IA au service de la pertinence

Les modèles de langages pourraient améliorer les demandes des urgentistes

Dans une étude menée aux Etats-Unis, les médecins et internes urgentistes qui utilisaient des grands modèles de langage ont amélioré de 10 points en moyenne la précision de leurs demandes d’imagerie selon les guides de bonnes pratiques de l’American College of Radiology.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 30/09/25 à 15:00, mise à jour le 05/02/26 à 10:59 Lecture 4 min.

L'utilisation des LLM pourrait permettre d’épargner aux patients des examens de faible valeur ou non nécessaire et d’économiser de l’argent, selon les chercheurs (photo d'illustration). ® @gcasasola, pxhere.com | no rights reserved CC0

Les grands modèles de langage (LLM), type Chat-GPT, pourraient aider les urgentistes à faire des demandes d’imagerie plus pertinentes, selon une étude présentée dans Nature Communications Medicine par des chercheurs de l’université de Pennsylvanie, à Philadelphie [1]

Des guidelines peu utilisées

Selon des études récentes, jusqu’à 30 % des examens d’imagerie demandés aux urgences pourraient être remplacés par des alternatives plus pertinente, rappellent-ils en introduction de leur article. Aux États-Unis, le collège américain de radiologie (ACR) a développé des guides de bonnes pratiques basés sur les preuves, mais les médecins demandeurs peinent à se les approprier, selon plusieurs études [2]. Une situation qui pourrait en partie découler de la complexité de ces guidelines, constatent les chercheurs.

Des cas décrits en une phrase

Plusieurs travaux récents ont mis en avant la performance des grands modèles de langage pour traiter de gros volumes d’informations et rendre plus accessibles les

Il vous reste 83% 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

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Yao MS, Chae A, Saraiya P, et al (2025) Evaluating acute image ordering for real-world patient cases via language model alignment with radiological guidelines. Commun Med 5:332. https://doi.org/10.1038/s43856-025-01061-9.
  2. Bautista AB, Burgos A, Nickel BJ, et al (2009) Do Clinicians Use the American College of Radiology Appropriateness Criteria in the Management of Their Patients? American Journal of Roentgenology 192:1581–1585. https://doi.org/10.2214/AJR.08.1622.

Spécialité médicale

Urgence

Mots-clés

urgences demande d examen pertinence

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

24 Avr

17:31

Une étude publiée dans Scientific Reports a évalué la capacité de GPT-4o à standardiser les recommandations de suivi à partir de comptes rendus de radiologie, en les comparant à celles de radiologues humains sur 100 cas cliniques. Les résultats montrent que GPT-4o atteint une qualité globale comparable à un radiologue expérimenté et supérieure à un interne.

7:30

En 2024, les radiologues n’ont reçu que 0,76 % des financements de recherche de la part de l’industrie (90,4 millions de dollars), avec une forte concentration sur une minorité d’entre eux. La part de la radiologie dans le financement total a diminué entre 2019 et 2024 (de 1,34 % à 1,06 %), suggérant un soutien limité et en déclin (étude).

7:00

23 Avr

15:00

Les nouvelles recommandations du National Comprehensive Cancer Network® préconisent une évaluation des risques basée sur l'IA et d'utiliser des mammographies pour prédire le risque de cancer du sein à 5 ans chez une femme. L'un des changements les plus importants est d'étendre le dépistage des risques par mammographie à partir de 35 ans. (source)

15:00

12:57

Une étude signale que depuis le Covid-19 des retards de diagnostic après une mammographie de dépistage revenue anormale s'aggravant chaque année. Certains sous-groupes de femmes, comme celles au chômage ou âgées de 50 à 59 ans, présentent un risque accru de suivi retardé et persistant.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR