腫瘍学における臨床意思決定支援のための生成型人工知能:現在の応用、課題、そして将来の方向性

Generative Artificial Intelligence for Clinical Decision Support in Oncology: Current Applications, Challenges, and Future Directions | SK Deshpande et al., Journal of Research in Engineering and…, 2026 | 深層学習、大規模生体医科学データセット、マルチモーダル人工知能、臨床自然言語処理の急速な進歩によって推進されている。 本論文は、腫瘍学における臨床意思決定支援のためのAIの応用、基盤となる原理、課題、将来の方向性を要約する。

感染症に対する薬物送達における人工知能:機械学習アーキテクチャ、PBPKモデリング、および抗菌薬耐性の批判的統合

Artificial Intelligence in Drug Delivery for Infectious Diseases: A Critical Synthesis of Machine Learning Architectures, PBPK Modeling, and Antimicrobial Resistance. | RP Kaur et al., Journal of Drug Delivery & Therapeutics, 2026 | 本レビューは、感染症に対する薬物送達システムに適用される最先端のAI手法を評価する。 人工知能(AI)と機械学習アプリケーションが、薬物送達の4つの収束する柱(機械学習アーキテクチャ、PBPKモデリング、抗菌薬耐性など)全体でどのように統合されているかを探る。

イランにおけるヘルスケアマネジメントにおける人工知能の役割の探求:視点、課題、そして実装戦略

Exploring the role of artificial intelligence in healthcare management in Iran: perspectives, challenges, and implementation strategies | A Sorkhi et al., Journal of Artificial Intelligence in Healthcare, 2026 | 人工知能(AI)はヘルスケアにおける変革力として認識されている。 本質的調査は、イランのヘルスケア管理者からの視点に基づき、AI導入への期待、前提条件、障壁を探求している。

薬剤再利用のための人工知能に関する物語的レビュー:COVID-19と腫瘍学からの教訓(2020-2025)

A Narrative Review of Artificial Intelligence for Drug Repurposing: Lessons From COVID‐19 and Oncology (2020–2025) | AB Ogungbite et al., CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology, 2026 | 人工知能は、薬剤と疾患の関連性の自動発見に利用されている。 本レビューは、COVID-19と腫瘍学から得られた教訓に基づき、薬剤再利用におけるAIの役割、現在の傾向、方法論的枠組み、技術革新を検証する。

医療研究と学術出版における人工知能:進捗、リスク、そして将来展望

Artificial Intelligence in medical research and publishing: progress, risks, and future perspectives | DJ Vadner et al., La Presse Médicale, 2026 | 人工知能(AI)は、機械学習、深層学習、大規模言語モデルを含み、医療研究と学術出版を急速に変革し、科学的知識の形成方法を再構築している。 AIの応用範囲は多岐にわたる。

多コホート統合と機械学習による胃癌における新規癌遺伝子ドライバーCPVLの特定

Multi-cohort integration and machine learning identify CPVL as a novel oncogenic driver in gastric cancer | X Li et al., Discover Oncology, 2026 | 多コホート統合と8つの機械学習アルゴリズムを用いて、胃癌(GC)関連ハブ遺伝子を体系的に特定し、優先順位付けを行った。 特定された候補の中から、CPVLがその診断および予後性能に基づいて、新規の癌遺伝子ドライバーとしてさらなる検証のために選択された。

転移学習の最適化:アルツハイマー病病期の高精度分類のためのディープラーニングアプローチ

Optimizing Transfer Learning: A Deep Learning Approach for High-Accuracy Classification of Alzheimer’s Disease Stages | MAB Alam et al., Conference on Artificial Intelligence for, 2026 | アルツハイマー病の病期分類において、最先端のディープラーニングモデルと転移学習アプローチを最適化している。 モデルは意味のある神経解剖学的特徴を予測に活用し、優れた診断性能と臨床的信頼性を提供する。

胃腸型化生および胃異形成に対する画像強調内視鏡モダリティと人工知能補助内視鏡の比較診断精度

Comparative diagnostic accuracy of image-enhanced endoscopy modalities and artificial intelligence-assisted endoscopy for gastric intestinal metaplasia and gastric dysplasia | R Xia et al., BMJ Open, 2026 | 胃腸型化生および胃異形成の検出精度を向上させるため、画像強調内視鏡(IEE)モダリティと人工知能(AI)補助システムが開発されている。 これらの技術の比較診断精度に関する研究は限られており、従来のペアワイズメタ分析では一貫した枠組みが提供されていない。