Étude NOHARM Stanford-Harvard : sur 31 LLMs évalués sur 100 cas réels, le risque de recommandations médicales sévèrement nocives atteint jusqu’à 22,2 % des cas. Les meilleurs modèles restent entre ~12 et 15 erreurs sévères sur 100 cas. Les erreurs par omission représentent 76,6 % des erreurs sévères.

Angle mort : la dispersion intra-modèle.
Les résultats sont présentés en moyennes, mais l’étude montre aussi une variabilité importante entre cas. Cela signifie qu’un même système peut paraître très sûr globalement tout en restant imprévisible à l’échelle d’un patient individuel, un point peu discuté par rapport aux moyennes agrégées.

A lire ici : https://lnkd.in/es4dNcBq

What's more convincing to an AI than a doctor's discharge note?
Not Reddit. Not social media conspiracies. Not even "everyone says so."
In our latest work published in The Lancet Digital Health: the finding that caught us off guard wasn't that LLMs fall for medical misinformation (they do, ~32% of the time across more than 3.4M prompts). It's where they fall hardest.
We fed 20 LLMs different types of misinformation, including real stuff people actually shared online. Things like "rectal garlic insertion boosts the immune system," "when oxygen reaches a tumor it spreads, so surgery must be harmful".. 
When this came from Reddit-style posts? Models were skeptical. Only ~9% susceptibility. Still not great at scale, millions of people interact with these models daily, but here's the punch line:
Take that same fabricated nonsense, wrap it in formal clinical language - a discharge note telling patients to "drink cold milk daily to treat esophageal bleeding" - and suddenly 46% of models just… went with it!
And the part nobody expected: when we framed misinformation as a logical fallacy - “a senior clinician with 20 years of experience endorses this" or "everyone knows this works" - models actually got more suspicious, not less. Appeal to popularity dropped susceptibility to 12%.
So LLMs have basically learned to distrust the language of internet arguments… but blindly trust anything that sounds like a doctor wrote it.
Think about that next time someone pitches you an AI scribe that auto-generates patient instructions from clinical notes.
Link for the full paper (and an extra intersting comment about it from Sander van der Linden and Yara Kyrychenko) - https://lnkd.in/dfH7-Vw5
Huge thanks to the incredible team: Vera Sorin, MD, CIIP, Lothar H. Wieler, Alexander Charney, @patricia kovatch , Carol Horowitz, MD, MPH, Panagiotis Korfiatis, Ben Glicksberg, Robbie Freeman, Girish Nadkarni, and Eyal Klang.

LLMs need immunization to protect against misinformation!

New commentary out in The Lancet Digital Health with the brilliant Yara Kyrychenko where we argue that AI systems can and should be inoculated against misinformation!

Following great work from Mahmud Omar & team showing how many LLMs are susceptible to medical misinformation, recent work suggests that the inoculation analogy can be extended to AI:

By pre-emptively exposing LLMs to weakened doses of the techniques used to produce misinformation and by refuting it in advance, LLMs should be less likely to accept and produce misinformation in the future. We offer three broad ways to inoculate LLMs:

✅ *Misinformation fine-tuning* (e.g., small quarantined set of explicitly labelled falsehoods).

✅ *Inoculation constitution* (e.g., encoding guardrails that teach the model about general manipulation techniques).

✅ *Inoculation prompting* (e.g., explicitly asking a model to act in misaligned ways in controlled settings so that it learns to discern between misinformation and accurate content.)

https://lnkd.in/eJfquP6d
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>> 𝗜 𝘁𝗵𝗼𝘂𝗴𝗵𝘁 𝗜 𝘄𝗮𝘀 𝗔𝗜 𝘀𝗮𝘃𝘃𝘆.

𝗜 𝘄𝗮𝘀𝗻’𝘁 𝗲𝘃𝗲𝗻 𝗰𝗹𝗼𝘀𝗲.

Then I saw a single team using over 100 tools, and realized I was basically running a tricycle in a Formula 1 race.

AI isn’t just chatbots or content generators anymore.
It’s entire ecosystem for ideas, websites, writing, meetings, automation, design, audio, video, SEO, marketing, and even Twitter growth.

The people winning quietly aren’t smarter, they just know which tools to plug in at the right moment.

Those who ignore this wave risk being left behind faster than they imagine.

