IA générative

Les LLM en radiologie rencontrent leurs premiers succès et des défis

Au RSNA 2024, Dania Daye, radiologue au Massachusetts General Hospital, a décrit les évolutions actuelles des grands modèles de langage en radiologie. En dépit de leur potentiel, ces outils présentent des limites dont les professionnels de santé doivent être conscients pour assurer la sécurité des patients.

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Le 05/12/24 à 15:00, mise à jour le 13/01/25 à 9:34 Lecture 2 min.

Même si les applications des LLM continuent à se développer en radiologie, il reste essentiel de les utiliser avec précaution, avertit Dania Daye. © Solenn Duplessy

L'essor des grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, qui s’appuient sur des réseaux neuronaux avancés et des bases de données massives, ouvrent de nouvelles perspectives dans les domaines de la recherche, l'éducation et les soins cliniques en radiologie. Lors d'une session du congrès de la RSNA 2024, le 3 décembre, Dania Daye, radiologue interventionnelle au Massachusetts General Hospital (États-Unis) et professeure associée à la Harvard medical school, a fait le point sur les applications actuelles des LLM en imagerie et évoqué leurs limites.

Applications diversifiées

Parmi les premiers usages recensés des LLM figure l’aide à la prise de décision clinique : des chatbots spécialisés surpassent parfois les radiologues humains en suivant des directives du Collège américain de radiologie (ACR). Ensuite, grâce à GPT-4, des modèles peuvent automatiser la définition des protocoles radiologiques avec une précision de 84 %. « Je pense que c'est une expérience très prometteuse qui peut

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