医学 x AI

人工知能と医療の無益性

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English original title ｜ S Prince et al., BMC Medical Informatics …, 2026 ｜ 医療の無益性（medical futility）に関する倫理的議論と、AIがこの問題にどのように貢献し得るかを調査している。 既存のAIデバイスが、無益性に関する意思決定を支援するツールとして利用される可能性がある。

医療用人工知能の臨床的影響を確保する

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English original title ｜ M Andreoletti et al., The Lancet Digital Health, 2026 ｜ 医療AIの臨床的影響を確実に評価することの重要性が強調されている。 多くの臨床試験は、主に医療画像診断における診断用深層学習システムを評価対象としている。

説明可能なAIは単なる追加の技術的特徴ではない：フィリップ・A・トゥーサンとの医療における人工知能の透明性、信頼、未来に関する対話

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English original title ｜ PA Toussaint, KI-Künstliche Intelligenz, 2026 ｜ 医療現場におけるAIの利用は一般的になっているが、その診断推奨やリスクスコアに至る「経路」はしばしば隠されている。 AIの意思決定プロセスの透明性は、ユーザーの信頼と受容を獲得するために不可欠である。

ソフトウェア工学原理を用いた人工知能駆動型臨床意思決定支援システムの開発

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Development of Artificial Intelligence-Driven Clinical Decision Support Systems Using Software Engineering Principles ｜ GKTAK Thakur et al., unknown, 2026. ｜ 機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術が臨床意思決定支援システムでどのように利用されているかを説明している。 これらの技術の様々な応用例について詳述している。

診断画像におけるラジオミクスと人工知能：包括的レビュー

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RADIOMICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DIAGNOSTIC IMAGING: A COMPREHENSIVE REVIEW ｜ UA Umar et al., Faculty of Engineering and Technology International …, 2026. ｜ 医用画像におけるAIとラジオミクスの応用に関する包括的なレビューを提示している。 ハイブリッド深層学習アーキテクチャ、次元削減戦略、説明可能性フレームワークなど、多岐にわたる研究をカバーしている。

人工知能を用いた診断精度研究のためのSTARD-AI報告ガイドライン

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The STARD-AI Reporting Guideline for Diagnostic Accuracy Studies Using Artificial Intelligence ｜ EWJ Hutfluss et al., Canadian Association of …, 2026. ｜ 放射線学におけるAI診断精度研究が急速に増加している一方で、その質や異なる臨床設定・患者集団での性能報告には課題があることを指摘している。 報告された診断性能が実際よりも高く見える可能性があるため、STARD-AIのような報告ガイドラインが重要となる。

DrugDL：多特性薬物予測と標的療法発見のためのデュアルモーダル深層学習フレームワーク

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DrugDL: Dual-modal deep learning framework for multi-property drug prediction and targeted therapy discovery ｜ Q Zhang et al., Bioinformatics, 2026. ｜ は、薬物分子表現と多特性予測のためのクロスモーダル深層学習フレームワークとして提案されている。 多チャンネルGNNs（グラフニューラルネットワーク）およびCNNs（畳み込みニューラルネットワーク）を通じて、多レベルの薬物および標的タンパク質データを統合する。

医療教育と臨床実践における人工知能：イノベーションを責任を持ってナビゲートする

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Artificial Intelligence in Medical Education and Clinical Practice: Navigating Innovation Responsibly ｜ U Ahsan et al., Journal of Sharif Medical & Dental College, 2026. ｜ AIの主な目的は、AIによって能力が強化された、思慮深く熟練した医師を育成することであり、AIが医療専門家を完全に置き換えることではないと強調している。 AIは医療実践を再設計するが、その結果と有用性は責任を持って評価されるべきである。

思春期精神医療における人工知能の臨床的実装

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Clinical implementation of artificial intelligence in adolescent mental healthcare ｜ AC Bischops et al., Current Opinion in Pediatrics, 2026. ｜ 思春期精神保健におけるAIツールの種類、臨床応用、およびその品質改善に関する最近の文献をレビューしている。 アンビエントAIを用いた臨床記録の強化など、品質改善への取り組みについても言及されている。