医療分野における大規模言語モデルの慎重な使用のためのリスク軽減戦略：患者と臨床医の視点
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Harm Reduction Strategies for Thoughtful Use of Large Language Models in the Medical Domain: Perspectives for Patients and Clinicians
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Jul 25; 27: e75849. doi: 10.2196/75849. Epub 2025 Jul 25.
概 要：
本研究は、大規模言語モデル（LLMs）の医療への統合が患者や臨床医に重大なリスクをもたらすことを指摘し、現在のガイダンスでは不十分であることを示しています。公衆衛生からのリスク軽減の原則を医療LLMsに適用し、特有のリスクを軽減しつつ倫理的な有用性を最大化するための構造化されたフレームワークを提案します。患者向けには健康リテラシーと出力の検証を強調し、臨床医向けには「人間の介在」を重視した検証とバイアスを意識したワークフローを推進します。具体的には、LLMsを支援ツールとして位置づけ、必須の検証を求める使用プロトコルの開発や、リスクに基づく展開ガイドラインと患者免責事項を含む実行可能な制度的政策の確立を提案します。
方 法：
本研究は、医療分野における大規模言語モデルの使用に関するリスクを軽減するためのフレームワークを構築するために、文献レビューと専門家の意見を基にしています。患者と臨床医それぞれに対する戦略を明確にし、倫理的な利用を促進するための具体的なプロトコルを提案しています。
結 果：
提案されたフレームワークは、患者の健康リテラシーの向上や出力の検証、臨床医による「人間の介在」検証の強化を含む具体的な戦略を示しています。また、リスクに基づく展開ガイドラインや患者免責事項の必要性を強調し、医療現場での大規模言語モデルの使用における倫理的な課題に対処するための実践的な手段を提供します。
結 論：
本研究は、医療分野における大規模言語モデルの倫理的な活用を促進し、イノベーションと責任のバランスを取るための実践的なロードマップを提供します。患者の安全、平等、信頼を維持しながら、医療の核心的価値を守ることが重要であると結論付けています。