医療AIにおいて、最新かつ信頼性のある回答を提供する手段として注目される「検索拡張生成（RAG）」だが、現実の臨床現場ではまだ十分に機能していないという実態が、最新のレビュー論文で明らかになった。技術的・規制的・インフラ的な障壁が普及を妨げているとされる。
従来の大規模言語モデル（LLM）は多くの分野で成果を上げているが、医療分野では「正確性」「最新性」「透明性」が不可欠であり、誤情報や古い知識を生成しやすいLLMの弱点が顕著になる。RAGはこれを克服するため、医療ガイドラインや研究論文、電子カルテなどの外部情報を検索・抽出し、それをもとに応答を生成する仕組みである。
しかし現実には、医学特有の専門用語、データ形式の多様性、そして高精度が求められる点から、情報収集・再評価・生成の各モジュールにおいて多くの課題が存在する。研究段階では、希少疾患の診断支援や放射線診断レポートの自動生成などで成果も見られるが、病院への本格導入はまだ限定的である。
論文では、RAG導入における5つの主な障壁が挙げられている：
- 信頼性：誤った情報源や再評価のミスによる誤情報の危険性
- 多言語対応：ほとんどが英語のみ対応、他言語は対応モデルが不足
- マルチモーダル性：医療データは画像や音声が多く、対応できるRAGは稀
- 計算リソース：大規模モデルの運用には高性能GPUが多数必要
- データプライバシー：患者情報の扱いが規制（GDPRやHIPAA）と衝突
ローカル環境で動作する小型モデルや、ハイブリッド型のRAGシステム、医療特化モデル（MedCPTなど）の導入も進んでいるが、それぞれに限界や新たな課題が伴う。
※本記事は、以下の記事をもとに翻訳・要約しています。
THE DECODER「Five major obstacles are holding back RAG systems in healthcare」
コメント
医療分野でのAI活用は、命に関わるだけに慎重さが求められます。RAGは確かに有望な技術ですが、現時点ではその導入には多くの壁があるようです。特に、信頼性やプライバシー、多言語への対応など、現場で実際に使うにはまだハードルが高い印象を受けました。とはいえ、医療の質を高めるポテンシャルは非常に大きいため、今後の技術進展と制度整備に期待したいところです。身近な医療にAIが安全に活用される日も、そう遠くないかもしれません。