本レビューは、リトリーバル強化生成（RAG）が医療分野における大規模言語モデルの統合においてどのように発展しているかを考察し、主にプライバシーリスクに焦点を当てています。具体的には、病歴などの保護された健康情報（PHI）の露出といったプライバシーリスクが十分に軽減されていないことを指摘。レビューでは、医療におけるRAGの現在の動向、臨床シナリオにおける敏感なデータタイプ、関連するプライバシーリスク、既存および新たなデータ保護メカニズム、患者データプライバシー保護の今後の方向性を分析。23件のRAGに関する文献を基に、データの保存、伝送、取得、生成の各段階におけるプライバシー課題を構造的に整理し、具体的な問題点やその背後にある原因を明示しています。また、プライバシー保護戦略に関する17件の文献を精査し、臨床的な検証の不足や評価フレームワークの欠如などの重要なギャップを発見。最後に、これらの限界に基づいて具体的な解決策を提言し、医療RAGにおけるプライバシーの脆弱性を理解するための体系的な枠組みを提供しています。