Analyse de cas cliniques

Des LLM plus précis qu’un étudiant en médecine mais moins que des radiologues juniors

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 03/02/25 à 7:00

Les auteurs de l’étude ont par conséquent constaté que GPT-4o était le plus précis des LLM, avec une précision de 59,6, surpassant un étudiant en médecine, mais n'a pas surpassé les professeurs juniors ou le radiologue en formation. (Photo d'illustration).

Les grands modèles de langage multimodaux (LLM), capables de traiter des données textuelles et visuelles, sont de plus en plus expérimentés dans le domaine de la radiologie. Dans une étude parue dans la revue Radiology, des chercheurs de l’Université Yonsei de Séoul, en Corée du Sud, ont évalué la précision de plusieurs d'entre eux face à celle de lecteurs humains, ayant différents niveaux d’expérience, dans des cas cliniques issus d'articles de la revue New England Journal of Medicine (NEJM), publiés de 2005 à 2024.

272 cas test avec des données textuelles et visuelles

Les LLM, dont GPT-4V, GPT-4 Omni (GPT-4o), DeepMind Gemini 1.5 Pro et Claude 3, ont été mis à l'épreuve sur 272 cas, avec des données textuelles et visuelles. Le groupe de lecteurs humains incluait sept radiologues juniors, deux cliniciens, un radiologue en formation et un étudiant en médecine, en aveugle face aux réponses publiées.

GPT-4o plus précis qu’un étudiant en médecine

Premier constat : GPT-4o était le plus

Il vous reste 49% 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

    Suh PS, Shim WH, Suh CH, et al (2024) Comparing Large Language Model and Human Reader Accuracy with New England Journal of Medicine Image Challenge Case Image Inputs. Radiology 313:e241668. https://doi.org/10.1148/radiol.241668

Mots-clés

intelligence artificielle ChatGPT

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

L’intelligence artificielle en langage naturel

Voir le dossier

Le fil Docteur Imago

23 Mar

7:30

Philips annonce travailler avec le fabricant de puces graphiques Nvidia sur un modèle de fondation en IRM, capable notamment de générer une image de prévisualisation afin d'aider le manipulateur radio à préparer l'examen.

7:00

20 Mar

16:18

Le congrès du Groupe francophone de radiothérapie en urologie (GFRU), aura lieu du 26 au 27 mars au centre de congrès de Lyon (69).

15:00

13:00

Une méta-analyse publiée dans European Radiology montre que les systèmes d’intelligence artificielle basés sur le deep learning détectent le cancer de la prostate cliniquement significatif avec une performance comparable à celle des radiologues, avec une légère supériorité en spécificité. L’IA pourrait donc améliorer potentiellement la précision et réduisant les biopsies inutiles grâce à un affinement plus approfondi du modèle.

7:11

Une enquête menée par la société européenne d'imagerie mammaire (EUSOBI) démontre que, malgré des aspects procéduraux très variés dans la biopsie mammaire à aiguille centrale guidée par échographie, des niveaux de stérilité perçus plus élevés ne sont pas associés à une diminution des infections. L'étude met en lumière l'importance de réduire en toute sécurité l’utilisation des ressources et l’impact environnemental.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR