大規模言語モデル（LLM）は、人工知能（AI）の一種で、膨大なデータをもとに文章を理解し、生成することができます。
医療分野では診断支援や患者とのコミュニケーションなど、さまざまな業務に使える可能性が注目されています。
しかし、LLMにはいくつかの限界があり、そのままでは信頼性や知識の更新に問題があります。
本記事では、LLMが抱える具体的な課題と、それを解決するために外部知識やツールを活用する「Augmented Language Models（拡張言語モデル）」について、初学者でもわかりやすく解説します。
LLMの課題：学習効率・知識の更新・信頼性とは？
学習効率の問題：LLMは「全てを記憶」するのが大変
LLMは、病気の診断や患者の症状に対するアドバイスを行うために、膨大な量の医療データを学習しています。
しかし、ここで問題となるのが「学習効率」です。
LLMは「すべてのデータを記憶する」のではなく、大量の医療データからパターンを学習し、それを元にタスクを遂行します。
ただし、LLMは固定されたパラメータに基づいて動作するため、新しい情報を簡単に取り入れることができず、特定の時点での知識しか反映できません。
医療に関する知識は非常に広範で、たとえば数百種類の病気やそれに関連する治療法、薬品情報、最新のガイドラインなどをすべて記憶するには、非常に多くのデータが必要です。
LLMはあらかじめ学習された知識をもとにタスクを行いますが、この「すべてを内部に覚えておく」という考え方には限界があります。
特に、医療分野では次々に新しい治療法や研究成果が出るため、学習された知識がすぐに古くなってしまう可能性があります。
たとえば、COVID-19に関する情報も、数か月前と現在では大きく変わっていることが多いですよね？
LLMは最新情報を内部に持っていない限り、その情報に基づいた判断ができないのです。
知識の更新・修正が難しい：医療知識は常に進化する
LLMが抱えるもう一つの大きな課題は、「知識の更新や修正が難しい」ことです。
たとえば、2020年に学習されたモデルは、当時の医学ガイドラインに基づいて動作しますが、それ以降の新しい知識が追加されていないと、古い情報に基づいた診断やアドバイスを行ってしまう可能性があります。
一度学習されたモデルを完全に再トレーニングするには時間とコストがかかりますが、特定の分野に関しては「ファインチューニング」と呼ばれる手法で部分的な更新を行うことも可能です。
ただし、医療分野のように知識が日々進化する領域では、頻繁に大規模な更新が必要になるため、依然として課題は残ります。
具体例を挙げると、COVID-19の初期段階では、ある薬が効果的だとされていましたが、後の研究でそれが間違いだったと判明した場合、LLMはその誤った情報を修正しなければなりません。
しかし、こうした頻繁な知識の更新には技術的な課題が多く、医療現場では常に最新の知識に基づく診療が求められるため、LLM単体での運用は不十分です。
信頼性と「ハルシネーション」問題：間違った情報をもっともらしく語る危険性
LLMには、あたかも正しいように見える誤情報を生成する「幻覚・ハルシネーション（Hallucination）」という問題があります。
これは、LLMが事実に基づかない情報をもっともらしく生成してしまう現象で、特に医療分野では大きなリスクを伴います。
誤った診断や治療方針を提供することで、患者の健康に深刻な影響を与える可能性があるため、医療現場でのLLMの利用には慎重な対策が必要です。
たとえば、患者から「この薬は私に合いますか？」と質問されたとき、LLMが最新の薬剤情報を持っていないと、間違ったアドバイスをしてしまうかもしれません。
また、「自分の知識がどこから来たのか」説明できないため、生成された情報の信頼性が疑われることもあります。
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外部知識でAIを強化する技術：RAGとTool-useの役割
上記のようなLLMの課題を解決するために、「RAG（Retrieval Augmented Generation）」や「Tool-use（ツール利用）」といった技術が登場しました。
これらの技術は、LLMの外部にある最新情報やツールを活用することで、より正確で信頼性の高い結果を提供することを目指しています。
RAG（Retrieval Augmented Generation）とは？
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、LLMが自分の「記憶」だけでなく、外部のデータベースや情報ソースからリアルタイムで知識を取得できる技術です。
これにより、モデルの内部にすべての知識を保持する必要がなく、必要なときに最新の情報を取得して利用します。
たとえば、医師が患者に対して新しい治療法を説明する際、RAGを活用すると、AIが瞬時に外部の医療データベースから最新の論文やガイドラインを検索し、その情報を元に解答を生成できます。
これにより、医師は常に最新の知識に基づいた診断支援を受けることができ、信頼性の高い情報を提供できるようになります。
具体的には、LLMが内部に持っている知識だけでなく、例えば最新の医学データベースにアクセスして、病気に関する最新の治療法や推奨される薬剤情報を取得することで、より適切な診療支援が可能になります。
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Tool-useとは？
Tool-useは、LLMが特定のツールやAPI（アプリケーション・プログラム・インターフェース）と連携して、タスクを効率的に処理する技術です。
たとえば、最新の薬剤情報を提供するAPIや、診療ガイドラインの管理を行うAPIと連携することで、AIは最新の薬剤の副作用や相互作用に関する情報をリアルタイムで取得し、正確な情報を提供することができます。
これにより、医療従事者は安心してAIを利用でき、誤った情報による医療ミスのリスクを減らすことができます。
RAGとTool-useの組み合わせでAIをどう強化するか？
RAGやTool-useを使えば、LLMはもはや内部の知識に依存せず、必要なときに必要な情報を外部から取得できるようになります。
これにより、最新の医療情報に基づいた信頼性の高い診断支援や治療提案が可能になります。
医療現場におけるAugmented Language Modelsの活用例
診断支援におけるRAGの役割
例えば、医師がある病気の診断を行う際、RAGを利用すると、AIは最新の治療ガイドラインや研究論文を外部から取得し、その情報を基にした診断支援を提供できます。
これにより、医師は診療の際に常に最新の知見を参考にすることができ、より正確な判断を下すことが可能です。
Tool-useを活用した薬剤情報の提供
薬剤情報は日々更新され、新しい副作用や相互作用のリスクが発見されることがあります。
Tool-useを使えば、AIは最新の薬剤データベースと連携し、患者に処方する薬のリスクや効果を迅速に確認することができます。
これにより、医療従事者は安全かつ効果的な治療を提供することができ、患者の安心感も高まります。
医療相談サービスでの応用
患者からの質問に対して、AIが最新の医療情報を検索し、信頼性の高い回答を提供するシステムも考えられます。
たとえば、患者が特定の症状について質問した際、AIは最新のデータベースを活用してその症状に関連する情報を提供し、適切な受診を促すことができます。
これにより、患者は安心して医療機関を利用できるようになります。
まとめ
大規模言語モデル（LLM）は医療分野で非常に役立つ技術ですが、そのままでは信頼性や知識の更新に限界があります。
RAGやTool-useといった技術を活用することで、AIは外部の最新情報を取り込み、より信頼性の高い診療支援が可能になります。
これにより、医療従事者は最新の情報に基づいた判断ができ、患者に対して質の高いケアを提供することができます。
今後、こうした技術が医療現場でますます活用されることで、医療の質はさらに向上していくでしょう。
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