Intelligence artificielle

Chat GPT-4 est efficace pour détecter les erreurs dans les comptes rendus

Dans une étude publiée dans Radiology, des chercheurs allemands ont mis en avant le potentiel de Chat GPT-4 pour détecter les erreurs dans les comptes rendus de radiologie. Ceci pourrait permettre d'améliorer le flux et la charge de travail des radiologues tout en optimisant les coûts.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 05/08/24 à 7:00 Lecture 1 min.

« Nos résultats démontrent que les performances de relecture de GPT-4 sont comparables à celles des lecteurs humains, indépendamment de l’expérience clinique de ces derniers », écrivent les chercheurs (photo d'illustration). © Solenn Duplessy

Une étude publiée dans Radiology a évalué les performances et les capacités avancées de traitement de texte des grands modèles de langage, tels que Chat GPT-4 (Open AI), pour aider à générer des comptes rendus [1]. Les chercheurs ont analysé son efficacité dans l'identification des erreurs courantes contenues dans ces comptes rendus, « en mettant l’accent sur les performances, le temps et la rentabilité », précisent-ils.

Détection de 150 erreurs dans 200 rapports

Pour ce faire, la performance de GPT-4 a été mesurée dans la détection de 150 erreurs délibérément introduites par un interne en radiologie dans 200 comptes rendus d'examens de radiographie et d'imagerie en coupes compilés entre juin 2023 et décembre 2023, dans un hôpital universitaire de Cologne en Allemagne. Cinq catégories d’erreurs ont été insérées : omission, insertion, orthographe, confusion latérale et autres erreurs. Cette performance a ensuite été comparée à celle de six radiologues de niveaux d’expérience différent

Il vous reste 62% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Solenn Duplessy

Bibliographie

  1. Gertz R. J., Dratsch T., Bunck A. C. et al, « Potential of GPT-4 for Detecting Errors in Radiology Reports: Implications for Reporting Accuracy », Radiology, avril 2024, vol. 311, n° 1. DOI : 10.1148/radiol.232714

Modalité d’imagerie

IRM Scanner Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle ChatGPT

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

22 Nov

11:00

7:30

Le Sénat a adopté le 19 novembre un amendement gouvernemental au PLFSS 2025 qui prévoit d'exonérer de cotisations pour l'assurance vieillesse les médecins en situation de cumul emploi-retraite qui exercent dans les zones sous-denses. La Caisse autonome de retraite des médecins français (CARMF) s'alarme dans un communiqué des conséquences de cette mesure.

7:00

21 Nov

15:00

13:31

Un réseau de neurones convolutifs (CNN) a été entraîné à détecter automatiquement les zones floues en mammographie dans des régions pertinentes pour le diagnostic. Ce modèle, s'il était implémenté en pratique clinique, pourrait fournir un retour utile aux MERM afin de réaliser rapidement de meilleures prises de vue qui soient de haute qualité, selon une étude rétrospective.

7:31

Un état de l'art en français sur la biopsie pulmonaire percutanée sous scanner présentant ses indications, ses contre-indications et les bonnes pratiques dans ce domaine a été publié le 14 novembre en accès libre dans le Journal d'imagerie diagnostique et interventionnelle.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR