ヘルスケアにおける人工知能:パレスチナ人医学生と医師の意識、認識、および将来の展望

Artificial Intelligence in Healthcare: Awareness, Perceptions, and Future Perspectives of Palestinian Medical Students and Physicians | Y Hamam et al., Journal of Medical, 2026. | パレスチナの医学生と医師の、ヘルスケアにおける人工知能(AI)統合に対する意識、態度、準備状況を調査している。 回答者はAI統合に対し、概ね肯定的な見解を示している。

創薬研究開発における人工知能:ドラッグリパーパシングにおける手法と応用に関するレビュー

Artificial intelligence in drug research and development: a review of methods and applications in drug repurposing | A Zielińska et al., Briefings in Bioinformatics, 2026. | 人工知能(AI)は、創薬研究開発、特にドラッグリパーパシングにおいて重要な役割を担っている。 機械学習や深層学習が、ドラッグリパーパシングの設計応用で活用されている。

ヘルスケアにおける人工知能の応用と将来展望

THE APPLICATION AND FUTURE PROSPECTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE | SZ Sayfidinovna, Journal of Modern Educational Achievements, 2026. | ヘルスケアにおける人工知能(AI)の応用と将来性を包括的に論じる。 機械学習、深層学習、データ分析の統合が、診断精度向上、治療効果強化、ヘルスケア業務最適化に貢献すると指摘。

医療画像セグメンテーションのためのリソース効率の良い深層学習の探求

: Exploring Resource-Efficient Deep Learning for Medical Image Segmentation | P Dutta, unknown, 2026. | 自動化された医療画像セグメンテーションによる診断精度の向上を探求。 人工知能(AI)、特に深層学習(DL)が、入力画像内のターゲット解剖学的構造の正確な描写を自動化することに貢献。

臨床データとT2強調MRIラジオミクスを用いた機械学習による骨肉腫における術前化学療法抵抗性の予測

Predicting resistance to neoadjuvant chemotherapy in osteosarcoma using machine learning with clinical data and T2-weighted MRI radiomics | P Inkeaw et al., European Radiology Experimental, 2026. | 骨肉腫における術前化学療法抵抗性のリスクがある患者を特定するための研究。 ベースラインの臨床データとT2強調MRI由来のラジオミクス特徴を機械学習で分析し、リスク適応型管理の実現を目指す。

モデルからエージェントシステムへ:医用物理学における人工知能の進化

From models to agentic systems: the evolution of Artificial Intelligence in medical physics | SB Jiang, Physics in Medicine and Biology, 2026. | 医用物理学における人工知能(AI)の進化を、モデルからエージェントシステムへの構造的変革として考察。 AIの発展が医用物理学の実践、研究、概念化に与える根本的な影響を分析。

英国眼科学研修における人工知能と臨床情報学:全国横断調査

Artificial intelligence and clinical informatics in UK ophthalmology training: a national cross-sectional survey | T Nash et al., BMC Medical Education, 2026. | 英国眼科学における人工知能(AI)と臨床情報学(CI)の戦略的優先順位について、全国横断調査を実施。 安全なAI実装のために、教育と研修が中心的な役割を果たすことを強調。

医療画像診断における説明可能な人工知能:人間に理解できる説明

Explainable Artificial Intelligence in Medical Imaging: Explanations That Make Sense to Humans | S Lee, American Journal of Roentgenology, 2026. | 医療画像診断におけるAIの導入と、人間が理解できる説明(XAI)の重要性を強調。 技術的に堅牢で、エンドユーザーに適応し、臨床タスクに合致した説明フレームワークの必要性を提言。

医学生における臨床スキルと知識習得に対する生成型人工知能の影響:系統的レビューとメタアナリシス

The impact of generative artificial intelligence on clinical skills and knowledge acquisition in medical undergraduates: a systematic review and meta-analysis | G Xie et al., BMC Medical Education, 2026. | 医学生の教育における生成型人工知能(GenAI)の役割に関する研究を系統的レビューとメタアナリシスで評価。 GenAIが医学生の臨床スキルと知識習得に与える影響の多様性を調査。

ヘルスケアにおける人工知能に関する認知的差異と倫理的懸念:一般市民と医療専門家の議論の比較テキストマイニング研究

Cognitive differences and ethical concerns in artificial intelligence in healthcare: a comparative text mining study of public and healthcare professional discussions | Y Cao et al., BMC Medical Ethics, 2026. | ヘルスケアにおける人工知能(AI)に関する一般市民と医療専門家間の認知的差異と倫理的懸念を調査。 テキストマイニング手法を用いて実証的証拠を提供し、倫理的ガバナンスとリスクコミュニケーションに貢献。