医学 x AI

Artificial Intelligence In Drug Delivery Systems Development And Targeting: A Comprehensive Literature Review ｜ SR Atiyah, The Second International Medical and Pharmaceutical …, 2026. ｜ AI（機械学習アルゴリズムと計算モデル）が、精密治療薬の薬剤輸送システムにおいてその起源からターゲティングまでどのように有用であるかを記述している。 “Curse of dimensionality” などの課題を回避するためにAIがどのように役立つかを強調している。

24 Machine Learning and Deep Learning in Drug Delivery ｜ M Wierzbin et al., unknown, 2026. ｜ 従来の薬剤開発は、標的特定、ヒット探索、リード最適化、前臨床試験、臨床試験など複数の段階を含む。 機械学習（ML）と深層学習（DL）は、薬剤送達において革新的なツールとして登場している。

Machine learning-guided clinical pharmacist interventions improve ｜ D Yi et al., Advancing Healthcare AI: Evaluating Accuracy and …, 2026. ｜ 機械学習技術を用いて患者のサブタイプを特定し、臨床薬剤師の介入を最適化する研究が行われた。 研究結果を実践に変換するための、診断統合（Diagnostic Integration）を含む4段階の実施フレームワークを提案している。

Integrating and optimizing artificial intelligence for medical and higher education: application of the ASIC (adaptation–standardization–integration–compliance) … ｜ J Owolabi, Health Education, 2026. ｜ 人工知能（AI）は医療および高等教育を急速に変革し、前例のない機会と同時に重大な実装上の課題を生み出している。 教育者がAIの導入と最適化を導くためのASIC（適応-標準化-統合-コンプライアンス）フレームワークを適用している。

Deep learning–based clinical decision support for renal cell carcinoma using computed tomography: an expert-informed scoping review ｜ M Buser et al., … Artificial Intelligence, 2026. ｜ 深層学習（DL）は、腎細胞癌（RCC）の臨床意思決定を大幅に支援する可能性を秘めている。 臨床医主導の調査を通じて臨床的関連性とワークロードを評価し、臨床実践に統合するための構造を導入している。

Artificial intelligence note summarization in the emergency department ｜ AX You et al., JAMA Network Open, 2026 ｜ 救急部門（ED）において、AIを活用した患者ノートの要約が、医師の効率を向上させ、重要な情報の抽出を助ける可能性を評価した。 AIによる要約は、臨床ワークフローの改善と患者ケアの質の向上に貢献することが期待される。

Effect of an electronic health record-integrated machine learning asthma risk marker on pediatrician prognostic accuracy during preschool age: a pilot randomized clinical … ｜ AH Owora et al., Scientific Reports, 2026 ｜ 電子健康記録（EHR）と統合された機械学習ベースの喘息リスクマーカーが、未就学児の小児科医の予後精度に与える影響を評価するパイロット無作為化臨床試験。 機械学習を活用した臨床意思決定支援ツールのさらなる評価を支持する知見が得られた。

Attention guided fair artificial intelligence modeling for skin cancer diagnosis ｜ M Zhu et al., npj Digital Medicine, 2026 ｜ 皮膚がん診断におけるAIモデルの公平性と精度は極めて重要である。 注意機構（attention mechanism）を導入した公平なAIモデリングフレームワークを提案し、診断のバイアスを軽減しつつ高い診断精度を維持することを目指す。

PREDICTING PATIENT DISCHARGE READINESS USING MACHINE LEARNING ON CLINICAL AND OPERATIONAL DATA ｜ MT Islam et al., American International Journal of Sciences and …, 2026 ｜ 臨床データと運用データを用いて機械学習モデルを構築し、患者の退院準備状況を予測する。 このモデルは、退院プロセスの最適化、病院の効率向上、不必要な入院期間の延長防止を目的としている。

The Integration of Artificial Intelligence and Machine Learning in Clinical Laboratory Workflows-A Review of Diagnostic Accuracy and Efficiency ｜ AA Almogbel et al., Biomedical Journal of …, 2026 ｜ 臨床検査室ワークフローにおける人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合は、現代医療における変革的な変化をもたらす。 この統合は、診断精度と運用効率のパラメーターを再定義し、患者ケアの改善と医療システムの持続可能性に貢献する可能性を持つ。