Aide-soignant 2.0

ChatGPT hautement performant dans différents domaines en radiologie, selon une revue systématique

Une revue systématique parue le 27 avril 2024 dans Diagnostic and Interventional Imaging indique que, sur 44 publications primaires évaluant la performance de ChatGPT en radiologie, plus de 80 % concluent à sa haute performance. Toutefois, il est encore trop tôt pour délimiter tous ses domaines de compétences et sa précision en imagerie médicale, pointent les auteurs.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 06/06/24 à 15:00 Lecture 2 min.

Onze études ont comparé les deux dernières versions de ChatGPT (les versions 3.5 et 4). Dans dix d'entre elles, ChatGPT-4 était plus performant que ChatGPT-3.5, indiquant des améliorations notables du logiciel (image d'illustration). D. R.

Les performances de l'intelligence artificielle (IA) générative ChatGPT font miroiter en radiologie une optimisation dans le domaine de l'écriture ou de la vulgarisation en langage courant des comptes rendus, un meilleur soutien automatisé à la décision clinique ou encore une formation plus personnalisée des internes. Les publications se sont multipliées ces deux dernières années.

44 publications incluses

Pour faire le point sur toutes ces recherches, une équipe internationale de chercheurs en radiologie a réalisé une revue systématique publiée fin avril dans Diagnostic and Interventional Imaging, la revue du Collège des enseignants en radiologie de France (CERF) et de la Société française de radiologie (SFR) [1]. Les auteurs ont retenu 44 publications sur 861 articles publiés jusqu’au 1er janvier 2024 et identifiés sur les bases de données de la littérature scientifique PubMed, Web of Science, Embase, et Google Scholar.

Un outil majoritairement hautement performant

Sur ces 44 étud

Il vous reste 68% 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

François Mallordy

Bibliographie

  1. Keshavarz P., Bagherieh S., Nabipoorashrafi S. A. et al, « ChatGPT in radiology: A systematic review of performance, pitfalls, and future perspectives », Diagnostic and Interventional Imaging, 27 avril 2024. DOI : 10.1016/j.diii.2024.04.003.

Mots-clés

intelligence artificielle ChatGPT apprentissage profond

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

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.

7:00

20 Nov

16:01

Les séquences ciné en IRM cardiaque reconstruites par apprentissage profond et acquises sur trois cycles cardiaques permettent de réduire le temps d’acquisition de plus de 50 % par rapport à la séquence référence sans apprentissage profond, et le tout sans différence dans la qualité d'image, selon une étude prospective menée sur 55 volontaires sains en IRM 1,5 T.

15:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR