医学 x AI

How Ready Are Machine-Learning Prognostic Models for Inflammatory Bowel Disease? A Systematic Review and PROBAST+ AI Appraisal of 111 Studies ｜ J Vrdoljak et al., Machine Learning and …, 2026. ｜ 炎症性腸疾患 (IBD) のための人工知能 (AI) および予後モデルの開発が加速している。 111件の研究を対象とした系統的レビューと評価を通じて、これらのモデルの報告されている性能と臨床での準備状況が評価された。

Deep Learning and Metaheuristic Optimization for Medical Disease Detection: A Review ｜ S Dhengra et al., 2026 International Conference on Computational …, 2026. ｜ 医療疾患検出におけるとメタヒューリスティック最適化の応用に関するレビュー。 今後の重要な研究方向として、説明可能な人工知能 (XAI) と最適化された深層学習システムの統合が挙げられる。

Artificial Intelligence in Mental Health Care: A Systematic Review of Benefits and Risks for Clinical and Institutional Decision-Making ｜ VC Rupaylla et al., Journal of Intelligent Decision Making and Information …, 2026. ｜ 人工知能 (AI) は、心理学における未来的なトピックから、メンタルヘルスケアの臨床実践と研究を形成する実用的な現実へと移行している。 AIがメンタルヘルスケアにおける臨床的および制度的意思決定にもたらす利益とリスクについて系統的にレビューし、その導入の現状と課題を評価している。

Data-Driven Internet of Things Approach for Healthcare Using Machine Learning Techniques ｜ R Mulla et al., IoT in Healthcare, 2027. ｜ は、スマートでコネクテッドなインテリジェントシステムを促進することでヘルスケア業界を再構築している。 データ駆動型アプローチがヘルスケアに応用され、遠隔患者モニタリングツールからスマート医療機器まで、大量のデータを継続的に収集する。

Explainable Deep Learning in Medical Imaging for Asthma Diagnosis and Phenotyping: A Novel Integrative Framework ｜ C Nagaraju et al., Smart and Distributed Computing, 2027. ｜ 人工知能、特にアプローチは、医用画像診断における喘息の診断と表現型分類において、包括的で信頼性の高い診断方法を可能にする。 を含む深層学習手法が診断能力を向上させている。

Machine learning-based classification of diabetes mellitus using sociodemographic, behavioral, and clinical predictor ｜ FG Arage et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 様々なアルゴリズムを用いて、社会人口学的、行動的、臨床的予測因子から糖尿病の状態を分類する研究。 機械学習が糖尿病のスクリーニングと早期発見を強化する可能性を示す。

Computer-Based Systems And Artificial Intelligence In Healthcare: A Review Of Applications, Challenges, And Future Directions ｜ FH Alanazi et al., Journal of Intelligent Decision Making and Information …, 2026. ｜ 人工知能 (AI) がヘルスケアにおいて患者ケア、診断精度、臨床意思決定を向上させるための重要な役割を果たす。 、、といった最先端のAIツールが活用されている。

Machine-learning–guided library screening and drug resistance profiling of HIV-1 protease inhibitors ｜ H Tunc et al., Journal of Molecular Graphics and …, 2026. ｜ HIV-1プロテアーゼ阻害剤は抗レトロウイルス療法の中心であるが、薬剤耐性変異体の急速な出現により長期的な有効性が低下する。 小分子ライブラリの仮想スクリーニングと薬剤耐性予測は、それぞれ重要な研究分野である。

Overcoming clinical data constraints and class imbalance: enhancing brain tumor diagnosis with deep learning on real-world MRI datasets ｜ A Hojjati Najafabadi et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 実世界のMRI画像データセットを用いて、高度な深層学習モデルによる脳腫瘍の診断と分類の革新的なアプローチが提示されている。 単一施設でのデータ取得やスライスレベルのデータといった臨床データ制約、およびクラス不均衡問題への対処を目指している。

Development of a combined nomogram integrating radiomics, deep learning and clinical risk factors to predict neoadjuvant chemoradiotherapy outcomes in patients with rectal cancer ｜ Y Jin et al., unknown, 2026. ｜ 直腸癌の腫瘍特性に基づいた深層学習モデルは、高い診断効果を示す。 ラジオミクス、深層学習、臨床リスク因子を統合した複合ノモグラムを開発し、術前化学放射線療法（nCRT）の予後予測に用いる。