医学 x AI

Machine learning-guided drug repurposing for EGFR inhibition using scaffold-split validation, docking, and molecular dynamics ｜ PA Akinnusi et al., Journal of Computer-Aided Molecular Design, 2026. ｜ EGFRは多様な癌を誘発するが、EGFR阻害剤の臨床的有効性は、再発、毒性、変異関連耐性によって制限されている。 本研究では、機械学習ベースの計算薬剤再利用ワークフローを統合し、足場分割検証、ドッキング、分子動力学を組み合わせて適用した。

Receptiveness of physicians towards artificial intelligence-driven drug prescription: a nationwide survey ｜ W Zhang et al., npj Health Systems, 2026. ｜ 人工知能（AI）の医療分野での利用が急速に増加しており、電子カルテ、画像診断、放射線治療計画、ロボット手術、脳インプラント、ウェアラブル技術、チャットボットなどが含まれる。 本研究は、AI駆動型薬剤処方に対する医師の受容性に関する全国調査を実施した。

Explainable Hybrid Deep Learning for Secured Seizure Detection Framework Based on EEG Signal in Medical IoT Systems. ｜ EED Hemdan et al., Computer Modeling in Engineering …, 2026. ｜ ヘルスケアにおける深層学習の急速な進歩は、EEG信号を介したてんかん発作の診断を促進した。 機械学習アルゴリズムは、保存された医療およびヘルスケアデータに適用され、診断結果を生成する。

Emerging Applications of Artificial Intelligence in Pediatric Care ｜ TP Murugan et al., Indian Journal of Pediatrics, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、診断精度を高め、意思決定を加速し、個別化されたケアを可能にすることで臨床医療を変革している。 AIは医用画像の読影・解釈、および疾患の進行予測に利用できる。

High-throughput identification of bacterial β-glucuronidase inhibitors using machine learning ｜ B Zhang et al., Gut Microbes, 2026. ｜ 機械学習を活用して医薬品開発パイプラインを支援する可能性を示している。 賦形剤や他の薬剤の併用投与の適合性をデジタルスクリーニングするための概念実証として有用性を示す。

Perineural Invasion Detection Using Deep Learning: A Systematic Review ｜ H Jeyandran, R Veena, SN Computer Science, 2026. ｜ ヘルスケアとAIの交差点にある多くの研究は深層学習（DL）を伴う。 深層学習は医療分野に革命をもたらし、その実装は診断機能をサポートするために調整されている。

Monitoring in Nigeria With Artificial Intelligence ｜ BO Daudu, EB Anaiye, unknown, 2026. ｜ 革新的なヘルスケアソリューションとして、人工知能（AI）が主導的な役割を果たすようになっている。 生成AIトレーニングや機械学習目的での利用は、発行者によって明示的に禁止される可能性がある。

Artificial Intelligence in Clinical Trials: A Cross-Sectional Analysis of Structural Inequities in African and United States Research Investment ｜ F Matovu et al., Synthēsis, 2026. ｜ 臨床試験における人工知能の利用と、アフリカおよび米国間での研究投資における構造的な不平等を横断的に分析する。

Artificial Intelligence and Computational Modeling in Natural Product Drug Discovery ｜ H Shringi, Science, 2026. ｜ 未テストの天然化合物の高スループット同定を可能にする。 深層学習アーキテクチャは複雑な分子パターンを捕捉できる。

Artificial Intelligence in Drug Development: A Comprehensive Review ｜ H Pithva et al., International Journal of Computational Drug …, 2026. ｜ 医薬品開発プロセスは、長期の開発期間、高額な費用、失敗リスクの増加といった課題に直面している。 既存戦略の主な制約は、試行錯誤への依存と予測性の低さにある。