論文の概要: Retrieval-Augmented Generation in Medicine: A Scoping Review of Technical Implementations, Clinical Applications, and Ethical Considerations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05901v2
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:25:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 13:23:30.428904
• Title: Retrieval-Augmented Generation in Medicine: A Scoping Review of Technical Implementations, Clinical Applications, and Ethical Considerations
• Title（参考訳）: 医学における検索・拡張世代:技術実践,臨床応用,倫理的考察
• Authors: Rui Yang, Matthew Yu Heng Wong, Huitao Li, Xin Li, Wentao Zhu, Jingchi Liao, Kunyu Yu, Jonathan Chong Kai Liew, Weihao Xuan, Yingjian Chen, Yuhe Ke, Jasmine Chiat Ling Ong, Douglas Teodoro, Chuan Hong, Daniel Shi Wei Ting, Nan Liu,
• Abstract要約: Retrieval-augmented Generation (RAG) 技術は臨床応用性を高める可能性がある。 本研究は医学におけるRAGの応用についてレビューした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.664301156752778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid growth of medical knowledge and increasing complexity of clinical practice pose challenges. In this context, large language models (LLMs) have demonstrated value; however, inherent limitations remain. Retrieval-augmented generation (RAG) technologies show potential to enhance their clinical applicability. This study reviewed RAG applications in medicine. We found that research primarily relied on publicly available data, with limited application in private data. For retrieval, approaches commonly relied on English-centric embedding models, while LLMs were mostly generic, with limited use of medical-specific LLMs. For evaluation, automated metrics evaluated generation quality and task performance, whereas human evaluation focused on accuracy, completeness, relevance, and fluency, with insufficient attention to bias and safety. RAG applications were concentrated on question answering, report generation, text summarization, and information extraction. Overall, medical RAG remains at an early stage, requiring advances in clinical validation, cross-linguistic adaptation, and support for low-resource settings to enable trustworthy and responsible global use.
• Abstract（参考訳）: 医療知識の急速な成長と臨床実践の複雑さの増大が課題となっている。 この文脈では、大きな言語モデル(LLM)は価値を示してきたが、固有の制限は残っている。 Retrieval-augmented Generation (RAG) 技術は臨床応用性を高める可能性がある。 本研究は医学におけるRAGの応用についてレビューした。 調査は主に公開データに依存しており、プライベートデータに制限があることがわかった。 検索において、アプローチは一般的に英語中心の埋め込みモデルに依存し、LSMは概ね汎用的であり、医学固有のLSMは限られていた。 評価のために、自動メトリクスは、生成品質とタスクパフォーマンスを評価し、人間の評価は、正確さ、完全性、妥当性、フラレンシに重点を置いており、バイアスと安全性に十分な注意を払っていない。 RAGアプリケーションは質問応答、レポート生成、テキスト要約、情報抽出に集中していた。 全体として、医学的なRAGは初期段階にあり、信頼性と責任のあるグローバルな使用を可能にするために、臨床検証、言語横断的な適応、低リソース設定のサポートが必要である。

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