っていない。 大規模言語モデル（LLMs）のヘルスケアにおける潜在的な応用には、文書化、コミュニケーション、臨床意思決定支援が含まれる。
Perceptions of Iraqi pharmacy lecturers toward the use of artificial intelligence in drug discovery ｜ AHM Sobh et al., … Journal of Clinical Medical …, 2026. ｜ AIは効率改善、コスト削減、予測強化により創薬をますます形成している。 発展途上国における薬学教育へのAI統合は限定的である。