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When Patients Cut In: Extending Clinical Conversational AI Safety to Interruptions
AI InsightEste artículo introduce por primera vez la interrupción del paciente en la evaluación de seguridad de la IA conversacional clínica, y revela que la arquitectura en cascada (ASR-LLM-TTS) perderá el contenido necesario de diagnóstico y tratamiento en interacciones reales. En comparación con los puntos de referencia existentes, que generalmente suponen que los pacientes esperan, esta evaluación propone tres tipos de interrupciones, llenando el vacío en la evaluación de la recuperación de la interrupción.Importancia 72/100