patient safety

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DOCDEV.to AI·03/05/2026

How To Spot Hidden Dangers in AI Health Apps

Ce guide explore les dangers cachés et les vulnérabilités potentielles des applications de santé basées sur l'IA. Il propose des méthodes et des critères pour identifier les risques et assurer la sécurité des patients lors de l'utilisation de ces technologies.

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RESEARCHarXiv CS.LG·01/05/2026

Detecting Clinical Discrepancies in Health Coaching Agents: A Dual-Stream Memory and Reconciliation Architecture

Les agents LLM dans le domaine de la santé sont confrontés au défi de concilier les auto-déclarations des patients (sujettes aux biais) et les dossiers de santé électroniques (validés mais souvent obsolètes). Cette recherche introduit une architecture de mémoire à double flux pour séparer et réconcilier ces sources, détectant les écarts afin d'améliorer la sécurité clinique.

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