1: 2026/09/01(火) 23:15:01.40 ID:Zca7OVec
AIが生成した“存在しない病名”、研修医の44%が信用 見抜けた医師との差は? 仏大学病院が検証
フランスの大学病院「Lille University Hospital」などに所属する研究者らが発表した論文「Hallucination by proxy in LLM-assisted differential diagnosis」は、大規模言語モデル(LLM)がもっともらしく提示した架空の病名が医師にどのような影響を与えるかを検証した研究報告だ。
LLMを用いた診断支援は医療において可能性を秘めているが、AIのハルシネーションが医師の診断にどのような影響を与えるかについては解明されていない。
研究チームは、LLMベースの診断支援システムのシステムプロンプトを意図的に操作し、鑑別診断のリスト内に「ニューロカドミウム症」(neurocadmiumatosis)という架空の診断を提示する(最も確からしい診断として挙げる)ように仕掛けた。
そのうえで、医療機関内およびオンラインでの調査を通じ、計41人の医師に脳MRI画像の診断をLLMの支援付きで行わせ、架空の病名に対する反応を観察した。
(以下略、続きはソースでご確認ください)
[ITmedia] 2026年08月31日 07時00分
https://www.itmedia.co.jp/news/article/2608/31/2000000865/
フランスの大学病院「Lille University Hospital」などに所属する研究者らが発表した論文「Hallucination by proxy in LLM-assisted differential diagnosis」は、大規模言語モデル(LLM)がもっともらしく提示した架空の病名が医師にどのような影響を与えるかを検証した研究報告だ。
LLMを用いた診断支援は医療において可能性を秘めているが、AIのハルシネーションが医師の診断にどのような影響を与えるかについては解明されていない。
研究チームは、LLMベースの診断支援システムのシステムプロンプトを意図的に操作し、鑑別診断のリスト内に「ニューロカドミウム症」(neurocadmiumatosis)という架空の診断を提示する(最も確からしい診断として挙げる)ように仕掛けた。
そのうえで、医療機関内およびオンラインでの調査を通じ、計41人の医師に脳MRI画像の診断をLLMの支援付きで行わせ、架空の病名に対する反応を観察した。
(以下略、続きはソースでご確認ください)
[ITmedia] 2026年08月31日 07時00分
https://www.itmedia.co.jp/news/article/2608/31/2000000865/
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