Here’s the list of 135 mind-blowing AI tools:
1. Ideas: Claude, ChatGPT, Bing Chat, Perplexity, Copilot
2. Website: Dora, 10Web, Framer, Unicorn, Style AI
3. Writing: Jasper, HIX AI, Longshot, Textblaze, Jenny AI
4. Meeting: Tldv, Krisp, Otter, Fathom, Sembly AI
5. Chatbot: Droxy, Chatbase, Chatsimple, CustomGPT, Mutual info
6. Automation: Make, Zapier, Xembly, Bardeen, Levity
7. UI/UX: Figma, UiMagic, Uizard, InstantAI, Penpot
8. Image: Dreamina AI, Leap AI, Midjourney, Stability AI, Fotor
9. Video: Dreamina AI, HeyGen, InVideo, Eightify, Morphstudio xyz
12. Audio: Lovo ai, Eleven labs, Songburst AI, Adobe Podcast, Resemble AI
13. Presentation: Decktopus, Slides AI, Pitch, Designs AI, Beautiful AI
14. SEO: VidIQ, Seona AI, BlogSEO, Keywrds ai, Semrush
15. Design: Canva, Flair AI, Designify, Clipdrop, Magician design
16. Logo Generator: Looka, Designs AI, Brandmark, Stocking AI, Namecheap
17. Prompts:FlowGPT, Alicent AI, PromptBox, Promptbase, Snack Prompt
18. Productivity: Merlin, Tinywow, Notion AI, Adobe Sensei, Personal AI
19. Marketing: Pencil, Ai-Ads, AdCopy, Simplified, AdCreative
20. Twitter: Typefully, Tweetlify, Tapilo, Hypefury, TweetHunter

Here’s a gentle reminder for anyone looking to level up:
● Awareness beats effort alone
● Hidden tools create visible results
● Early adoption compounds faster than skill
● Productivity now lives in ecosystems, not apps

Which of these 135 AI tools would you try first to level up your workflow?

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#ai #productivity #automation #growth #innovation | 64 comments on LinkedIn

We’re grateful to hear Clinical Mind AI featured by Lloyd Minor, MD, dean of the Stanford School of Medicine, in a recent interview on WBUR. The AI platform simulates real-world patients and trains clinicians reasoning skills.

“We haven’t supplanted the role of medical educators, physicians, and others in the educational process," said Dean Minor, MD. "But we’ve added these tools to be a benefit during the learning process.”

Researchers at the Stanford Chariot Lab designed Clinical Mind AI to support medical educators and help learners practice clinical reasoning, receive tailored feedback, and dive deep into complex decision-making.

We appreciate Stanford’s leadership in thoughtfully integrating AI into medical education, and the opportunity to contribute tools that strengthen learning at Stanford and institutions around the globe.

Thanks to Meghna Chakrabarti for her excellent reporting.

Take a listen: https://lnkd.in/eSxM5DBD

The most common feedback we hear about students?
“Unable to retain.”
“Forgets easily.”
“They don’t revise at home.”
“Yaad nahi rakh pata.”

But is that the hard truth?

Students don’t forget because they are careless.

They forget because the brain is efficient - it deletes what feels unnecessary.

Research shows learners can forget up to 70–90% of new information within a week if it isn’t reinforced.

The real issue isn’t memory. It’s design.

We cover content but rarely revisit it.
We lecture more than we retrieve, rush more than we reinforce.

If we want retention, we must:
• Build daily recall into lessons
• Use spaced revision, not one-time teaching
• Ask students to explain, not just repeat
• Slow down to deepen understanding

Coverage completes a syllabus.
Retrieval builds learning.

If you’d like practical classroom retrieval and remembering strategies, feel free to DM me.
...................
𝘐𝘱𝘴𝘪𝘵𝘢 𝘊𝘩𝘰𝘶𝘥𝘩𝘶𝘳𝘺, 𝘚𝘤𝘩𝘰𝘰𝘭 𝘓𝘦𝘢𝘥𝘦𝘳
𝘔𝘺 𝘱𝘰𝘴𝘵𝘴-𝘚𝘤𝘩𝘰𝘰𝘭 𝘓𝘦𝘢𝘥𝘦𝘳𝘴𝘩𝘪𝘱, 𝘓𝘦𝘢𝘳𝘯𝘦𝘳𝘴 & 𝘔𝘺 𝘑𝘰𝘶𝘳𝘯𝘦𝘺𝘴
(𝘍𝘳𝘪 𝘵𝘰 𝘚𝘶𝘯𝘥𝘢𝘺)-9𝘢𝘮 𝘐𝘚𝘛

LLM do offer ways to explore new ways to communicate one's research. Recently, I have been exploring the surprising capabilities of NotebookLM to produce audio rendering of academic papers. More recently, yet, I turned a blog post on my new topic, Shanghai shopkeepers, into a video presentation. With minimal fine-tuning, NotebookLM produced a short public-history version that genuinely surprised me: it transposes the original blog post I gave it with striking fidelity—structure, key points, even the rhythm of the narrative. For anyone thinking about outreach, teaching, or research communication, this kind of tool is becoming hard to ignore.

