Um arcabouço hipotético-dedutivo orientado à segurança para diagnóstico diferencial assistido por IA

arXiv:2607.08038v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: O erro diagnóstico é uma grande ameaça à segurança do paciente, mas os atuais sistemas de grandes modelos de linguagem (LLM) frequentemente tratam o diagnóstico como uma tarefa de predição de tentativa única, sem salvaguardas contra alternativas de alto risco negligenciadas ou uma verificação rigorosa de seu raciocínio. Aqui, apresentamos o AegisDx, um arcabouço orientado à segurança para o raciocínio clínico hipotético-dedutivo. O AegisDx coordena componentes especializados de LLM por meio de contratos específicos de função, inter...