Une prépublication montre que 15 modèles de langage repèrent plus d'erreurs insérées dans des essais cliniques que les relecteurs humains

L'étude sur medRxiv rapporte 58 % à 99 % d'erreurs majeures détectées contre 27 % pour les humains, mais les modèles signalent aussi des problèmes dans des rapports témoins sans erreur ; pas encore évaluée par les pairs.