論文の概要: A Comprehensive Survey on the Trustworthiness of Large Language Models in Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15871v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 18:43:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:58:55.288749
• Title: A Comprehensive Survey on the Trustworthiness of Large Language Models in Healthcare
• Title（参考訳）: 医療における大規模言語モデルの信頼性に関する総合調査
• Authors: Manar Aljohani, Jun Hou, Sindhura Kommu, Xuan Wang,
• Abstract要約: 医療における大規模言語モデル(LLM)の適用は、臨床意思決定、医学研究、患者医療に革命をもたらす可能性がある。 LLMはますます医療システムに統合されているため、信頼性と倫理的展開を保証するために、いくつかの重要な課題に対処する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.765614539740084
• License:
• Abstract: The application of large language models (LLMs) in healthcare has the potential to revolutionize clinical decision-making, medical research, and patient care. As LLMs are increasingly integrated into healthcare systems, several critical challenges must be addressed to ensure their reliable and ethical deployment. These challenges include truthfulness, where models generate misleading information; privacy, with risks of unintentional data retention; robustness, requiring defenses against adversarial attacks; fairness, addressing biases in clinical outcomes; explainability, ensuring transparent decision-making; and safety, mitigating risks of misinformation and medical errors. Recently, researchers have begun developing benchmarks and evaluation frameworks to systematically assess the trustworthiness of LLMs. However, the trustworthiness of LLMs in healthcare remains underexplored, lacking a systematic review that provides a comprehensive understanding and future insights into this area. This survey bridges this gap by providing a comprehensive overview of the recent research of existing methodologies and solutions aimed at mitigating the above risks in healthcare. By focusing on key trustworthiness dimensions including truthfulness, privacy and safety, robustness, fairness and bias, and explainability, we present a thorough analysis of how these issues impact the reliability and ethical use of LLMs in healthcare. This paper highlights ongoing efforts and offers insights into future research directions to ensure the safe and trustworthy deployment of LLMs in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 医療における大規模言語モデル(LLM)の適用は、臨床意思決定、医学研究、患者医療に革命をもたらす可能性がある。 LLMはますます医療システムに統合されているため、信頼性と倫理的展開を保証するために、いくつかの重要な課題に対処する必要がある。 これらの課題には、誤った情報を生成するモデル、意図しないデータ保持のリスクを持つプライバシ、堅牢性、敵対的攻撃に対する防御を必要とすること、公正性、臨床結果のバイアスに対処すること、説明可能性、透明性の高い意思決定を保証すること、安全、誤情報や医療ミスのリスクを軽減することが含まれる。 近年,LLMの信頼性を体系的に評価するベンチマークや評価フレームワークの開発が始まっている。 しかし、医療におけるLSMの信頼性は未熟であり、この領域に関する総合的な理解と今後の知見を提供する体系的なレビューが欠如している。 この調査は、医療のリスク軽減を目的とした、既存の方法論とソリューションに関する最近の研究の包括的概要を提供することで、このギャップを埋めるものである。 真理性,プライバシと安全性,堅牢性,公正性とバイアス,説明可能性といった重要な信頼性の側面に注目して,これらの問題が医療におけるLLMの信頼性と倫理的利用に与える影響を徹底的に分析する。 本稿では,現在進行中の取り組みに注目し,医療におけるLLMの安全かつ信頼性の高い展開を確実にするための今後の研究の方向性について考察する。

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