医学 x AI

Expanding access to vascular care using BlueDop Vascular Expert: an artificial intelligence-driven diagnostic tool ｜ BJV Bockern et al., Journal of Wound Care, 2026. ｜ 多様な臨床現場で実装可能な診断技術を提供する。 人工知能（AI）駆動型の診断ツールであり、BlueDop Medical Ltd.（英国）が開発した。

ViGNet: A Clinical Data-Supported Deep Learning Approach for NSCLC Immunotherapy Response Prediction in Digital Pathology ｜ L Kong et al., Medical Image Analysis, 2026. ｜ 非小細胞肺がん (NSCLC) の免疫療法反応予測は、精密腫瘍学と臨床ワークフロー最適化にとって不可欠である。 既存の人工知能モデルは、全スライド画像（WSI）に基づいているが、マルチスケール形態学的特徴や臨床病理学データの異種情報を十分に活用できていない。

Early Immunological Biomarkers for Personalized Treatment Selection in Severe COVID-19: Post Hoc Machine Learning Analysis of a Randomized Clinical Trial ｜ S Savvopoulos et al., JMIR Medical Informatics, 2026. ｜ 技術は、精密医療において、疾患予測、高リスク個人の層別化、個別化治療選択のための臨床データ分析に利用されている。 重症COVID-19の個別化治療選択を支援するため、早期免疫学的および臨床的指標を用いた予測ツールが開発されている。

For best results with Artificial Intelligence in healthcare, leverage and augment, rather than outsource. ｜ CS Webster, Asia Pacific Scholar, 2026. ｜ は、 の のように、臨床知識やスキルを置き換えるのではなく、強化するために医療において使用されるべきである。 LLMは医療記録の転写などのタスクを支援できるが、臨床意思決定においては人間の専門知識と組み合わせて活用することが重要である。

Dual dimensions of artificial intelligence use among medical academia: related knowledge, attitudes and ethical concerns, a national survey, 2025 ｜ DI Omar et al., Scientific Reports, 2026. ｜ 医療分野における人工知能（AI）の利用は増加しており、AIは臨床意思決定を代替するのではなく、補完するものとして活用されるべきであると強調されている。 AIの効果的な利用には、技術的専門知識よりも概念的理解が求められる。

Challenges and barriers to integrating artificial intelligence in medical education and healthcare: a qualitative exploration ｜ F Abadi et al., Journal of Medical Education Development, 2026. ｜ 人工知能（AI）は医療提供と医療教育を再構築しており、その統合には障壁が存在する。 本研究は、医療教育および臨床応用におけるAIの知識、態度、スキルに関する医療関係者の視点から、AI利用の障壁を質的に特定することを目的としている。

ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS, HEALTHCARE SERVICES AND CIVIL LIABILITY ｜ M Gigola, unknown, 2026. ｜ 人工知能システムは、診断、予防、手術、医療サービスの自動化において医療専門職に利益をもたらす。 本研究は、医療分野におけるロボティクスと人工知能の広範な応用と、それに伴う民事責任の問題を議論している。

Integrating artificial intelligence into drug delivery systems: Formulation development and current challenges ｜ I Lucas et al., European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics, 2026. ｜ 人工知能（AI）は、製剤設計、ナノキャリア最適化、スマート・制御放出システムなど、薬物送達システム開発の初期段階に統合されている。 および は、新たな治療アプローチの促進、プロセス効率の向上、個別化医療への貢献のための補完的かつ意思決定支援ツールとして位置づけられている。

Pros and cons of artificial intelligence in clinical decision-making ｜ GLS Diniz et al., Revista Bioética, 2026. ｜ 人工知能（AI）の医療への統合は医療行為の進歩に貢献するが、技術導入と専門職の人間的側面、特に臨床推論の発達の維持との間に微妙な線引きが存在する。 本研究は、AIの長所と短所を分析し、人間的側面を維持しつつAIを統合する方法を倫理的視点から議論している。

Ten Headache Specialists versus Artificial Intelligence for Clinical Literature Summarization: A Critical Evaluation and Comparison ｜ A Lozano et al., arXiv preprint arXiv …, 2026. ｜ エビデンスに基づいた医療には最新の医療文献要約が不可欠であるが、臨床医は時間的制約と情報量の増大に直面している。 本研究は、臨床文献を要約する人工知能の能力を、10人の頭痛専門医と比較して批判的に評価している。