医療における不正確な情報への対処における自然言語処理のスコーピングレビュー：エラー、誤情報、幻覚
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：A scoping review of natural language processing in addressing medically inaccurate information: Errors, misinformation, and hallucination.
雑誌名：J Biomed Inform. 2025 Sep; 169: 104866.
概 要：
本レビューは、自然言語処理（NLP）を用いて医療における不正確な情報（エラー、誤情報、幻覚）を検出、修正、軽減する可能性と課題を探求することを目的としています。これらの概念を統一することで、共通の方法論的基盤と医療におけるそれぞれの意味合いを強調しています。患者の安全を向上させ、公衆衛生コミュニケーションを改善し、医療におけるより信頼性が高く透明性のあるNLPアプリケーションの開発を支援することを目指しています。
方 法：
PRISMA-ScRガイドラインに従い、2020年から2024年までの研究を対象にしたスコーピングレビューを実施しました。医療における不正確な情報に対処するためにNLPを使用した研究を選定し、トピック、タスク、文書タイプ、データセット、モデル、評価指標に基づいて分類しました。
結 果：
NLPは、以下のタスクにおいて医療における不正確な情報に対処する可能性を示しました：（1）エラー検出、（2）エラー修正、（3）誤情報検出、（4）誤情報修正、（5）幻覚検出、（6）幻覚軽減。ただし、データプライバシー、文脈依存性、評価基準に関する課題が残っています。
結 論：
本レビューは、医療における不正確な情報に対処するためのNLPの適用における進展を強調しつつ、持続的な課題への対処の必要性を指摘しています。今後の取り組みは、実世界のデータセットの開発、文脈的手法の洗練、幻覚管理の改善に焦点を当て、信頼性が高く透明性のある医療アプリケーションを確保する必要があります。