神経学における大規模言語モデル：ミニレビュー
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Large language models for neurology: a mini review.
雑誌名：Front Digit Health. 2025; 7: 1732759. doi: 10.3389/fdgth.2025.1732759. Epub 2026 Jan 06.
概 要：
このミニレビューでは、大規模言語モデルが神経学において診断推論の強化、文書作成の効率化、ワークフローの改善に寄与する可能性について考察しています。アルツハイマー病、パーキンソン病、多発性硬化症、てんかんにおける新たな応用を調査し、環境文書作成、マルチモーダルデータ統合、臨床意思決定支援に重点を置いています。導入における主な障壁としては、バイアス、プライバシー、信頼性、規制の整合性が挙げられます。
方 法：
本レビューは、神経学における大規模言語モデルの応用に関する文献を調査し、特にアルツハイマー病、パーキンソン病、多発性硬化症、てんかんに焦点を当てています。文献からの情報を基に、言語モデルの利点と課題を分析しました。
結 果：
大規模言語モデルは、バイアスやプライバシーの問題を抱えつつも、神経学における診断支援や文書作成の効率化に寄与する可能性があります。特に、マルチオミクスデータや神経画像データの統合、デジタルツインシミュレーションの活用が精密神経学の進展に寄与することが期待されています。
結 論：
大規模言語モデルの臨床での成功は、モデルの堅牢性、倫理的ガバナンス、慎重な実装の進展に依存しています。今後、神経学に特化した言語モデルが生物医学的オントロジーやFHIR基準においてより流暢になることで、データの相互運用性が向上し、臨床医とAIシステム間の協力が円滑になることが期待されます。