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Un article argue que les systèmes RAG génériques manquent de pertinence clinique faute de modélisation du profil utilisateur patient.
Un nouveau benchmark issu de cas de patients standardisés met en lumière les limites des LLM face à des scénarios cliniques réalistes et multi-tours.
Un projet utilise l'IA pour créer des affiches de premiers secours claires et accessibles, potentiellement vitales en situation d'urgence.
Face à une pénurie projetée de 11 millions de soignants d'ici 2030, les acteurs de la santé misent sur les agents IA pour alléger la charge cognitive des cliniciens.
Une approche en trois étapes combinant machine learning et LLM permet de détecter les automutilations dans les notes de triage hospitalières avec une haute précision.
Un nouveau benchmark évalue les LLMs comme médecins hospitaliers sur des décisions cliniques séquentielles — et révèle d'importants écarts entre qualité de décision et qualité de raisonnement.
Le célèbre hôpital pédiatrique américain s'appuie sur la technologie OpenAI pour alléger la charge opérationnelle et identifier plus de 40 cas de maladies rares.
Des modèles légers conservent 90 % des performances des grands modèles tabulaires en santé, tout en s'exécutant 26× plus vite sur CPU.
Un outil open source exploitant l'IA pour aider les patients diabétiques à gérer leur glycémie et leur traitement.
Des auditeurs de l'Ontario révèlent que les outils IA de transcription utilisés par les médecins produisent régulièrement des erreurs sur des faits élémentaires.
Medicare déploie un cadre de remboursement inédit pensé pour les outils d'IA en santé, sous le radar de la majorité de l'industrie technologique.
Un système multi-agents dédié à l'oncologie combine raisonnement clinique et protection des données patients sans recours au cloud.