RSNA 2023

Les performances de GPT-4 laissent entrevoir une formation d’internat 2.0 davantage personnalisée

À l'occasion de la grand-messe annuelle de la radiologie américaine, le professeur de radiologie new-yorkais Michael P. Recht est intervenu le 29 novembre pour présenter un abstract d'une expérience pilote. Dans cette dernière, il a utilisé ChatGPT pour classifier automatiquement les cas vus par les internes, afin de personnaliser leur formation. Selon lui, le grand modèle de langage s'avère particulièrement efficace dans cette tâche.

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Le 25/03/24 à 15:00 Lecture 4 min.

À partir d'un résumé de compte-rendu non-structuré d'examen musculosquelettique, GPT-4 évalue la présence dans celui-ci de 204 pathologies musculosquelettiques définies comme nécessaire à la formation des internes par les radiologues de la surspécialité. En sortie d'algorithme, GPT-4 produit une liste des pathologies du cursus vues de manière sûre ou possible dans cet examen. © Capture d'écran | RSNA 2023

En imagerie médicale, la GPT-mania continue ! Non content d'avoir fait l'objet d'études positives pour extraire des données de comptes-rendus, générer des brouillons de compte-rendus ou encore aider les soignants à répondre aux questions des patients en TEP-TDM, le grand modèle de langage pourrait servir à personnaliser la formation des internes de radiologie, a défendu le professeur de radiologie new-yorkais Michael Paul Recht au congrès annuel de la société nord-américaine de radiologie (RNSA 2023), à Chicago.

Un internat personnalisé...

Le radiologue du NYU Langone Health (États-Unis) est intervenu le 29 novembre, lors d'une session matinale de présentation d'abstracts traitant de l'utilisation en radiologie des grands modèles de langage, ces nouveaux logiciels d'intelligence artificielle (IA) générative. Il a plus précisément défendu l'intérêt de ces outils dans la formation des médecins. « La formation médicale de précision peut être définie comme une approche systématique qui i

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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