医学 x AI

Artificial Intelligence in Drug Delivery for Infectious Diseases: A Critical Synthesis of Machine Learning Architectures, PBPK Modeling, and Antimicrobial Resistance. ｜ RP Kaur et al., Journal of Drug Delivery & Therapeutics, 2026 ｜ 本レビューは、感染症に対する薬物送達システムに適用される最先端のAI手法を評価する。 人工知能（AI）と機械学習アプリケーションが、薬物送達の4つの収束する柱（機械学習アーキテクチャ、PBPKモデリング、抗菌薬耐性など）全体でどのように統合されているかを探る。

Exploring the role of artificial intelligence in healthcare management in Iran: perspectives, challenges, and implementation strategies ｜ A Sorkhi et al., Journal of Artificial Intelligence in Healthcare, 2026 ｜ 人工知能（AI）はヘルスケアにおける変革力として認識されている。 本質的調査は、イランのヘルスケア管理者からの視点に基づき、AI導入への期待、前提条件、障壁を探求している。

Artificial intelligence in healthcare–the other side of the coin! ｜ SV Azad et al., Indian Journal of Ophthalmology, 2026 ｜ 本論文は、ヘルスケアにおける人工知能の潜在的な利点だけでなく、課題やリスクにも焦点を当てていることを示唆している。

A Narrative Review of Artificial Intelligence for Drug Repurposing: Lessons From COVID‐19 and Oncology (2020–2025) ｜ AB Ogungbite et al., CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology, 2026 ｜ 人工知能は、薬剤と疾患の関連性の自動発見に利用されている。 本レビューは、COVID-19と腫瘍学から得られた教訓に基づき、薬剤再利用におけるAIの役割、現在の傾向、方法論的枠組み、技術革新を検証する。

Artificial Intelligence in medical research and publishing: progress, risks, and future perspectives ｜ DJ Vadner et al., La Presse Médicale, 2026 ｜ 人工知能（AI）は、機械学習、深層学習、大規模言語モデルを含み、医療研究と学術出版を急速に変革し、科学的知識の形成方法を再構築している。 AIの応用範囲は多岐にわたる。

Multi-cohort integration and machine learning identify CPVL as a novel oncogenic driver in gastric cancer ｜ X Li et al., Discover Oncology, 2026 ｜ 多コホート統合と8つの機械学習アルゴリズムを用いて、胃癌（GC）関連ハブ遺伝子を体系的に特定し、優先順位付けを行った。 特定された候補の中から、CPVLがその診断および予後性能に基づいて、新規の癌遺伝子ドライバーとしてさらなる検証のために選択された。

Optimizing Transfer Learning: A Deep Learning Approach for High-Accuracy Classification of Alzheimer’s Disease Stages ｜ MAB Alam et al., Conference on Artificial Intelligence for, 2026 ｜ アルツハイマー病の病期分類において、最先端のディープラーニングモデルと転移学習アプローチを最適化している。 モデルは意味のある神経解剖学的特徴を予測に活用し、優れた診断性能と臨床的信頼性を提供する。

Artificial Intelligence for Health-Monitoring and Wearable Devices ｜ W Shafik, unknown, 2026 ｜ 人工知能（AI）技術は、ヘルスケアデータ分析のための機械学習アルゴリズムを含み、結果予測に利用される。 AIは機械学習、ディープラーニング、強化学習に細分類される。

Comparative diagnostic accuracy of image-enhanced endoscopy modalities and artificial intelligence-assisted endoscopy for gastric intestinal metaplasia and gastric dysplasia ｜ R Xia et al., BMJ Open, 2026 ｜ 胃腸型化生および胃異形成の検出精度を向上させるため、画像強調内視鏡（IEE）モダリティと人工知能（AI）補助システムが開発されている。 これらの技術の比較診断精度に関する研究は限られており、従来のペアワイズメタ分析では一貫した枠組みが提供されていない。

Hippocampus-Based Alzheimer Detection Using Deep Learning Techniques ｜ Ö Kılıç et al., Conference on Artificial Intelligence for, 2026 ｜ 医用画像診断におけるディープラーニングの活用は、アルツハイマー病（AD）に関連する海馬の変化を分析するための強力なアプローチを提供する。 この技術は神経科医の診断時間短縮に寄与する。