Enhancing COVID-19 Prognostic Accuracy with Machine Learning and Clinical Data Visualization ｜ PH Huynh, unknown, 2026. ｜ ベトナムにおける初期臨床検査情報を用いたCOVID-19予後予測に関する研究が少ない点を指摘している。 機械学習アルゴリズムを用いて、初期臨床検査情報に基づいたCOVID-19予後を予測する手法を提案している。
Artificial Intelligence in Healthcare: A New Frontier in Informed Consent ｜ P Jain, Artificial Intelligence, 2026. ｜ ヘルスケアにおける人工知能（AI）の影響、特にインフォームドコンセントの概念の発展に焦点を当てて調査している。 AIの医療への組み込みの結果として生じる課題や機会を検討している。
Transformative impacts: Artificial intelligence in healthcare ｜ Tisha et al., AIP Conference Proceedings, 2026. ｜ 人工知能（AI）はヘルスケア分野に変革的な影響をもたらしている。 機械学習アルゴリズムを用いて、癌の臨床試験や遺伝情報などのデータを理解し、活用するソフトウェアが存在する。
Image-Guided Radiooncology: The Potential of Artificial Intelligence in Clinical Application ｜ SM Vorbach et al., unknown, 2026. ｜ ラジオミクス、深層学習（DL）、基盤モデルといった人工知能（AI）技術の、医用画像解析における現在および潜在的な応用を探求している。 AIが臨床ワークフローをどのように変革しているかについて考察を提供している。
Artificial intelligence for drug discovery and development ｜ Jassica et al., AIP Conference Proceedings, 2026. ｜ 本研究は、医学研究および発見における人工知能（AI）の進歩的な力を考察している。 AIが創薬および開発を大幅に加速する可能性を示している。
Artificial Intelligence-Based Healthcare Systems: A Review of Machine Learning, Deep Learning, Data Analytics, Supply Chain Management, and Electrical Engineering Technologies ｜ G Edison, Global Trends in Science and Technology, 2026. ｜ 機械学習と生物医学技術の融合により、治療医学および予防医学において具体的な進歩が見られる。 機械学習は、癌、心臓病、糖尿病などの発症予測に利用されている。
Artificial Intelligence in Healthcare: Awareness, Perceptions, and Future Perspectives of Palestinian Medical Students and Physicians ｜ Y Hamam et al., Journal of Medical, 2026. ｜ パレスチナの医学生と医師の、ヘルスケアにおける人工知能（AI）統合に対する意識、態度、準備状況を調査している。 回答者はAI統合に対し、概ね肯定的な見解を示している。
Artificial intelligence in drug research and development: a review of methods and applications in drug repurposing ｜ A Zielińska et al., Briefings in Bioinformatics, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、創薬研究開発、特にドラッグリパーパシングにおいて重要な役割を担っている。 機械学習や深層学習が、ドラッグリパーパシングの設計応用で活用されている。
THE APPLICATION AND FUTURE PROSPECTS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE ｜ SZ Sayfidinovna, Journal of Modern Educational Achievements, 2026. ｜ ヘルスケアにおける人工知能（AI）の応用と将来性を包括的に論じる。 機械学習、深層学習、データ分析の統合が、診断精度向上、治療効果強化、ヘルスケア業務最適化に貢献すると指摘。
: Exploring Resource-Efficient Deep Learning for Medical Image Segmentation ｜ P Dutta, unknown, 2026. ｜ 自動化された医療画像セグメンテーションによる診断精度の向上を探求。 人工知能（AI）、特に深層学習（DL）が、入力画像内のターゲット解剖学的構造の正確な描写を自動化することに貢献。