Blog post: [https://lnkd.in/eCzHwkgy]

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Ever notice how AI research tools still depend on how well you write prompts?

↳ You open ChatGPT, NotebookLM, or similar tools.
↳ You write prompts.
↳ You refine prompts.
↳ You rewrite prompts again.

And results can still vary.

The real bottleneck is not AI capability.
It is manual cognitive load.

In research, consistency matters as much as speed.

This is where ResearchCollab takes a different approach.

Instead of relying purely on manual prompting, the system automatically extracts insights and verifies outputs across 50+ AI models.

The goal is simple:
→ Reduce variability
→ Reduce mental overhead
→ Increase trust in generated research insights

For researchers working across large literature sets, this shift from prompt-driven → system-driven verification is powerful.

Because research should scale without sacrificing reliability.
📌Try ResearchCollab: https://lnkd.in/ggErrPVj

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💡 Pour information, une nouvelle série de la chaire UNESCO RELIA (Nantes Université) à venir tout au long du mois de mars 2026 : 16 billets internationaux de blog sur les défis/obstacles pour aller vers l'éducation ouverte ! J'aurais le plaisir d'y contribuer cette fois-ci😊

👉 le teaser est ici (avec possibilité de demander à recevoir ces billets directement dans votre boîte mail durant le mois de mars 2026) : https://lnkd.in/emQeRmNh

2026 : L'IA est notre "Alliée Santé"... mais est-ce qu'on se comprend vraiment ?

Ce début d'année marque une collision fascinante entre deux réalités dans mon univers IAtrogénique × IAtus.
D'un côté, le lancement de GPTHealth et l'enthousiasme massif rapporté par OpenAI en début d'année ; de l'autre, la douche froide d'une étude clinique dans Nature Medicine publiée il y a quelques jours...

🔴 IAtrogénique (La critique) L'illusion du nombre : quand 40 millions de patients consultent un médecin qui réussit ses examens mais rate ses consultations.

En janvier, OpenAI publiait son rapport "AI as a Healthcare Ally", révélant que 40 millions de personnes interrogent ChatGPT chaque jour sur leur santé.
L'IA est devenue le premier guichet d'un système de santé saturé.
Pourtant, quelques semaines plus tard, Nature Medicine publie un verdict cinglant : si l'IA passe ses diplômes de médecine haut la main, l'humain assisté par l'IA, lui, échoue.
Dans une étude randomisée, les patients utilisant GPT-4 ou Llama 3 pour s'auto-diagnostiquer ont moins bien identifié leurs pathologies que ceux utilisant une simple recherche Google.
Le paradoxe est total : l'outil est techniquement "surhumain", mais l'interface Humain-Machine est défaillante.
L'IA ne sait pas (encore) extraire les informations cruciales d'un patient angoissé qui s'exprime mal.

🔵 IAtus (Le récit) Deux salles, deux ambiances dans le désert médical.

Nous sommes en 2026. Dans la première salle, l'IA logisticienne triomphe.

C'est celle décrite par OpenAI : un patient dans un "désert hospitalier" du Wyoming utilise ChatGPT pour décrypter un jargon d'assurance incompréhensible et trouver un spécialiste à moins de 30 minutes.
Ici, l'IA est une boussole administrative vitale, une arme d'auto-défense contre la bureaucratie.
Dans la seconde salle, l'IA clinicienne trébuche. Un patient décrit un mal de tête. Il oublie de dire que sa nuque est raide.
L'IA, trop polie, ne le questionne pas assez et suggère du repos.
C'était une méningite. L'histoire de 2026 n'est pas celle de l'incompétence de l'IA, mais celle de notre malentendu : nous l'utilisons comme un oracle omniscient, alors qu'elle n'est pour l'instant qu'une formidable bibliothécaire... aveugle.

📊 Le duel des données :

• OpenAI : 1 utilisateur sur 4 interroge l'IA sur la santé chaque semaine pour naviguer dans le système.
• Nature Medicine : L'humain + l'IA ne trouve la bonne pathologie que dans 34% des cas (contre une performance bien supérieure pour l'IA seule en test théorique).
🔗 Les sources du débat :
1️⃣ AI as a Healthcare Ally (Jan 2026) - OpenAI
2️⃣ Reliability of LLMs as medical assistants for the general public (Feb 2026) - Nature Medicine : https://lnkd.in/ecf9bQp7

💡 Pour décrypter ces signaux faibles avant tout le monde : Abonnez-vous à ma newsletter 👉 https://lnkd.in/eENTNBWR
Suivez la confrontation : #IAtrogénique #IAtus

IAtrogénique × IAtus : L'IA en santé, remède ou poison ?

