医学 x AI

Diagnostic Accuracy of Medical Imaging–Based Artificial Intelligence for Osteonecrosis of the Femoral Head: Systematic Review and Meta-Analysis ｜ FL Lu et al., Journal of Medical Internet Research, 2026. ｜ 大腿骨頭壊死（ONFH）の診断における医用画像ベースAIモデルの全体的な診断精度を統合し、臨床応用への情報提供を目指す。 研究は、ディープラーニングと機械学習モデルタイプ、単一施設と多施設研究などの側面を考慮して分析されている。

The Problem of Trusting Artificial Intelligence in Healthcare: Finding the Balance Between Humans and Technology ｜ İ TÜRKMEN, S EMİKÖNEL, unknown, 2026. ｜ ヘルスケア専門家はAIを支援ツールと見なし、自身の専門知識と協力して働くべきである。 患者からの信頼を築くためには、医療専門家とのコミュニケーションが効果的である。

EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE DECISION SUPPORT SYSTEMS: A REVIEW ｜ AN Sada, MSKM Kabir, Proceedings of Umaru Musa Yar’adua University Annual National Conference on Science, Technology, Engineering, Arts and Management Sciences (UMYU-NAS), 2026. ｜ 人工知能（AI）は、ヘルスケア意思決定支援システム（HDSS）において診断、予後、治療計画に大きな進歩をもたらしている。 多くの高度なAIモデルが「ブラックボックス」として機能し、その出力根拠を説明できないため、臨床における懸念が生じている。

Bridging the gap between machine learning and clinical applications ｜ M Blignaut, A Wentzel, SA Heart Journal, 2026. ｜ 現代の機械学習（ML）アプローチを、生物学的、臨床的、疫学的研究における従来の統計的検定の代替として活用することに焦点を当てている。 心臓イベント予測に特に注目し、そのための手法の選択とワークフローについて説明されている。

Artificial Intelligence in Drug Discovery and Development: Applications, Impact, and Challenges ｜ M Costa et al., International Journal of Advanced Technology in Medical Sciences, 2026. ｜ AIは医薬品開発のプロセスを根本的に変革する可能性を持つ技術として注目されている。 機械学習やディープラーニングが、創薬におけるターゲット同定、リード化合物の最適化、バーチャルスクリーニング、コンピューター支援薬剤設計に応用されている。

Modernizing evidence generation for clinical artificial intelligence: the case for adaptive platform trials ｜ D van de Sande et al., npj Digital Medicine, 2026. ｜ 臨床人工知能（AI）システムの研究開発と実装は、信頼性の高い臨床エビデンスの生成を上回るペースで進んでいる。 アダプティブプラットフォーム試験は、AIベースの介入に関するエビデンス生成を近代化し、迅速かつ効率的な評価を可能にするための有望なアプローチである。

Artificial intelligence in medical education: Performance of ChatGPT versus medical students on medical examination ｜ KW Kim et al., Medicine, 2026. ｜ 医学部学生の試験におけるChatGPTの正答数、医学生の成績に対する優位性、およびその精度を評価することを目的としている。 AIが医学教育や医療知識評価に与える影響を調査している。

The Diagnostic Mirage: Path Forward for Artificial Intelligence in Clinical Diagnosis ｜ L Mukku, Journal of Evaluation in Clinical Practice, 2026. ｜ 臨床診断における人工知能（AI）の導入は、大きな期待と同時に正当な懸念も集めている。 AIアルゴリズムは過去10年間で学術界から臨床現場へと移行しているが、その信頼性と適切な導入には課題が残る。

Generative Artificial Intelligence in Medical Education: From Knowledge Assessment to Clinical Reasoning and Professional Competence ｜ R Xie et al., Frontiers in Medicine, 2026. ｜ 生成型AI（GenAI）、特に大規模言語モデル（LLMs）が医学生教育に与える変革的な影響を探る。 知識評価から臨床推論、医療従事者の専門的能力開発に至るまで、その潜在的な応用範囲を議論している。

Utility of artificial intelligence in predicting clinical outcomes of angiographic procedures: a comprehensive scoping review ｜ SS Tulpule et al., Journal of Cardiovascular Imaging, 2026. ｜ 血管造影術の臨床転帰予測におけるAIの有用性に関するスコーピングレビュー。 AIは有望な可能性を示すものの、既存の臨床リスクスコア（GRACE、SYNTAX、TIMIなど）との明確な比較は限定的であり、多くが遡及的である点を指摘。