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Lorsque les patients interviennent : étendre la sécurité de l’IA conversationnelle clinique aux interruptions
When Patients Cut In: Extending Clinical Conversational AI Safety to Interruptions
AI InsightCet article présente pour la première fois l’interruption du patient dans l’évaluation de la sécurité de l’IA conversationnelle clinique, révélant que l’architecture en cascade (ASR-LLM-TTS) perdra le contenu nécessaire au diagnostic et au traitement dans les interactions réelles. Par rapport aux références existantes, qui supposent généralement que les patients attendent, cette évaluation propose trois types d'interruptions, comblant le vide dans l'évaluation de la récupération après interruption.Importance 72/100