L'IA en santé n'est pas un bloc monolithique. Elle est une dualité.

Aujourd'hui, pour accompagner l'infographie qui synthétise l'étude majeure de Jenko et al. (2025), je laisse la parole à mes deux "doubles" : la critique et la narrative.

🛑 La version #IAtrogénique (L'œil critique) Nous naviguons en eaux troubles.

L'intégration de l'IA dans les soins de santé expose une fracture béante : la "boîte noire". Comment faire confiance à un diagnostic généré par une IA générative opaque ?

L'étude soulève une question qui fâche : la responsabilité (liability). Si l'IA se trompe, qui paie ? Le médecin qui a suivi l'algorithme ? Le développeur ? La réglementation actuelle (EU AI Act, FDA) tente de combler les vides, mais les zones grises juridiques persistent, notamment sur la répartition des torts.

Pire, alors que les hôpitaux sont accrédités pour leur sécurité, il n'existe encore aucune accréditation spécifique pour les technologies IA qu'ils utilisent.

L'innovation va plus vite que notre capacité à la sécuriser.

🚀 La version #IAtus (L'œil narratif) Et si nous changions de perspective ?

Ne voyons pas l'IA comme un produit statique, mais comme une entité "vivante", définie par son environnement.

L'article propose une vision fascinante : traiter les "Agents IA" comme des résidents en médecine. Ils doivent être formés, certifiés, supervisés, et suivre un "internat" avant d'opérer.
L'espoir réside dans la méthode.

L'infographie ci-dessous vous dévoile les outils concrets proposés par les chercheurs : des checklists structurées pour les développeurs ET les implémenteurs.

Il ne s'agit plus de subir la technologie, mais de construire un cycle de vie complet, de la conception à la surveillance post-marché, pour garantir une IA non seulement intelligente, mais digne de confiance.

📊 L'Infographie Pour réconcilier ces deux visions, j'ai synthétisé dans ce visuel les points clés de cette étude massive : les différences réglementaires EU/USA et les questionnaires essentiels pour auditer vos systèmes IA.

🔗 La source de l'étude (Jenko et al., 2025) : https://lnkd.in/eMdKd5XT

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#IASanté #DigitalHealth #AIAct #MedicalAI #IAtrogenique #IAtus #HealthTech #Regulation

Santé Intégrative : Se soigner autrement, mais sûrement. 🧠🩺
Je suis ravie de partager ma contribution dans le dernier numéro de Santé Magazine (Mars 2026), aux côtés de la Dre Pauline Jouët (Gastro-entérologue, AP-HP) et du Pr Julien Nizard Professeur des Universités en Thérapeutique (Rhumatologue, CHU de Nantes).
Dans ce dossier "Se soigner autrement", de Laura Chatelain, nous abordons un virage essentiel de notre système de santé : le passage des médecines "alternatives" aux médecines complémentaires et intégratives.

Quelques points clés à retenir de nos échanges :
🔹 Une attente forte : 70% des Français ont une image positive de ces pratiques et 57% les jugent très efficaces.
🔹 La science avant tout : Loin de la "pensée magique", nous parlons ici d'interventions non médicamenteuses validées (hypnose, acupuncture, méditation). Comme je l'explique dans l'article, des mécanismes prouvés, comme la neuromodulation, permettent aujourd'hui d'expliquer leur efficacité, notamment sur la douleur.
🔹 Une dynamique mondiale : L'OMS elle-même incitait, en décembre 2025, les États à mieux intégrer ces médecines dans leurs systèmes de santé.
L'objectif n'est surtout pas de se substituer, mais de compléter la médecine conventionnelle pour optimiser les traitements et la qualité de vie des patients.

Envie d'approfondir ces sujets passionnants ?
📢 Rejoignez-nous au 12ème Symposium international de Santé Intégrative de Health United !
📅 Dates : 13 & 14 mars 2026 📍
 Lien & Inscription : https://lnkd.in/eaxCCyTr
Le magazine est disponible ici : https://lnkd.in/eZ2RUSgE
Un grand merci à la rédaction pour ce dossier éclairant.
👇 Et vous, observez-vous cette évolution vers l'intégratif dans votre pratique ?
#SantéIntégrative #MedecineComplementaire #HealthUnited #Hypnose #Acupuncture #Douleur #SantéPublique #Symposium2026