IA responsable

Predecir en salud mental solo es responsable si los clínicos lo moldean.

Estamos construyendo un sistema que le dice a alguien que va camino del agotamiento. Equivocarse en cualquiera de las dos direcciones causa daño, así que aquí está exactamente cómo se gobierna.

Las cuatro capas

Nada llega a un cuidador sin revisión.

Clasificador de entrada

Cada mensaje se clasifica antes de responderse, y así el lenguaje de crisis se desvía de la ruta conversacional ordinaria.

Motor de intervención

Elige el tipo de respuesta contra una taxonomía revisada por clínicos, en vez de generar libremente y confiar en la suerte.

Validador de salida

Contrasta la respuesta con las reglas que fijó el comité clínico, incluido lo que la IA nunca debe decir.

Barrera de seguridad

La última verificación antes de mostrar nada, con frenos duros para consejo médico, diagnóstico y contenido de autolesión.

Revisión clínica

Nuestro comité revisa los modelos, la lógica de escalamiento y el lenguaje que se usa con un cuidador en apuros.

Escalamiento humano

Las rutas de crisis ponen delante recursos profesionales y líneas atendidas por personas, no una respuesta de IA, siempre.

Límites duros

Lo que la IA no hará.

Están impuestos en el pipeline, no escritos en un documento de política a la espera de que se cumplan.

Sesgo y equidad

Una línea base personal también es una decisión de equidad.

Las normas poblacionales cargan con los sesgos de las poblaciones sobre las que se construyeron. Los instrumentos de sobrecarga del cuidador se validaron en buena parte sobre grupos demográficos específicos, y aplicar sus puntos de corte de forma uniforme importa esa historia.

Medir a cada persona contra su propia línea base móvil esquiva buena parte de ese problema, porque la comparación es interna. No elimina el sesgo, ya que las señales mismas pueden tener un patrón cultural, y por eso el comité clínico revisa la taxonomía de señales y por eso publicamos los límites en vez de la versión de marketing.

Preguntas

Lo que preguntan los clínicos y los comités de ética.

Preferimos tener esta conversación pronto. Escriba a connect@taloshealth.ai.

¿Qué modelo mueve al compañero de IA?

Un pipeline por capas y no un modelo único, que combina una capa semántica propia con modelos de lenguaje de propósito general bajo restricciones estrictas de prompt y de salida. Lo que lo hace seguro son las capas, no el modelo base.

¿Cuál es la precisión de la detección de crisis?

La detección de patrones conductuales de crisis y agotamiento da alrededor del 93 por ciento en pruebas internas sobre nuestro propio conjunto de evaluación. Es una cifra útil de ingeniería y no una validación clínica, y así la describimos.

¿Quién responde si la IA dice algo dañino?

Nosotros. El comité clínico asesor revisa la lógica de escalamiento, los incidentes se registran y se revisan, y la barrera de seguridad es un componente bloqueante y no uno de monitoreo.

¿Puede un cuidador desactivar la medición?

Sí. Puede rechazar las evaluaciones y seguir usando las funciones de coordinación. La medición de la carga es un servicio para el cuidador, no una condición de acceso.

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