医学 x AI

Critical appraisal of fairness metrics for artificial intelligence-based clinical prediction models: a scoping review ｜ J Matos et al., The Lancet Digital Health, 2026. ｜ 予測型人工知能 (AI) は、臨床実践を改善する機会を提供する。 臨床予測AI分野における公平性指標を特定し、批判的に評価するためのスコーピングレビューを実施した。

A System-Level Analysis of Artificial Intelligence in Clinical Diagnosis: Integrating Medical and Engineering Perspectives on Deep Learning and Human Judgment ｜ F Kouhestani et al., International Journal of Innovative Science and …, 2026. ｜ 本研究は、深層学習に基づく機械推論と人間の臨床判断を比較することで、現代の医療診断における人工知能の役割を検証している。 高次元臨床データからの特徴抽出とデータ駆動型診断推論に焦点を当てている。

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE ｜ ON Adhamovna et al., O’zbekiston davlat jahon tillari universiteti …, 2026. ｜ ヘルスケアにおける人工知能（AI）の重要性と可能性を考察している。 AIはデータを迅速かつ正確に分析できるため、ヘルスケアを変革している。

Improving multimodal wearable sensing for healthcare with artificial intelligence ｜ Y Bian et al., Nature Biotechnology, 2026. ｜ 本コメントは、マルチモーダルウェアラブルセンサーの臨床応用を加速するためのAI駆動型戦略を探求している。 主要なデータサイエンスの課題と、これらのシステムが病気の文脈でサポートできる可能性を概説している。

Knowledge, Utilization, and Perceptions of Artificial Intelligence in Medical Education Among Preclinical Osteopathic Medical Students and Faculty: A Cross-Sectional … ｜ R Panta et al., Cureus, 2026. ｜ 生成型大規模言語モデルであるやを含む人工知能（AI）は、医学教育にますます組み込まれている。 しかし、医学教育におけるAIの知識、利用、認識を記述する実証データは不足している。

Machine learning and healthcare discourse research: Sample applications ｜ D Tay et al., Inclusive Healthcare Communication in Action, 2026. ｜ データから実用的な洞察を機械的に抽出することは、現代の応用人工知能（AI）と機械学習の一般的な定義と目的である。 機械学習は、アルゴリズムの開発に関与する。

Human-Centered Artificial Intelligence for Healthcare, Education, Business, and Assistive Technologies ｜ MR Jannat et al., Journal of Medical and Health Studies, 2026. ｜ 人工知能は、ヘルスケア、教育、ビジネス、支援技術など、人間が関わる重要な意思決定をますます媒介している。 本研究では、ヘルスケアと生物医学的意思決定支援、教育など、7つの人間中心の領域を検討している。

The Jevons trap: when artificial intelligence in healthcare creates endless work ｜ R Shankar et al., The American Journal of Medicine, 2026. ｜ ヘルスケアにおける人工知能（AI）は、臨床医に時間を取り戻すという約束のもと導入されている。 しかし、AIの利用が新たな需要を生み出し、仕事量を無限に増やす可能性がある「ジェボンズのパラドックス」がヘルスケアAIにも存在することが、近年の研究で指摘されている。

Toward Bridging the Gap from Artificial Intelligence in Clinical Research to Clinical Practice in Rheumatology: The Mayo Experience ｜ E Myasoedova et al., Rheumatic Disease Clinics, 2026. ｜ AIの可能性を完全に実現するためには、高度な分析プラットフォーム、AI駆動型アルゴリズム、および臨床意思決定支援ツールが必要とされる。 これにより、臨床応用性を向上させ、マルチモーダルデータを患者中心のケアに変換することが可能となる。

Artificial intelligence in drug discovery for fungal diseases: a scoping review ｜ HGW Martins et al., Artificial Intelligence in …, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、高コストで時間のかかる創薬プロセスを加速させる主要な方法論として注目されている。 本レビューは、生物学的予測におけるAI手法の応用に関する利用可能なエビデンスをマッピングすることを目的としている。