多言語医療における人工知能言語技術：前途にあるグランドチャレンジ

arXiv cs.CL / 2026/5/5

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要点

AI言語技術（LLMを含む）が、言語が異なる医療現場での翻訳・書き換え・記録・通訳・メッセージなどの業務に組み込まれつつあるが、流暢さと臨床的安全性や公平性は一致しない。
言語・訛り・タスク・ワークフローの違いで性能が変動し、効率化が誤りを見えにくくしたり、トレーサビリティを下げたりして、責任の所在を医療従事者や翻訳・通訳者、医療システム間で揺らすことがある。
本レビューは、文章コミュニケーション、音声コミュニケーション、そしてエージェント的ワークフローを対象に、信頼性・安全文化・信頼性の観点から能力評価や実装パターン、再発する誤りを整理している。
人間中心のAI言語技術（HCAILT）の視点で文献の一致点と矛盾点をまとめ、今後の研究と導入に向けた7つの「グランドチャレンジ」を提示している。
進展にはモデル改良だけでなく、説明責任のある社会技術的設計、調整された人の監督、MT/NLP・翻訳研究・HCI・臨床実践・実装科学・政策の連携強化が不可欠だと論じている。