Lightweight Deep Learning for Medical Imaging Using MobileNetV2-Based Brain Pathology Classification with Grad-CAM Interpretability ｜ MU Sattar et al., Frontiers in Medicine, 2026. ｜ CT脳スキャンは、腫瘍、癌、動脈瘤などの多様な神経疾患の診断に不可欠である。 医療画像診断のために、軽量な深層学習モデルが提案された。
Holistic Nursing Competence Among Emergency Nurses in the Digital Era: The Roles of Clinical Governance, Digital Empathy, and Artificial Intelligence Attitude ｜ AAI El-Sayed et al., Journal of Emergency …, 2026. ｜ デジタル時代の救急看護師のホリスティック看護能力に影響を与える要因を調査した。 クリニカルガバナンス、デジタル共感、人工知能態度が主要な役割を果たすことが示唆された。
Evaluation performance of machine-learning algorithms in diagnostic early stage lung cancer ｜ YK Hameed et al., Neural Computing and Applications, 2026. ｜ 医療コミュニティが肺がんの診断と管理を支援することを目的とした研究。 機械学習アルゴリズムは、がん検出において有望な分野である。
From Research Acceleration to Deployment Stagnation: A Critical Review of Post-COVID AI and Machine Learning in Healthcare ｜ R Hamdaoui, unknown, 2026. ｜ COVID-19後のヘルスケアAI/ML研究の未曾有の拡大と、臨床展開の限定性との間のギャップを批判的に検証。 アルゴリズム革新と現実世界での導入の間の隔たりを指摘。
Clinical setting-dependent diagnostic accuracy of artificial intelligence and store-and-forward diabetic retinopathy screening: a systematic review and meta-analysis ｜ KY Chen et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ AIとストアアンドフォワード方式による糖尿病網膜症スクリーニングの診断精度を評価する系統的レビューとメタアナリシス。 AIの臨床評価フレームワークとして、
Incentivizing artificial intelligence in surgery ｜ A Alomar et al., Surgical Endoscopy, 2026. ｜ 外科システムにAIを統合するには高額な費用がかかるため、ヘルスケアシステムは投資収益率を考慮する必要がある。 AIと機械学習の使用を支援するプログラムの重要性が言及されている。
Nurses’ experiences using Artificial Intelligence in clinical practice: A systematic review ｜ A Scott et al., JMIR Nursing, 2026. ｜ 臨床現場でのAIツールの使用に関する登録看護師の経験をまとめる系統的レビュー。 看護師の態度や準備状況ではなく、直接的な使用後の経験に焦点を当てる。
Interpretable Machine Learning for Medical Applications ｜ Z Guo, unknown, 2026. ｜ 予測の説明を提供し、新たな臨床的洞察を可能にする、本質的に説明可能な機械学習モデルを開発。 医療分野における説明可能な機械学習の課題に対処し、その進歩に貢献。
Beyond translation: a patient-centered research agenda for artificial intelligence interpreter services in healthcare ｜ OF Lynch et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ AIシステムは、臨床ワークフローへの機械学習モデルの統合により、ヘルスケア提供の複数の側面に影響を与えている。 通訳サービスはAI活用の主要な分野の一つであり、患者中心の研究アジェンダが必要。
Generative artificial intelligence for clinical reasoning assessment in medical students: a systematic review of early experimental evidence ｜ EV Castillo et al., Educación Médica, 2026. ｜ 学部医学生の臨床推論スキル向上における生成型AIの役割を評価する系統的レビュー。 AIベースの教育ツールは、臨床推論プロセスの評価またはサポートのために設計されている。