ヘルスケアにおける人工知能の進化：ルールベースシステムからエージェンティックインテリジェンスへ
The Evolution of Artificial Intelligence in Healthcare: From Rule-Based Systems to Agentic Intelligence ｜ R Dinc et al., Agentic Medicine, 2026. ｜ ヘルスケアにおける人工知能（AI）の進化を、1970年代の先駆的な
医学 x AI
薬剤-標的相互作用予測のための深層学習の進歩：体系的かつ包括的なレビュー
Advances in Deep Learning for Drug–Target Interaction Prediction: A Systematic and Comprehensive Review ｜ NH Alhadethy et al., National Conference on New Trends in …, 2026. ｜
成人好酸球性喘息のための機械学習ベースの診断予測モデルの開発と検証
Development and validation of a machine learning-based diagnostic prediction model for adult eosinophilic asthma ｜ M Zhou et al., Respiratory Research, 2026. ｜ 成人好酸球性喘息の診断は、複雑な手順と低い実現可能性により制限がある。 既存の
骨組織工学のための生体活性ハイドロゲル：設計戦略、生体活性物質の送達、および人工知能支援型臨床応用
Bioactive hydrogels for bone tissue engineering: design strategies, bioactive cargo delivery, and artificial intelligence–assisted clinical translation ｜ C Yan et al., Asian Journal of Pharmaceutical …, 2026. ｜ 骨組織工学（BTE）は、感染、外科的切除、変性疾患などの重大な臨床課題に対処する。 人工知能（AI）支援設計が、BTEにおける変革的なアプローチとしてその役割を探求されている。
特許分析に基づいた人工知能支援型医薬品R&Dのグローバル技術ランドスケープと動的進化のマッピング
Mapping the Global Technology Landscape and Dynamic Evolution of Artificial Intelligence-assisted Drug R&D Based on Patent Analysis ｜ J Wen et al., Journal of Pharmaceutical Innovation, 2027. ｜ 人工知能（AI）を活用した医薬品の研究開発（R&D）における技術ライフサイクルと進化を、特許分析に基づいて明らかにすることを目指す。 技術的焦点は、初期の
臨床実践における人工知能に対する看護師の知識、態度、リテラシー、不安、および準備状況：国際スコーピングレビュー
Nurses’ knowledge, attitudes, literacy, anxiety, and readiness towards artificial intelligence in clinical practice: An international scoping review ｜ AC David-Olawade et al., Applied Nursing Research, 2026. ｜ 人工知能（AI）はヘルスケア提供を急速に変革しているが、その臨床実践への統合成功は看護師のAIに対する知識、態度、リテラシー、不安、準備状況に依存する。 AIは、人間の認知機能を模倣する計算システムを指す。
ヘルスケアにおける人工知能：臨床意思決定アルゴリズム、エビデンスに基づいた応用、将来の洞察、そしてその先
Artificial intelligence in healthcare: Clinical decision making algorithms, evidence-based applications, future insights, and beyond ｜ Z Huang et al., Journal of International Medical Research, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、患者の転帰改善と臨床効率向上を目標に、ヘルスケアの未来を再構築している。 データから意思決定までの連続体全体におけるAIの可能性と主要な課題を強調している。
ヘルスケアにおける人工知能戦略：生成AI、予測分析、デジタル医療の未来
Strategies for Artificial Intelligence in Healthcare: Generative AI, Predictive Analytics, and the Future of Digital Medicine ｜ F Papay et al., unknown, 2026. ｜ この書籍は、ヘルスケアにおける人工知能の未来に関するユニークで貴重な洞察を提供する。 生成AI、予測分析、デジタル医療の将来に焦点を当てた戦略について議論している。
ヘルスケアガバナンスにおける人工知能評価のための多次元フレームワーク
A MULTIDIMENSIONAL FRAMEWORK FOR EVALUATING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE GOVERNANCE ｜ Y Cherleniuk et al., Academia Polonica, 2026. ｜ 本研究は、技術的、組織的、経済的、ガバナンス的、倫理的側面を単一の評価モデルに統合した、ヘルスケアガバナンスに特化した多次元フレームワークの開発を目的としている。 このフレームワークは、ヘルスケアにおける人工知能の有効性を評価するために設計されている。
小分子薬物発見のための幾何学的深層学習ベース薬物設計モデル
Geometric Deep Learning-Based Drug Design Models for Small-Molecule Drug Discovery ｜ AK Srivastav et al., Molecular informatics, 2026. ｜ 構造ベース薬物設計 (SBDD) は、薬物発見において基本的なアプローチであり続けている。 幾何学的深層学習 (GDL) は、モデルがより効果的な表現を学習することを可能にし、小分子薬物発見における変革的な代替手段を提供する。