Avertissement: Ce site agrège des données publiques officielles provenant de la FDA, ClinicalTrials.gov, PubMed et SEC EDGAR à titre de référence générale uniquement. Il ne constitue pas un avis médical, un diagnostic, une recommandation de traitement ni un conseil en investissement.

PubMed

Cybersecurity and Privacy Risks of Generative AI Mental-Health Chatbots: A Systematic Review and Regulatory Framework.

PMID : 42212181 ·

S, u, h, i, l, a, , S, a, w, e, s, i, ;, , H, e, m, a, l, a, t, h, a, , S, a, b, b, i, n, e, n, i, ;, , R, a, j, a, s, h, e, k, h, a, r, , R, e, d, d, y, , S, h, a, g, a, m, r, e, d, d, y, ;, , B, u, d, u, r, , R, a, s, h, r, a, s, h

RevueJournal of multidisciplinary healthcare
Année
PMID42212181

Résumé

Large language models (LLMs) and other generative artificial intelligence systems are increasingly used in mental health care for psychoeducation, emotional support, screening, and crisis-related interactions. To our knowledge, this is the first structured synthesis explicitly mapping LLM-specific cybersecurity and privacy risks to Software as a Medical Device (SaMD) regulatory frameworks. We aimed to characterize deployment patterns, identify multi-layered risks, and evaluate alignment of repor

Source officielle

Voir sur PubMed →

Données issues de PubMed / NCBI. Pour le texte intégral et les informations les plus récentes, consultez toujours la notice officielle.

↑