Large Language Models as Consumer Lab-Report Interpreters: A Design Case Study of an AI Tool for Mold and Biotoxin Testing
Bisht, H. · 2026 · Zenodo · Artículo · CC BY 4.0
Cada vez más personas leen sus resultados de laboratorio antes que su médico, y muchas se los pasan a un modelo de lenguaje generalista para entenderlos. Este artículo estudia un caso más acotado, el de un intérprete creado para un solo ámbito, y toma como objeto de estudio nuestra herramienta gratuita para informes de moho y biotoxinas. Analiza las decisiones de diseño que concentran el riesgo. Entre ellas están limitar el alcance, presentar el resultado como información educativa sin valor diagnóstico, no guardar ningún dato, guiar la anonimización y protegerse frente a la inyección de instrucciones en los documentos subidos. Contrasta esas decisiones con la literatura sobre la precisión y las alucinaciones de los modelos en la interpretación clínica. También las sitúa frente a la frontera regulatoria entre el apoyo a la decisión clínica y un producto sanitario regulado.
DOI: 10.5281/zenodo.21851379