医学 x AI

Artificial intelligence in diagnostics and medical decision making ｜ M Levi, European Journal of Internal Medicine, 2026 ｜ 人工知能（AI）アプリケーションはヘルスケアに大きな可能性をもたらすと期待されている。 AIが成功裏に実装されれば、医療従事者のワークロードを軽減し、医療知識を拡張し、臨床管理を改善し得るとされる。

Deep Learning in Drug Toxicity Prediction: Enhancing Early-Stage Drug Development ｜ R Senthil et al., unknown, 2026 ｜ 早期段階の薬物開発において、薬物毒性予測を強化するために深層学習が活用されている。 AIおよび機械学習アプローチが、有害薬物反応（ADRs）や薬物誘発性毒性の早期検出に適用される。

Machine Learning Based Clinical Trial Performance Prediction for Medical Industry Applications ｜ N Jain, International Journal of Emerging Research in …, 2026 ｜ 高コスト、長期間、不確実な結果を伴う臨床試験の結果を予測する可能性を調査している。 医療治療の安全性と有効性を評価するための臨床試験の効率化に貢献する。

Utilizing Machine Learning for Diagnostic Assistance of Pediatric Sepsis and Septic Shock in Resource-Limited Settings ｜ K Bunch et al., Pediatric Reports, 2026 ｜ 資源が限られた環境下で、小児敗血症および敗血症性ショックの診断支援に機械学習を活用する研究。

Anatomically constrained deep learning for clinical-grade volumetric pancreatic cancer segmentation: development, validation, and architectural benchmarking ｜ S Mukherjee et al., npj Precision Oncology, 2026 ｜ 高次元のラジオミクスと深層学習の特徴を、ゲノム、プロテオミクス、臨床データと統合し、生存率予測に活用する。 医療人工知能（AI）分野で、スケーラブルなアプローチの開発が急速に進展している。

Machine Learning-Based Drug Susceptibility Prediction from Candida Genomic Data ｜ Z Wei et al., International Journal of Antimicrobial …, 2026 ｜ Whole Genome Sequencing (WGS) と機械学習を用いた薬剤感受性予測の実現可能性と有効性を示している。 モデルの臨床導入の可能性を探り、リアルタイム性能評価と臨床的関連性の評価が今後の課題。

Artificial Intelligence for Assessment and Feedback in Medical Education: Bibliometric Mapping Study and Thematic Evidence Map ｜ Z Zhao et al., JMIR Medical Education, 2026. ｜ 医用教育における評価とフィードバックの目的で人工知能（AI）を応用した研究の書誌計量マッピング研究およびテーマ別エビデンスマップ。 米国医師免許試験（USMLE）との関連性、および自然言語処理や機械学習と臨床分野を結びつけるクラスターを分析している。

Correction: TB-DROP: deep learning-based drug resistance prediction of Mycobacterium tuberculosis utilizing whole genome mutations ｜ Y Wang et al., BMC genomics, 2026. ｜ 全ゲノム変異（WGM）を利用して結核菌（Mycobacterium tuberculosis）の薬剤耐性（DR）を予測する深層学習ベースのツール。 本論文は、TB-DROPに関する以前の発表の訂正版である。

Physicians and artificial intelligence diverge in evaluating large language models on real clinical cases ｜ P Shi et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 大規模言語モデル（LLM）は、管理業務の自動化から臨床意思決定の強化に至るまで、医療分野で変革をもたらすツールとして期待されている。 LLMの広範かつ安全な臨床導入のためには、その厳格な評価が不可欠である。

The Impact of Telemedicine and Artificial Intelligence on Healthcare Quality ｜ M Tsirintani et al., Studies in health technology and informatics, 2026. ｜ 遠隔医療（TM）と人工知能（AI）がヘルスケアサービスの質と態度に与える影響に焦点を当てた系統的レビュー。 本研究は、過去数年間の関連文献を体系的にレビューすることを目的としている。