本記事では、複雑な医療知識の正確な解釈が求められる生物医学の質問応答（QA）において、引用を意識した推論や再検証プロセスを導入した「MedTrust-Guided Iterative RAG」フレームワークを提案します。このアプローチは、取得した医療文献に基づいて生成内容を明示的に構築し、様々な検証を行うことで、医療QAにおける事実の一貫性を高め、幻覚を軽減します。また、MedTrust-Alignモジュールによって、検証済みの正の例と幻覚を意識した負のサンプルを組み合わせ、診療内容の根拠を強化しつつ幻覚的な応答を抑制します。実験結果は、MedMCQA、MedQA、MMLU-Medにおいて他の競合手法を一貫して上回り、LLaMA3.1-8B-Instructモードで2.7%、Qwen3-8Bモードで2.4%の精度向上を示しました。