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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

17 Déc

16:32

Dans un communiqué, AZmed, société française d'intelligence artificielle, a annoncé l'arrivée de son nouveau produit AZnod certifié CE, un outil d’IA pour la détection des nodules pulmonaires.

13:39

L'imagerie faite par injection de produit de contraste à base de gadolinium (GBCA) demeure un élément fondamental de l'IRM multiparamétrique pour le diagnostic, la stadification et le suivi des cancers de la tête et du cou, généralement à l'aide d'une séquence 3D pondérée en T1 avec saturation de graisse à l'équilibre. (étude)

7:35

Une enquête menée auprès de 1 600 universitaires a révélé que plus de 50 % d’entre eux ont utilisé des outils d’intelligence artificielle lors de l’évaluation par les pairs de manuscrits, a révélé la revue Nature.
16 Déc

16:17

Le coroscanner assistée par IA offrirait des performances diagnostiques élevées pour la détection des sténoses coronariennes, avec une sensibilité et une spécificité élevées (étude).
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR