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Éditorial
Du laboratoire au cabinet : pourquoi les études sur l'IA en santé ne mesurent pas ce qu'elles prétendent mesurer

Du laboratoire au cabinet : pourquoi les études sur l'IA en santé ne mesurent pas ce qu'elles prétendent mesurer

Les grandes études sur l'IA en santé — publiées dans Nature, JAMA, The Lancet — utilisent des participants Prolific, des vignettes textuelles et des comparateurs inadéquats. Cinq couches de distance séparent ces protocoles de la réalité clinique. Analyse détaillée, données chiffrées et grille de lecture pour le praticien.

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77 % des études sur les LLM en santé mentale ne dépassent pas le stade du test technique : le framework de Hua

Sur 160 études analysées, les LLM représentent 77 % des tests techniques mais seulement 16 % des essais cliniques. Une équipe de Harvard propose un cadre à trois niveaux pour situer ce que les études prouvent réellement — et ce qu'elles ne prouvent pas.

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Décryptage
Pourquoi une IA qui « surpasse les médecins » en labo peut échouer en cabinet : le cadre de Choudhury
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Pourquoi une IA qui « surpasse les médecins » en labo peut échouer en cabinet : le cadre de Choudhury

Une IA qui obtient 95 % de précision sur des cas standardisés peut échouer en pratique clinique. Un chercheur en facteurs humains de West Virginia University explique pourquoi — et propose un cadre à trois niveaux que tout clinicien devrait connaître avant de se fier à une étude sur l'IA en santé.

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