Knowledge, Attitude, Benefits, Risks, Barriers, Professional Impact, and Preparedness of Nursing Students Toward the Utilization of Artificial Intelligence in Healthcare ｜ A Alrasheeday et al., Nursing Reports, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、臨床意思決定支援、患者モニタリング、管理業務など、ヘルスケア分野で利用が拡大している。 看護師はこれらのAI技術との連携が求められており、本研究は看護学生のAI利用に対する知識、態度、準備状況を調査する。
Secured framework for IoT based healthcare application ｜ V Nagavel et al., Scientific Reports, 2026. ｜ サイバー脅威の増大とヘルスケア情報の機密性向上に伴い、デジタルヘルスケア環境におけるデータ整合性、プライバシー、アクセス制御が極めて重要となっている。 本論文は、これらの課題に対処するためのセキュアなIoTベースのヘルスケアフレームワークを提案している。
Artificial intelligence in the management of acute kidney injury after cardiac surgery ｜ S Yang et al., Artificial Intelligence Surgery, 2026. ｜ 本研究は、「acute kidney injury」「AKI」「cardiac surgery-associated AKI (CSA-AKI)」「cardiac surgical procedures」「cardiopulmonary bypass」「heart surgery」といった医療件名見出し（MeSH）用語とキーワードの組み合わせを用いて、心臓手術後の急性腎障害（AKI）管理におけるAIの活用をレビューしている。
A Machine Learning–Based Approach for Intelligent Clinical Decision Support ｜ TAK Manne et al., unknown, 2026. ｜ 知能型臨床意思決定支援システム（CDSS）の完全な実装に向けた課題について議論している。 本論文は、電子健康記録（EHRs）などの異種臨床情報を処理・分析するための機械学習ベースのシステムを提案している。
Predicting Side Effects of Drug Reactions Using Machine Learning and Graph Neural Network ｜ V Rekha et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習とグラフニューラルネットワーク（GNN）を用いて、薬剤反応の副作用を予測する。 各薬剤の構造データを組み合わせたディープラーニング手法を試行し、薬物間相互作用を効率的にモデル化する。
Identification of Mitochondrial Dysfunction Genes as Diagnostic Biomarkers for Ischemic Stroke by Integrated Bioinformatics Analysis and Machine Learning ｜ D Wu et al., Journal of Molecular Neuroscience, 2026. ｜ 偽陽性をさらに制御し信頼性を確保するため、3つの機械学習アプローチを用いた二次スクリーニングを実施した。 全ての機械学習アルゴリズムによって満場一致で特定されたミトコンドリア機能不全遺伝子を、虚血性脳卒中の診断バイオマーカーとして評価する。
Artificial Intelligence: Catalyzing a New Era in Pancreatic Cancer Cure ｜ J Wang et al., Cancer Letters, 2026. ｜ KRAS阻害剤の進展やAI創薬に関する議論が高まっているが、その臨床応用にはまだ課題がある。 AIアルゴリズムによる分子スクリーニングと設計の最新の革新が、膵臓がん治療における独自の課題と展望を浮き彫りにしている。
Explainable Artificial Intelligence-Based Clinical Decision Support for Heart Disease Detection ｜ VB Bharaneedharan et al., unknown, 2026. ｜ 心疾患は最も広く蔓延する死因の一つであり、早期かつ信頼性の高い診断が重要である。 本研究では、心疾患検出のためにいくつかの機械学習分類器が検討され、ロジスティック回帰とランダムフォレストが良好な性能を示した。
From intelligent models to clinical tools: the evolving landscape of AI in medical imaging ｜ D Kaplun et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 人工知能（AI）、特にディープラーニングの医用画像への統合は、診断医学に根本的な変革をもたらしている。 AIは、診断精度、ワークフロー効率、患者転帰の改善においてその可能性を強調している。
Artificial Intelligence in Healthcare: A Critical Moment for Responsible Transformation ｜ SÖ Doğanyiğit et al., JAREM, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、世界のヘルスケア情勢を急速に再構築している。 医療費の高騰、高齢化、慢性疾患の負担増、医療従事者不足といった課題が医療システムに圧力をかける中、AIは強力な変革の触媒として浮上している。