Development and validation of a machine learning-based diagnostic system for 22 pediatric respiratory pathogens: a large-scale multicenter study ｜ D Su et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 22種類の小児呼吸器病原体に対する機械学習ベースの診断システム
Future-Ready Doctors: A Cross-Sectional Study of Undergraduate Knowledge of Artificial Intelligence in Clinical Biochemistry ｜ ST Yesupatham et al., Cureus, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、特に検査医学においてヘルスケア提供をますます変革している。 機械学習とデータ駆動型分析アプローチは、改善に大きな可能性を示している。
Towards an accessible, centralised, searchable database for AI courses in Europe: the Artificial Intelligence in Medical Imaging and Radiation Oncology Education … ｜ R Decoster et al., European Radiology …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は医用画像処理と放射線腫瘍学を変革しているが、その理解とアクセスには限界がある。 AIを臨床実践に安全かつ効果的に統合するためには、医療従事者やその他のヘルスケア従事者の役割が不可欠である。
Machine learning–driven drug repurposing for GPR17: activity prediction via graph neural networks and multistage computational validation ｜ N Agha Babaie et al., Journal of Biomolecular Structure and …, 2026. ｜ 多発性硬化症（MS）治療に関連する新規GPR17標的リガンドの同定を目的としている。
Topology‐Aware Deep Learning on Higher‐Order Structures for Drug Response Prediction ｜ C Shen et al., Advanced Science, 2026. ｜
The Role of Artificial Intelligence in Revolutionizing Medical Diagnostics: Current Trends, Challenges, and Future Prospects ｜ I Singh et al., Biomedical Materials & …, 2026. ｜ 2010年代は、深層学習技術の導入により、AI支援型医療診断実践の新時代の幕開けとなった。 医用画像処理や臨床に適用される深層学習手法の力が注目される。
Translational Applications of Artificial Intelligence and Digital Health Technologies in Real-World Healthcare: Opportunities and Challenges ｜ A Karnwal et al., Informatics in Medicine …, 2026. ｜ AIとデジタルヘルス技術は、診断精度向上、治療戦略最適化、従来の臨床環境を超えた患者モニタリング拡大により、医療の未来を再構築している。 本レビューは、これらの技術の応用、機会、課題を検討する。
Co-intelligence: a proposal for human–artificial intelligence collaboration for large language models in medical research ｜ AY Ong et al., The Lancet Digital Health, 2026. ｜ 大規模言語モデル (LLMs) の出現は、医療研究に変革的な可能性をもたらす。 LLMsを研究者の代替または支援ツールとして捉える従来のアプローチに対し、「コ・インテリジェンス」の概念を議論。
Attention-Based Deep Learning for Medical Insurance Cost Prediction: A Comparative Analysis of TabNet and Tabular Transformers ｜ J Udayagiri, 2026 4th International Conference on Knowledge …, 2026. ｜ 医療現場で効果的な機械学習手法がある中、アテンションベースの深層学習への関心が高まっている。 将来の医療費を正確に予測することは、複雑な要因により困難である。
Development of an Machine Learning Based Clinical Decision-Support System for Breast Cancer Treatment ｜ S Faheem et al., 2026 13th International Conference on …, 2026. ｜ 正確な予測には、臨床データ、遺伝子データ、ライフスタイルデータが不可欠である。 各患者に適した治療経路を予測するための解釈可能な機械学習ベースのシステムを提示。