最先端の言語モデル（LLM）が医療診断にもたらす変化について、わたしたちのレビューが詳細に解説しています。19の臨床専門分野をカバーし、テキストや画像、ビデオなど多岐にわたる臨床データの解析に用いられるLLM技術が紹介されています。
それぞれの技術は特定のタスクに対してカスタマイズされており、診断の精度を高めるための方法が工夫されています。例えば、「チェーン・オブ・ソート」などの手法は、データを段階的に解析して、精度の高い診断結果を導き出すことができます。また、複数の専門分野のデータを用いた事前学習を行うことで、未知の症例への適応力やロバスト性も向上します。
このレビューには、医療専門家による評価やLLM自体を評価者として利用するなど、複数のパフォーマンス評価方法が検討されています。それにより、実際の診断タスクの複雑さに対応するためのさまざまなアプローチが提示されているのです。高校生のみなさんも、医療の未来を担うLLMの可能性をのぞいてみませんか？
出典 : Large language models for disease diagnosis: a scoping review – npj Artificial Intelligence https://www.nature.com/articles/s44387-025-00011-z
