医学 x AI

Advances in Multimodal Deep Learning for Drug Repurposing ｜ YL Zhang et al., AI, 2026. ｜ 計算によるドラッグリポジショニングは、化学、生物学、オミクス、ネットワーク、テキスト、臨床データなどの多様なモダリティを深層学習を通じて統合するよう進化している。 このレビューは、これらのモダリティがどのようにエンコードされ、アラインされ、融合されるかを検証している。

A human centered framework for translating machine learning diagnostic evidence into clinical practice guidelines ｜ F Ahouz et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 医療機械学習（MML）の将来について考察し、MML診断エビデンスを臨床診療ガイドライン（CPG）に変換するための人間中心のフレームワークが提示されている。 機械学習ベースの診断ルール抽出がCPGに組み込まれているか、MMLベースの系統的レビューとメタアナリシスが評価されているかという問いが投げかけられている。

Artificial Intelligence in Drug Discovery and Design: A Comprehensive Review of Current Applications, Challenges, and Future Directions ｜ AA Abdulnabi, Tikrit Journal of Pharmaceutical Sciences, 2026. ｜ 本レビューは、創薬・医薬品設計において人工知能（AI）がどのように使用されているかを批判的に検討している。 機械学習、深層学習、生成AIの活用可能性に焦点を当てている。

Data Availability for Critical Appraisal Tools for Evaluating Artificial Intelligence in Clinical Studies: Dataset for a Scoping Review ｜ JBC López et al., JMIR Data, 2026. ｜ AIが臨床研究でますます使用されるにつれて、方法論的品質、報告基準、および潜在的バイアスを評価するための堅牢な批判的評価ツールの必要性が高まっている。 従来の評価ツールが存在する一方で、AIの特性に対応する新しいツールのデータ可用性に関する課題が指摘されている。

NUSAP1 Is a Potential Diagnostic Biomarker for High-Grade Endometrial Stromal Sarcoma: An Integrated Machine Learning and Clinical Validation Study ｜ C Wang et al., Archives of Pathology &…, 2026. ｜ 本研究は、トランスクリプトームシーケンスと機械学習を統合することにより、高悪性度子宮内膜間質肉腫（HGESS）の新規診断バイオマーカーの発見と検証を目的としている。 主要な遺伝子は、3つの異なる機械学習モデルを組み合わせてスクリーニングされた。

Emerging technologies in medical physics: the role of artificial intelligence in medical imaging and potential adoption in Ghana ｜ M Pokoo-Aikins et al., Physica Medica, 2026. ｜ 人工知能（AI）は多くの高所得国で医用画像診断を変革しており、深層学習ツールは検出をサポートしている。 本記事は、ガーナが医用画像診断におけるAI導入にどの程度準備ができているかについてのテーマ別レビューを提供する。

Machine learning-driven drug repurposing and computational validation for Nipah virus ｜ S Sharma et al., Molecular Diversity, 2026. ｜ ニパウイルスに対する新規抗ウイルス薬開発の、時間効率の良い代替手段としてドラッグリポジショニングが提案された。 本研究では、機械学習が活用され、最適化されたモデルがFDA承認薬、前臨床薬、臨床薬、および抗ウイルス薬のスクリーニングに適用された。

Development and internal validation of a machine learning-based clinical prediction model for liver metastasis in stage III–IV non-small cell lung cancer ｜ J Gao et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 非小細胞肺がん（NSCLC）患者の肝転移を予測する機械学習ベースの臨床予測モデルが開発された。 モデル構築には、NSCLC臨床ガイドライン、専門家のコンセンサス、発表されたレビュー、臨床経験から得られた臨床データが活用された。

Legal and Regulatory Challenges of Artificial Intelligence in Healthcare Startups: A Narrative Review ｜ B Das, Minnesota Journal of Business Law and Nonprofits, 2026. ｜ ヘルスケアスタートアップがAI技術を展開する際に直面する法的および規制上の課題を検討。 データプライバシー、医療責任（特に診断アルゴリズム）、知的財産、規制遵守に関する課題を議論。

Artificial intelligence for the detection and diagnosis of oral and maxillofacial lesions: evidence, limitations, and future directions ｜ MA Visconti et al., Brazilian Oral Research, 2026. ｜ 口腔顎顔面病変の検出と診断におけるAI、特に機械学習と深層学習の現状を包括的にレビュー。 AIは口腔診断タスクを支援・実行する有望なツールであるが、データ不足や解釈可能性の問題といった限界がある。