Modèle de langage

ChatGPT et Gemini démontrent leur potentiel face aux neuroradiologues

Une étude menée par Bastien Le Guellec a comparé les performances des grands modèles de langage comme ChatGPT et Gemini, capables désormais d’établir des diagnostics médicaux à partir d’images, avec celles des neuroradiologues. Les résultats ont été présentés lors du congrès de la SFNR à Paris le 12 mars dernier.

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Le 09/05/25 à 7:00, mise à jour le 13/05/25 à 12:14 Lecture 3 min.

Dans le cadre de cette étude, deux modèles multimodaux : ChatGPT de OpenAI et Gemini de Google, qui intègrent à la fois des images et des textes, ont été mis à l’épreuve face à six experts en neuroradiologie, issus de quatre centres hospitaliers différents, détaille Bastien Le Guellec lors de sa présentation. © Solenn Duplessy

Lors d’une session au congrès de la Société française de neuroradiologie (SFNR) le 12 mars 2025 à Paris, Bastien Le Guellec, radiologue au service de neuroradiologie au CHU de Lille (59) a présenté les résultats d’une étude, dont il est l’auteur principal, analysant les capacités diagnostiques des grands modèles de langage en neuroradiologie face aux experts humains. L’objectif était ainsi de comparer la performance de modèles d’IA multimodaux, tels que ChatGPT et Gemini, à celle de neuroradiologues face à des cas cliniques réels.

Des limites au diagnostic

Désormais testé et étudié pour générer des diagnostics à partir d’images médicales intégrées, Chat GPT est capable de répondre à certaines questions, mais reste toutefois limité pour établir des diagnostics, constate Bastien Le Guellec. Un constat pourtant en contradiction avec des études menées ultérieurement mettant en avant des performances de Chat GPT similaires à celles de neuroradiologues experts pour générer des suggestions diag

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Bibliographie

  1. Le Guellec B, Bruge C, Vannod-Michel Q, et al (2025) Chat GPT vs experts : Comment pensent les robots et les neuroradiologues face à des textes et des images ? Journal of Neuroradiology 52(2):101252. https://doi.org/10.1016/j.neurad.2025.101252.

Mots-clés

neuroradiologie intelligence artificielle ChatGPT SFNR

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