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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03 Avr

13:30

Une étude publiée dans AJR souligne que les radiologues et l’IA ont atteint une sensibilité sous-optimale pour la détection des anomalies pulmonaires interstitielles (ILA) en radiographie, bien que de haute spécificité. Les résultats ne soutiennent donc pas le dépistage radiographique de l’ILA, qu’il s’agisse d’une interprétation radiologue ou d’une IA.

7:43

La reconstruction avancée tridimensionnelle (AR) améliore significativement la précision diagnostique des fractures des membres par rapport à la radiographie conventionnelle tout en maintenant une haute qualité d’image, conclut une étude publiée dans Emergency radiology. « Son intégration dans les flux de travail des urgences pourrait réduire le besoin d’imagerie supplémentaire et accélérer la prise de décision clinique », selon les chercheurs.

14:09

Un essai contrôlé randomisé multicentrique a évalué si la priorisation des radiographies thoraciques par intelligence artificielle réduisait les délais de diagnostic du cancer du poumon, sans observer d’amélioration significative des délais vers le scanner, le diagnostic, l’orientation ou le traitement. Ainsi, la priorisation des examens par IA dans ce contexte n’apporte pas de bénéfice clinique mesurable, selon une étude publiée dans Nature Medicine.

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Entre 2002 et 2022, l’utilisation de la mammographie chez les femmes américaines n’a pas significativement diminué globalement, malgré une légère tendance à la baisse. Toutefois, des diminutions marquées ont été observées chez certains sous-groupes, notamment les femmes de 40 à 49 ans non assurées, fumeuses ou non hispaniques blanches, soulignant la nécessité de stratégies de dépistage ciblées et adaptées au risque, selon une étude publiée dans Jama Network Open.
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