医学 x AI

Artificial Intelligence-Driven Healthcare Communication and Employee Behaviour: Examining the Influence of Ethical Leadership, Employee Commitment and … ｜ H Murphy et al., unknown, 2026. ｜ 人工知能（AI）がヘルスケア変革の重要な要素となっており、ヘルスケア組織は増大する臨床データを効率的に処理し、意思決定を支援するシステムを求めている。 本研究は、AI駆動型ヘルスケアコミュニケーションが従業員の行動に与える影響について、倫理的リーダーシップ、従業員のコミットメント、専門知識の観点から考察する。

Advancing cancer drug discovery through the integration of machine learning and high-throughput screening ｜ K Herbetko et al., Future Medicinal Chemistry, 2026. ｜ 癌創薬は複雑なプロセスであり、適切な化合物の特定が求められる。 人工知能（AI）、特にディープラーニング（DL）の活用により、創薬プロセスが大幅に加速されている。

Machine learning-based clinical, protemic and pathomics model to predict overall survival and therapeutic benefit in patients with cervical cancer ｜ T Yang et al., unknown, 2026. ｜ 子宮頸がん患者の全生存期間と治療効果を予測するための、機械学習ベースのマルチモーダル予後シグネチャを開発。 このモデルは、臨床データと病理学データを統合し、その予測価値、根底にある生物学的メカニズム、および臨床的有用性を調査する。

Integration of Artificial Intelligence in Clinical Decision-Making in Primary Care Practice ｜ M Gayol et al., unknown, 2026. ｜ プライマリケアの臨床医が人工知能（AI）対応臨床意思決定支援システム（AI-CDSS）を診断意思決定に利用する経験を探求した質的現象学的研究。 AI-CDSSの導入は進んでいるものの、その経験は多岐にわたる。

Artificial intelligence in hepatology-when deep learning meets drug-induced liver injury ｜ Y Fouad et al., World Journal of Gastroenterology, 2026. ｜ 肝臓病学において、ディープラーニングをコンピューター断層撮影（CT）に適用することで、薬剤性肝障害の診断における診断環境が変化している。 AIは、標準的な方法では見逃されがちな微妙なびまん性実質異常を特定することで、臨床医の診断を改善する可能性を秘めている。

Automating surgical guide design for single anterior implants powered by artificial intelligence–a clinical report ｜ V Hansrani et al., British Dental Journal, 2026. ｜ AIを活用したインプラント用外科ガイド設計の自動化に関する臨床報告。 AIアルゴリズムは、高精度かつ高速な医療画像セグメンテーションに広く使用されるなどのディープラーニングアーキテクチャに基づいている。

Accelerating Deep Learning for Medical Image Analysis: A GPU Approach Integrating Mixed Precision, Data Pipelining and XLA Compilation ｜ A Nandi et al., IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2026. ｜ 大規模で高解像度の医療画像処理における、高い計算需要、GPUメモリ使用量、長いトレーニング時間といった課題に対処するための最適化アプローチを提案。 混合精度、データパイプライン、XLAコンパイルを統合したGPUベースの最適化手法により、ディープラーニングの高速化を実現。

Molecular dynamics simulation and machine learning predict NMR shift distributions and dynamics in amorphous drug materials ｜ JL Guest et al., Cell Reports Physical Science, 2026. ｜ 分子動力学 (MD) シミュレーションと機械学習された化学シフトを用いて、アモルファス薬物材料 (例: irbesartan, valsartan) のNMRスペクトルを予測します。 を使用することで、13Cの線幅が改善されることを報告しています。

An Experimental Study on Explainable Artificial Intelligence for Medical Diagnosis Systems ｜ N Jain et al., unknown, 2026. ｜ AIは医用画像解釈、患者リスク予測、臨床意思決定支援などの医療診断システムに応用されています。 機械学習および深層学習アルゴリズムは優れた診断性能を示すものの、その透明性の限界が実世界での受け入れを妨げることがあります。

The Utilization of Artificial Intelligence in Healthcare Services: Opportunities and Challenges for Healthcare Professionals and Society ｜ IMPS Hartawan et al., Nusantara Perspektif: Jurnal Ilmu Pendidikan, Sosial …, 2026. ｜ AIは診断精度、サービス効率、臨床アウトカムを改善することで、ヘルスケアサービスを大きく変革しました。 本研究は、ヘルスケアサービスにおけるAIの利用を検証し、その機会と課題を特定することを目的としています。