Strategic Healthcare Technology Management Using Quantum Computing AND Deep Learning FOR Clinical Decision Support Systems ｜ S Jagadeesan et al., Adolescência e Saúde, 2026. ｜ 臨床意思決定支援システム（CDSS）における戦略的なヘルスケア技術管理として、量子コンピューティングと深層学習の活用を提案している。
Aspects of the use of artificial intelligence in medical education: Results of a cross-sectional survey conducted at Bogomolets national medical university ｜ II Kucherenko et al., Polski merkuriusz lekarski …, 2026. ｜ Bogomolets国立医科大学で実施された横断的調査に基づき、医学教育における人工知能（AI）応用の主要な側面を評価し、AIの導入度を検討している。 調査結果は、AIが医学教育に有意に統合されていることを示し、その効果的な利用のための戦略と方法論的ガイドラインの必要性を示唆している。
INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE EDUCATION ｜ S Anjum et al., CONTEMPORARY TRENDS IN PHYSIOTHERAPY …, 2026. ｜ 人工知能（AI）が医療教育を変革し、医学、看護、理学療法、および関連医療分野全体で、適応型、データ駆動型、能力ベースの学習アプローチを可能にしている。 AI技術が学習体験のパーソナライズ、効率化、質向上に貢献していることを示唆している。
Artificial Intelligence in Clinical Genetics: Current Applications and Challenges ｜ R Sadanand et al., Indian journal of pediatrics, 2026. ｜ マルチオミクスや次世代シーケンスといった技術が医療遺伝学を大きく変革する中で、人工知能（AI）が複雑で増大するデータ量を処理するための強力な手段として位置づけられている。 臨床遺伝学におけるAIの現在の応用例と、その導入に伴う課題について議論している。
Three Decades of Food and Drug Administration Authorizations of Artificial Intelligence/Machine Learning-Enabled Medical Devices: Persistent Specialty Concentration and the Care-Delivery Gap (1995–2025) ｜ P Golshani et al., Cureus, 2026. ｜ 過去10年間で、米国食品医薬品局（FDA）が承認した人工知能（AI）および機械学習（ML）対応医療機器の数が急速に増加していることを報告している。 これらの医療機器の承認が特定の専門分野に集中しており、結果として医療提供におけるギャップが生じている可能性を分析している。
Practices for Assessing Interaction Capability in Machine Learning–Based Clinical Decision Support Software: A Systematic Literature Review ｜ G Armas-Viveros et al., IEEE Access, 2026. ｜ 機械学習に基づく臨床意思決定支援システム（ML-CDSS）のインタラクション能力を評価するための現在の実践方法について、系統的文献レビューを実施している。 人工知能、特に機械学習が、ML-CDSSソフトウェアというサブカテゴリを通じて、臨床意思決定支援システムにおいて広く活用されていることを示している。
Integrating Artificial Intelligence into Medical Education in LMICs: A Narrative Review ｜ AO Adefolalu et al., Advances in Medical Education and Practice, 2026. ｜ 人工知能（AI）が臨床実践を再構築しているにもかかわらず、LMICs（低中所得国）における医学教育での正式なAI教育が不足している現状を指摘している。 LMICsにおける医学教育へのAI統合に関する機会、課題、および将来の方向性を検討するナラティブレビューである。
Integrating generative artificial intelligence into medical education: effects of prompt instruction on self-directed learning ｜ Q Zhang et al., Interactive Learning Environments, 2026. ｜ 生成型人工知能（Generative AI）が医学教育にどのように統合され、プロンプト指示が学生の自己主導学習に与える影響を調査している。
Topological deep learning for drug–target interaction, virtual screening, and docking scoring: a practical, benchmark-driven review ｜ B Suay-García et al., Briefings in Bioinformatics, 2026. ｜ 拓撲学的深層学習が、薬剤発見プロセスにおける重要なステップである薬剤ターゲット相互作用、バーチャルスクリーニング、およびドッキングスコアリングに応用されていることをレビューしている。 本レビューは、これらの技術の実用的な側面とベンチマーク駆動のアプローチに焦点を当てている。
Bridging the Gap—Translating AI in Pathology into Clinical Impact ｜ FY Su et al., NEJM AI, 2026. ｜ 病理学における人工知能 (AI) を臨床現場での具体的なインパクトに繋げるための課題と機会について議論されている。