Nos recherches présentent guardrailed-AMIE (g-AMIE), un système d'IA conçu pour la supervision physician dans le diagnostic médical. G-AMIE peut recueillir des informations sur les patients par le dialogue et générer des résumés, des diagnostics différentiels et des plans de prise en charge. De manière cruciale, il est contraint d'empêcher de fournir des conseils médicaux individualisés. Les physicians superviseurs examinent et modifient ces informations via une interface de cockpit clinique avant la communication avec le patient. Une étude aléatoire virtuelle d'OSCE a comparé les performances de g-AMIE avec celles d'infirmiers praticiens et d'assistants/associés physicians opérant sous des contraintes similaires. Les résultats ont montré que les performances diagnostiques et les plans de prise en charge de g-AMIE étaient préférés par les superviseurs et les évaluateurs indépendants. Les acteurs patients ont également préféré les brouillons de messages patients de g-AMIE. L'étude a souligné l'adhérence de g-AMIE aux garde-fous de sécurité et la haute qualité de sa prise d'historique et de ses notes SOAP. Bien que g-AMIE ait surpassé les groupes témoins dans plusieurs métriques, le flux de travail a été spécifiquement conçu pour l'IA et ne représente pas entièrement la formation des cliniciens. Les limites incluent un désaccord potentiel des évaluateurs et la charge cognitive de la supervision. Les travaux futurs se concentreront sur l'optimisation de la verbosité et l'exploration des contextes du monde réel. Ce cadre représente une étape importante vers la collaboration homme-IA dans le diagnostic médical.