The Jevons trap: when artificial intelligence in healthcare creates endless work ｜ R Shankar et al., The American Journal of Medicine, 2026. ｜ ヘルスケアにおける人工知能（AI）は、臨床医に時間を取り戻すという約束のもと導入されている。 しかし、AIの利用が新たな需要を生み出し、仕事量を無限に増やす可能性がある「ジェボンズのパラドックス」がヘルスケアAIにも存在することが、近年の研究で指摘されている。
Toward Bridging the Gap from Artificial Intelligence in Clinical Research to Clinical Practice in Rheumatology: The Mayo Experience ｜ E Myasoedova et al., Rheumatic Disease Clinics, 2026. ｜ AIの可能性を完全に実現するためには、高度な分析プラットフォーム、AI駆動型アルゴリズム、および臨床意思決定支援ツールが必要とされる。 これにより、臨床応用性を向上させ、マルチモーダルデータを患者中心のケアに変換することが可能となる。
Artificial intelligence in drug discovery for fungal diseases: a scoping review ｜ HGW Martins et al., Artificial Intelligence in …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、高コストで時間のかかる創薬プロセスを加速させる主要な方法論として注目されている。 本レビューは、生物学的予測におけるAI手法の応用に関する利用可能なエビデンスをマッピングすることを目的としている。
Artificial Intelligence in Periodontology and Implantology: A Narrative Review ｜ LA Amro, MSA Dental Journal, 2026 ｜ 機械学習およびディープラーニングモデルは、複雑な臨床およびX線画像データセットを処理できる。 歯周病学において、より堅牢な診断ワークフローとデータ駆動型の治療決定のための新たな道を開く。
Optimizing heart failure care: A machine learning-based prediction of hospital length of stay for heart failure patients ｜ A De Souza et al., Heart & Lung, 2026 ｜ 機械学習が心不全ケアにおける臨床意思決定を支援する潜在能力を強調している。 心不全患者の入院期間予測において、強力な性能ベースラインを確立している。
Requirements Engineering Challenges in Developing Machine Learning Systems for Medical Imaging in Hospitals ｜ AG Vallentin et al., Research Challenges in Information Science: 20th …, 2026 ｜ 病院では、診断およびワークフロープロセスを支援するために、医用画像処理のための機械学習（ML4MI）が導入されつつある。 これらのシステムを臨床ニーズと整合させることには、要件工学上の課題がある。
Toward Bengali Health Text Identification Using Deep Learning Technique ｜ M Akter et al., Machine Learning for Healthcare, 2026 ｜ 健康ニュースの識別は、専門家、研究者、政策立案者にとって現在の健康関連の動向に関する情報収集が不可欠であるため、ヘルスケア分野における重要な課題である。 ディープラーニング技術を用いてベンガル語の健康テキスト識別に取り組んでいる（タイトルから）。
Explainable Artificial Intelligence for Clinical Decision Support Systems: A Privacy-Preserving Federated Edge Framework ｜ OC Okafor et al., unknown, unknown ｜ ブラックボックス型機械学習モデルに依存する臨床意思決定支援システムは、医療の責任要件との根本的な緊張関係に直面している。 本論文は、臨床AIにおける説明可能性の既存のアプローチを検証している。
Artificial Intelligence (AI) and Healthcare Capabilities: A Systematic Review and Research Directions ｜ D Ferede, F1000Research, 2026 ｜ ヘルスケア組織がAI関連の能力を開発し、それを組織的価値に転換する方法を理解することは重要である。 本研究は、「人工知能」と「ヘルスケア」をキーワードとして用いた系統的文献レビューを実施している。
Ethical and Legal Dimensions of Artificial Intelligence in Healthcare ｜ A Sharma et al., Precision Digital Oncology, unknown ｜ 人工知能（AI）を活用したヘルスケア産業の変革は、予測診断、個別ケア、費用対効果の高い運用を変えている。 AIの潜在力は非常に大きく、放射線科プロセスの自動化から始まっている。