Hacia la evaluación y selección automática de modelos de desidentificación de PHI mediante la colaboración de múltiples agentes

Resumen: La desidentificación de la información de salud protegida (PHI) es fundamental para permitir la reutilización segura de notas clínicas; sin embargo, la evaluación y comparación de los modelos de desidentificación de la PHI generalmente depende de costosas anotaciones de expertos a pequeña escala.

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Operacionalización de la cognición extendida: métricas formales para el conocimiento corporativo y la responsabilidad legal

Resumen:La responsabilidad corporativa gira en torno a nociones de textit{mens rea} corporativa, tradicionalmente imputadas a agentes humanos. Sin embargo, estos supuestos están siendo cuestionados a medida que la IA generativa media cada vez más en la toma de decisiones empresariales.

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Fiabilidad del razonamiento clínico generado por modelos de lenguaje grande en tecnología de reproducción asistida: estudio de evaluación comparativa ciega

Resumen: La creación de cadenas de pensamiento (CoT) clínicas de alta calidad es crucial para una inteligencia artificial (IA) médica explicable, aunque esté limitada por la escasez de datos. Aunque los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden sintetizar datos médicos, su confiabilidad clínica aún no se ha verificado.

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