医学 x AI

Machine learning–driven drug repurposing for GPR17: activity prediction via graph neural networks and multistage computational validation ｜ N Agha Babaie et al., Journal of Biomolecular Structure and …, 2026. ｜ 多発性硬化症（MS）治療に関連する新規GPR17標的リガンドの同定を目的としている。 に基づく予測と多段階構造ベースの計算ワークフローを組み合わせた統合計算手法が開発された。

Topology‐Aware Deep Learning on Higher‐Order Structures for Drug Response Prediction ｜ C Shen et al., Advanced Science, 2026. ｜ は、高次構造に基づいたがん薬剤応答予測のためのトポロジー認識型深層学習フレームワークである。 TopDrは、トポロジーモデリングをニューラルネットワークと統合し、局所的な高次モチーフを捉える。

The Role of Artificial Intelligence in Revolutionizing Medical Diagnostics: Current Trends, Challenges, and Future Prospects ｜ I Singh et al., Biomedical Materials & …, 2026. ｜ 2010年代は、深層学習技術の導入により、AI支援型医療診断実践の新時代の幕開けとなった。 医用画像処理や臨床に適用される深層学習手法の力が注目される。

Translational Applications of Artificial Intelligence and Digital Health Technologies in Real-World Healthcare: Opportunities and Challenges ｜ A Karnwal et al., Informatics in Medicine …, 2026. ｜ AIとデジタルヘルス技術は、診断精度向上、治療戦略最適化、従来の臨床環境を超えた患者モニタリング拡大により、医療の未来を再構築している。 本レビューは、これらの技術の応用、機会、課題を検討する。

Co-intelligence: a proposal for human–artificial intelligence collaboration for large language models in medical research ｜ AY Ong et al., The Lancet Digital Health, 2026. ｜ 大規模言語モデル (LLMs) の出現は、医療研究に変革的な可能性をもたらす。 LLMsを研究者の代替または支援ツールとして捉える従来のアプローチに対し、「コ・インテリジェンス」の概念を議論。

Attention-Based Deep Learning for Medical Insurance Cost Prediction: A Comparative Analysis of TabNet and Tabular Transformers ｜ J Udayagiri, 2026 4th International Conference on Knowledge …, 2026. ｜ 医療現場で効果的な機械学習手法がある中、アテンションベースの深層学習への関心が高まっている。 将来の医療費を正確に予測することは、複雑な要因により困難である。

Development of an Machine Learning Based Clinical Decision-Support System for Breast Cancer Treatment ｜ S Faheem et al., 2026 13th International Conference on …, 2026. ｜ 正確な予測には、臨床データ、遺伝子データ、ライフスタイルデータが不可欠である。 各患者に適した治療経路を予測するための解釈可能な機械学習ベースのシステムを提示。

Deep Learning Based Clinical Decision-Support Web Framework for Heart Disease Prediction ｜ Y Aruna et al., 2026 13th International …, 2026. ｜ 医用画像データを用いた深層学習ベースの心疾患予測のための臨床意思決定支援フレームワークを提示。 および モデルをウェブベースの診断インターフェースに統合し、訓練を行った。

Artificial Intelligence in Drug Discovery for Rare Diseases ｜ C Kashyap et al., unknown, 2026. ｜ AIは大規模データセットの分析を強化し、潜在的な薬物候補の特定を加速する。 本研究は、希少疾患の創薬における機械学習と深層学習技術の役割を探る。

Usability and Usefulness of Machine Learning–Based Clinical Decision Support Software in Primary Care: Survey of Users in a Prospective Observational Study ｜ WE Herter et al., JMIR Medical Informatics, 2026. ｜ 意思決定支援システムの成功した実装は、質の高いケアを向上させる。 臨床意思決定支援システム (CDSS) の成功は、ユーザーの受け入れと採用に依存する。