医学 x AI

Artificial Intelligence In Healthcare Organizations: Understanding The Multilevel Roots Of Organizational Implementation ｜ LM Preti, unknown, 2026. ｜ ヘルスケア組織におけるAIの成功裡な実装に影響を与える複雑な要因を探求する論文です。 テクノロジー、組織、および文脈的側面を考慮した多層的な視点から、AIの組織実装の根源を理解することを目指しています。

Artificial Intelligence for Radiographers: Basic Principles, Clinical Applications and Implementation Considerations ｜ C Malamateniou et al., unknown, 2026. ｜ 診療放射線技師向けのAIに関するガイドブックで、その基本原則、臨床応用、および実装に関する考慮事項を網羅しています。 医療画像処理のための機械学習および深層学習アルゴリズムに焦点を当てています。

From breadth to depth in clinical artificial intelligence evaluation: Machine learning ｜ LG McCoy, D Wu, Nature Biomedical Engineering, 2026. ｜ 臨床AI評価における課題と進捗について議論されており、AIモデルの汎用性と堅牢性を評価するためのが紹介されています。 は、9つの言語にわたる実世界の臨床データから抽出された87の臨床タスクを含む、大規模な多言語ベンチマークです。

Comparative 10-year performance of mammography artificial intelligence, polygenic, and clinical breast cancer risk models in the Kaiser Permanente Research Bank ｜ VA Arasu et al., JNCI: Journal of the …, 2026. ｜ カイザーパーマネンテ研究バンクにおいて、マンモグラフィAI、ポリジェニック、臨床乳がんリスクモデルの10年間の性能を比較した研究です。 深層学習を活用したマンモグラフィAIコンピュータービジョンモデルが検討されています。

Medical students’ knowledge and attitude towards using artificial intelligence in medical education and practice: a pre-post study ｜ HT Emara et al., BMC Medical Education, 2026. ｜ 医学教育および医療実践における人工知能（AI）の利用に対する医学生の知識と態度を評価する研究です。 研究対象の医学生の15.9%のみが、以前にAIに関する教育を受けていたことが示されています。

SmartAlert—Implementing Machine Learning–Driven Clinical Decision Support for Inpatient Laboratory Utilization Reduction ｜ AS Liang et al., NEJM AI, 2026. ｜ 機械学習を用いた臨床意思決定支援システム「SmartAlert」の設計と実装について記述されています。 このシステムは、入院患者の不必要な臨床検査の削減を目的としています。

DEEP LEARNING IN HEALTHCARE: APPLICATIONS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES ｜ KV Deepak et al., VIGYAAN 2025-2026 Volume 7, Issue …, 2026 ｜ ヘルスケア分野における深層学習の概要が提供されており、その核となる概念が議論されている。 深層学習がヘルスケアに関連する主要な応用分野、機会、および課題について概観している。

Can artificial intelligence replace clinical education in the future? ｜ A Darvishpour, Horizon of Medical Education Development, 2026 ｜ 人工知能（AI）の急速な進歩に伴い、医学教育におけるAIの変革的潜在力に注目が集まっている。 AIが従来の医学教育を完全に代替できるかという重要な問いが提起されており、その可能性と課題について考察されている。

Adoption of Artificial Intelligence–Based End Points—A New Era for Clinical Trials ｜ KT Kadakia et al., NEJM AI, 2026 ｜ 人工知能ベースのエンドポイントが臨床試験に採用されることで、新たな時代が到来すると論じられている。 AIベースのエンドポイントは、より客観的で包括的な患者評価を可能にし、臨床試験の効率と精度を向上させる可能性を秘めている。

A Multidimensional Taxonomy of Generative Artificial Intelligence Approaches for Drug Discovery ｜ T Crozes et al., Wiley Interdisciplinary Reviews: Data …, 2026 ｜ 創薬のための生成型人工知能アプローチに関する多次元的なタクソノミー（分類体系）が提示されている。 生成型AIが創薬プロセスにどのように応用され、その多様な手法を理解するための枠組みを提供する。