医学 x AI

Artificial intelligence and medical retina training: A scoping review of educational opportunities, emerging risks, and curricular responses ｜ J Hanhart et al., Survey of Ophthalmology, 2026 ｜ 網膜画像解釈のための自律型人工知能（AI）システムが日常の臨床診療に導入され、網膜専門医のトレーニング環境を根本的に変化させている。 このスコーピングレビューは、AIの統合が医療網膜トレーニングに与える影響（教育機会、スキル萎縮やバイアスなどの新たなリスク、必要なカリキュラム対応を含む）に関する既存の証拠を統合する。

The landscape of machine learning in clinical applications: A thematic mapping of evolution, frontiers, and future opportunities ｜ AM Talib et al., DIGITAL HEALTH, 2026 ｜ 医療における機械学習（ML）応用に直接関連する独自の臨床試験研究の現状を分析した。 このテーマ別マッピングレビューでは、1,195件の機械学習関連臨床試験論文を分析し、主要なトレンド、新たなフロンティア、将来の機会を特定した。

Clinical Evidence and FDA Recalls of Artificial Intelligence–Enabled Medical Devices ｜ Y Ren et al., JAMA Network Open, 2026 ｜ 人工知能（AI）搭載医療機器は臨床診療に新たな可能性を提供する。 しかし、その採用は、使用を裏付ける臨床的証拠の透明性と堅牢性に関する懸念を引き起こしている。

Application of Machine Learning in the Drug Development Process ｜ C Protopapa et al., Chaos and Complex Systems Approaches in Biomedical Sciences, 2026 ｜ AIおよび高度な機械学習アルゴリズムが、創薬の加速から製剤設計の強化、送達システムの最適化、治療計画の個別化に至るまで、薬剤開発プロセス全体に活用されている。 AIモデルが複雑な生物学的パターンを解明し、より効果的な介入を可能にすることを示す。

Smart Nanoparticles and Artificial Intelligence in Theranostics: Targeted Drug Delivery and Diagnostic Imaging ｜ M Younas et al., Silicon, 2026 ｜ 診断と治療を単一システムに融合するテラノスティクス分野が、スマートナノ粒子と人工知能の組み合わせにより劇的な変化を遂げていることをレビュー。 このレビューは、標的型薬物送達と診断イメージングにおける両技術の相乗効果に焦点を当てる。

Telehealth Scale and Artificial Intelligence Adoption Tiers Across Clinical and Operational Domains in US Hospitals: Cross-Sectional Study ｜ L Liu, Journal of Medical Internet Research, 2026 ｜ 遠隔医療の拡大とAIの導入が、医療システムにおけるデジタル変革の並行する側面として認識されていることを背景とする。 遠隔医療の規模と病院のAI導入との関連性、およびその関係性が病院の特性によってどのように異なるかを調査。

Artificial Intelligence and Clinical Decision Making in Optometric Practice ｜ AIICOF Than et al., unknown, unknown ｜ AIが眼科診療において、疾患の診断、患者管理、画像解釈、臨床意思決定の方法をすでに変革していることを示す。 OCT解析から網膜疾患スクリーニングまで、様々なAI応用例が挙げられている。

Artificial intelligence-powered cloud security strategies for protecting critical clinical operations in healthcare environments ｜ RS Dixit et al., Scientific Reports, 2026 ｜ 病院、遠隔医療、Internet of Medical Things (IoMT)におけるクラウドコンピューティングの利用増加に対応。 AI駆動型クラウドセキュリティ戦略が、増大するサイバー攻撃の表面積という課題に対して重要であることを示す。

Sequence-based prediction of drug–target binding using machine learning, deep learning and ensemble models without 3D structural information ｜ N Çevik et al., Scientific Reports, 2026 ｜ 3D構造情報なしで、配列ベースの薬剤エンコーディングを用いて薬剤-標的結合予測を行う新しいアプローチを提供。 古典的な機械学習手法、ディープラーニングモデル、およびアンサンブルモデルの系統的な比較評価を実施。

Artificial Intelligence in Healthcare: Deep Learning Applications for Disease Diagnosis and Prediction ｜ FK Al et al., unknown, 2026 ｜ ディープラーニングが医療画像解析、臨床リスク予測、マルチモーダル診断タスクにおいて大きな進歩を遂げたことを強調。 FDAのAIおよび機械学習ベースのソフトウェア医療機器に関する討議文書の重要性について言及。