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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09 Avr

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Une étude prospective comparant la radiographie conventionnelle à une reconstruction avancée 3D montre que cette dernière détecte toutes les fractures des membres avec une sensibilité de 100 %, contre 46,7 % pour la méthode classique, tout en conservant une excellente spécificité et qualité d’image. Son utilisation aux urgences pourrait améliorer la précision diagnostique, réduire les examens complémentaires et accélérer la prise en charge des patients.
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