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

Voir la fiche de l’auteur

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

27 Nov

7:10

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée dans la recherche et la pratique en radiographie. Selon une étude parue dans Radiography, GenAI et les LLM offrent des opportunités transformatrices pour la recherche en radiographie à travers plusieurs étapes, de la conception de l’étude à la diffusion. Leur intégration exige toutefois une validation rigoureuse et des garanties éthiques pour limiter les biais, les erreurs et les risques liés à la confidentialité.

7:00

26 Nov

15:00

14:29

Une étude a évalué sept modèles LLM en open-source pour la synthèse des rapports radiologiques de patients ayant été victime d'un AVC ischémique aigu. Quatre modèles ont résumé efficacement des comptes rendus et pourraient être intégrés dans des flux radiologiques.

11:15

Selon une étude publiée dans l'American Journal of Roentgenology, la prévalence de malignité parmi les nodules surrénaliens indéterminés découverts fortuitement lors d'une tomodensitométrie avec injection de produit de contraste chez des patients sans cancer connu est extrêmement faible.

7:28

Si l'intelligence artificielle est très prometteuse chez l'adulte pour la détection et la caractérisation des nodules, ce n'est pas le cas sur les nodules pulmonaires pédiatriques, selon une récente étude. Celle-ci souligne la nécessité d'avoir une IA spécifique à la pédiatrie.    
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR