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 · Article de revue · CC BY 4.0
Les patients lisent de plus en plus leurs résultats d’analyses avant leur médecin, et beaucoup les confient désormais à un modèle d’IA généraliste pour les comprendre. Cet article étudie le cas plus restreint d’un outil d’interprétation conçu pour un seul domaine, en prenant comme sujet notre propre outil gratuit d’analyse des rapports sur les moisissures et les biotoxines. Il examine les choix de conception qui concentrent le risque : restreindre le périmètre, présenter les réponses comme purement éducatives et sans visée diagnostique, ne rien conserver, guider le masquage des données personnelles et se protéger contre l’injection de consignes dans les documents envoyés. Il confronte ces choix à la littérature sur la précision et les hallucinations des modèles en interprétation clinique. Il les situe aussi par rapport à la frontière réglementaire entre aide à la décision clinique et dispositif médical réglementé.
DOI : 10.5281/zenodo.21851379