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Des chercheurs proposent PathoSage, un système d'IA capable de raisonner sur des images pathologiques en séparant explicitement la collecte d'indices de leur vérification. Le problème : les modèles de vision actuels hallucinent des détails morphologiques qui n'existent pas, biaisant le diagnostic. PathoSage contourne ça en trois étapes : récupérer la connaissance, collecter les preuves visuelles et outils, puis arbitrer entre elles indépendamment avant de conclure. L'approche « Structured Evidence Deliberation » force le modèle à justifier chaque pas, limitant les décisions hâtives sur contexte pollué. C'est un petit pas vers des IA médicales explicables — pas juste plus rapides, mais capables de dire pourquoi.
