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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15871v2
• Date: Wed, 17 Sep 2025 01:04:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 14:28:51.483814
• 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、患者医療の強化に大きく貢献する。 実際の臨床環境への統合は、信頼性、特に真理性、プライバシー、安全性、堅牢性、公正性、説明可能性に関する重要な懸念を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.378348088931578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of large language models (LLMs) in healthcare holds significant promise for enhancing clinical decision-making, medical research, and patient care. However, their integration into real-world clinical settings raises critical concerns around trustworthiness, particularly around dimensions of truthfulness, privacy, safety, robustness, fairness, and explainability. These dimensions are essential for ensuring that LLMs generate reliable, unbiased, and ethically sound outputs. While researchers have recently begun developing benchmarks and evaluation frameworks to assess LLM trustworthiness, the trustworthiness of LLMs in healthcare remains underexplored, lacking a systematic review that provides a comprehensive understanding and future insights. This survey addresses that gap by providing a comprehensive review of current methodologies and solutions aimed at mitigating risks across key trust dimensions. We analyze how each dimension affects the reliability and ethical deployment of healthcare LLMs, synthesize ongoing research efforts, and identify critical gaps in existing approaches. We also identify emerging challenges posed by evolving paradigms, such as multi-agent collaboration, multi-modal reasoning, and the development of small open-source medical models. Our goal is to guide future research toward more trustworthy, transparent, and clinically viable LLMs.
• 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、患者医療の強化に大きく貢献する。 しかし、実際の臨床環境への統合は、信頼性、特に真理性、プライバシー、安全性、堅牢性、公正性、説明可能性に関する重要な懸念を引き起こす。 これらの次元は、LCMが信頼性が高く、偏りがなく、倫理的に健全な出力を生成することを保証するために不可欠である。 研究者は最近、LSMの信頼性を評価するためのベンチマークと評価フレームワークの開発を始めたが、医療におけるLSMの信頼性は未熟であり、包括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、主要な信頼領域におけるリスク軽減を目的とした、現在の方法論と解決策の総合的なレビューを提供することによって、ギャップに対処する。 各次元が医療LLMの信頼性と倫理的展開にどのように影響するかを分析し、進行中の研究成果を合成し、既存のアプローチにおける重要なギャップを特定する。 また、マルチエージェントコラボレーション、マルチモーダル推論、小さなオープンソース医療モデルの開発など、パラダイムの進化によってもたらされる課題についても検討する。 我々のゴールは、より信頼でき、透明で、臨床的に実行可能なLSMに向けた将来の研究を導くことである。

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