医学 x AI

Artificial Intelligence in Healthcare: A Simulation-Based Evaluation of Clinical Decision Support Systems and Future Directions ｜ NB Patel et al., International Journal of Latest Technology in Engineering, Management & Applied Science, 2026. ｜ AIは診断精度を高め、臨床意思決定を改善し、医療ミスを削減することでヘルスケアを急速に変革している。 臨床意思決定支援システム（CDSS）におけるAIのシミュレーションベースの評価を実施した。

Explainable Hybrid Machine Learning for Healthcare Disease Prediction Using Latent Feature and Anomaly Learning ｜ R Kala et al., International Journal of Artificial Intelligence and Machine Learning, 2026. ｜ ヘルスケアデータが急速に増加する中で、疾患予測のための機械学習および深層学習フレームワークが発展している。 既存のフレームワークは成功を収めているが、複雑性が説明可能性（explainability）を損なうことが課題。

Diagnostic accuracy of deep learning models for detecting valvular heart diseases using echocardiography: a systematic review and meta-analysis ｜ L Avesta et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 深層学習モデルが心エコー検査を用いた弁膜症（valvular heart diseases）検出において高い診断精度を示すことを評価する系統的レビューとメタアナリシス。 深層学習の進歩は、弁膜症の心エコー評価において有望な精度を示している。

Artificial intelligence in healthcare and medicine: a short overview ｜ YA Fahim et al., unknown, 2026. ｜ AIは、疾患検出、個別化ケア、創薬（drug discovery）、予測分析、遠隔医療、ウェアラブルヘルス技術など、多様な分野でヘルスケアを変革している。 機械学習や深層学習を活用し、電子カルテや医用画像を含む複雑なデータセットを分析する。

Machine Learning for Healthcare Insights: A Study ｜ D Mahara et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習（ML）の主な影響は、診断の質の向上、疾患経過の最適化、リソース利用の改善にある。 医療従事者へのMLアプリケーションへの信頼を醸成することの重要性を指摘している。

Optimizing generative artificial intelligence for clinical summarization: a blinded comparison study of automated versus human care planning synopses ｜ DA Dorr et al., JAMIA Open, 2026. ｜ 医療従事者は、長大な医療記録から重要な情報を抽出・優先順位付けするのに時間を要し、大きな文書化負担に直面している。 生成型AIを用いてケア計画のための臨床要約を自動化する可能性を探る。

Artificial Intelligence in Medical Imaging: A Review of Radiodiagnosis in Indian Perspectives ｜ E Das et al., Indian Journal of Radiology and Imaging, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、デジタル画像診断以来、放射線診断において最も革新的な発展をもたらしている。 950以上のAI/機械学習対応医療機器が米国食品医薬品局（FDA）の認可を受けている。

Advancing Generative Artificial Intelligence for Clinical Assessment: Commentary on Chen, Horga, and Escola 2026 ｜ G Chatzisofroniou et al., Schizophrenia Bulletin, 2026. ｜ Chen et al.の論文が、汎用大規模言語モデル（LLM）がゼロショットトレーニングを用いて、半構造化インタビューの記録から臨床評価を導出できるという概念実証を示したことへの論評。 生成型AIが精神科の臨床評価にもたらす可能性と将来の方向性を探る。

No-Code and Low-Code Artificial Intelligence in Healthcare Imaging: A Scoping Review ｜ M Hamdan et al., International Dental Journal, 2026. ｜ ノーコード、ローコード、および自動化された機械学習（LCNC/AutoML）アプローチのヘルスケア画像診断における応用、方法論的特徴、限界、将来の方向性を評価するスコープレビュー。 AIタスクには、検出、セグメンテーション、分類などが含まれる。

Overview of Artificial Intelligence in Medical Entomology and Its future ｜ J Sureshbabu et al., unknown, 2026. ｜ 医療昆虫学（ME）が人工知能（AI）を搭載した監視、遺伝的制御手法、害虫管理/維持を運用。 気候条件に基づき、媒介性疾患（VBD）の拡散に焦点を当て、その制御を目指す。