医学 x AI

From Algorithm to Clinic: A Critical Review of Deep Learning Advances and Challenges in Dermatological Diagnosis and Care Delivery ｜ S Rahman et al., ICT Express, 2026. ｜ 皮膚科診断における深層学習アプリケーションに関する系統的レビューであり、2019年から2025年までに発表された212の査読済み研究を分析している。

INTEGRATING KNOWLEDGE GRAPHS AND DEEP LEARNING FOR DRUG RECOMMENDATION SYSTEM ｜ N Nguyen et al., unknown, unknown. ｜ 知識グラフと現代の深層学習モデルを組み合わせた包括的なアプローチを提案。 このアプローチにより、多次元かつ非構造化データを扱う症状ベースの薬剤推薦システムが開発可能になる。

Impact of generative artificial intelligence on healthcare education: A systematic review of learning outcomes and academic integrity ｜ CU Ugwu et al., International Journal of Applied Resilience and …, 2026. ｜ ヘルスケア教育における生成型人工知能（GenAI）の最近の発展が、学習成果、学生のエンゲージメント、臨床実践に与える影響を系統的にレビューしている。

Computational insights into drug hygroscopicity by coupling machine learning and molecular simulation ｜ X Yin et al., Drug Delivery and Translational Research, 2026. ｜ 薬剤スクリーニング、製剤設計、リスク管理のための統合計算戦略を提案。 機械学習（ML）と分子シミュレーションを組み合わせることで、薬剤の吸湿性を迅速に予測し、研究開発コストの削減に貢献する。

IP53-16 ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR PROSTATE CANCER: TRANSPARENT DEEP LEARNING ENHANCES CLINICAL CONFIDENCE IN DETECTING CLINICALLY SIGNIFICANT LESIONS ACROSS MULTI-CENTER MRI DATA ｜ AAN Beltrán et al., The Journal of Urology, 2026. ｜ 人工知能（AI）は診断性能を向上させる可能性を秘めるが、臨床現場への導入には解釈可能で信頼できるモデルが必要となる。 説明可能な深層学習モデルが、多施設MRIデータにおいて生理学的に整合性のある予測を示し、臨床的信頼性を高めることを実証している。

Explainable Agentic Artificial Intelligence in Healthcare: A Scoping Review ｜ BG Collaco et al., Bioengineering, 2026. ｜ 自律的な目標指向行動、多段階推論、タスク分解、ツール使用を特徴とするエージェント型AIシステムが、ヘルスケア分野でますます提案されている。 実世界の臨床現場で、安全で信頼できるAIをサポートするための説明可能なエージェント型AIの重要性を示す。

Stacked CT radiomics, deep learning and clinical feature models for differentiating benign and malignant solitary pulmonary nodules ｜ J Zong et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 手動でセグメント化された関心領域から抽出されたラジオミクス特徴と、改良されたSwin-Transformerアーキテクチャに基づく深層学習視覚分類器を組み合わせたマルチモーダルスタッキングモデルを提案。 このモデルは高い臨床的純利益を示し、良性・悪性孤立性肺結節（SPN）の鑑別に有効である。

Artificial Intelligence in Clinical Decision-Making: Current Applications, Challenges, and Future Directions in Modern Healthcare ｜ ASGS Pratyak et al., Cureus, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、臨床意思決定およびヘルスケア提供システム変革の主要な推進力として浮上している。 機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータービジョンといったAI技術が医療分野で広く活用されている。

Vibe-coding as a Teaching Competency in the Use of Artificial Intelligence for Medical Education: A Scoping Review ｜ JE García et al., Revista Española de Educación Médica, 2026. ｜ 生成人工知能の登場により、「vibe-coding」という新しい概念が生まれた。 本スコーピングレビューは、高等教育および医用教育における教育者によるvibe-codingの概念化と使用に焦点を当てている。

Multimodal image registration for enhancing medical images diagnosis using deep learning ｜ S Zarif et al., Biomedical Signal Processing …, 2026. ｜ 本研究は、深層学習を用いた医用画像位置合わせ、特にMRIと合成CT画像間の位置合わせに焦点を当て、診断能力の向上を目指している。 提案手法が臨床診断能力を向上させる可能性を強調している。