医学 x AI

Cutaneous Thermography in Arthropathies: Quantitative Imaging, Machine Learning, and Clinical Translation ｜ CA Andrei et al., Journal of Imaging, 2026 ｜ 関節症における皮膚熱画像は、非侵襲的でリアルタイムの炎症評価法として有望視されている。 定量的画像解析と機械学習技術を組み合わせることで、関節症の診断、予後、治療反応のモニタリングにおける熱画像の臨床的有用性を向上させる可能性を探る。

The Economics of Artificial Intelligence in Medical Tourism: Efficiency, Value Creation, and Global Health Sustainability ｜ C Challoumis, … Global Health Goals With AI-Enhanced Medical …, 2027 ｜ 人工知能（AI）の医療への急速な統合は、医療観光の風景を再構築している。 国境を越えたヘルスケアにおけるAIの経済的影響に焦点を当て、臨床意思決定の最適化、患者フロー、医療サービスの質とアクセシビリティ向上におけるAIの役割を分析している。

Towards Early Prediction of Amyotrophic Lateral Sclerosis Empowered by Machine Learning and Clinical Big Data ｜ AS Afshar et al., AMIA Summits on Translational Science Proceedings, 2026 ｜ 筋萎縮性側索硬化症（ALS）の早期診断は、介入のタイミングを最適化し、患者の転帰を改善するために極めて重要である。 機械学習と臨床ビッグデータを統合し、ALSの早期予測モデルを開発するアプローチを探求している。

Impact of Artificial Intelligence on Medical Tourism: An Indian Perspective ｜ K Singh et al., … Health Goals With AI-Enhanced Medical …, 2027 ｜ 医療システムにおける人工知能（AI）の採用は、医療観光産業を再構築し続けている。 AIは、診断プロセスの精度向上に貢献している。

Artificial Intelligence in Selected Domains of Drug Discovery: A Critical Narrative Review ｜ MI Bin Abdulqader et al., Drug Design, Development …, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、創薬プロセスを加速し、合理化する可能性を秘めている。 AIは、疾患予測、ターゲット識別、化合物スクリーニング、リード最適化、および毒性予測といった創薬の特定の領域に適用される。

English original title ｜ ZHU ZHU et al., Frontiers in Medicine, 2026 ｜ 人工知能（AI）支援医療画像教育における最近の進歩と推奨事項を提示している。 AI支援医療画像分野の専門家を育成するためのカリキュラム設計と教員育成に関する提言を行っている。

English original title ｜ Z Mao et al., Frontiers in Pharmacology, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、ターゲット同定、リード最適化、臨床試験設計を加速させることで、創薬プロセスを根本的に変革している。 、、、、、拡散モデルなど、主要な深層学習アーキテクチャがAI創薬に応用されている。

English original title ｜ P Sothmann, unknown, 2026 ｜ 循環器ケアにおける臨床意思決定支援のために機械学習モデルを評価した研究である。 直接的な臨床展開可能な予測システムの開発ではなく、機械学習の活用によるケア継続性支援の確立と評価が目的とされている。

English original title ｜ F Maluf-Filho, Gastrointestinal Endoscopy, 2026 ｜ 2022年には胃がん、食道がんによる死亡者数がそれぞれ66万人以上、44万人以上にのぼる。 食道がんや胃がんは早期発見で治癒可能であるが、現状では進行した段階で発見されることが多い。

English original title ｜ D Ferber et al., Nature, 2026 ｜ 現状の医療AIツールはタスク特化型のチャットツールに留まっており、臨床ワークフローへの統合が課題となっている。 医師の負担を軽減し、ケアの質を向上させる真の自律型医療AIエージェントの必要性が高まっている。