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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
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

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

François Mallordy

Mots-clés

internat RSNA 23 intelligence artificielle ChatGPT

26 novembre 2023 au 30 novembre 2023

Congrès de la Société nord-américaine de radiologie 2023

Congrès
McCormick Place, 2301 S King Dr, Chicago, Illinois, 60616

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

21 Nov

15:00

13:31

Un réseau de neurones convolutifs (CNN) a été entraîné à détecter automatiquement les zones floues en mammographie dans des régions pertinentes pour le diagnostic. Ce modèle, s'il était implémenté en pratique clinique, pourrait fournir un retour utile aux MERM afin de réaliser rapidement de meilleures prises de vue qui soient de haute qualité, selon une étude rétrospective.

7:31

Un état de l'art en français sur la biopsie pulmonaire percutanée sous scanner présentant ses indications, ses contre-indications et les bonnes pratiques dans ce domaine a été publié le 14 novembre en accès libre dans le Journal d'imagerie diagnostique et interventionnelle.

7:00

20 Nov

16:01

Les séquences ciné en IRM cardiaque reconstruites par apprentissage profond et acquises sur trois cycles cardiaques permettent de réduire le temps d’acquisition de plus de 50 % par rapport à la séquence référence sans apprentissage profond, et le tout sans différence dans la qualité d'image, selon une étude prospective menée sur 55 volontaires sains en IRM 1,5 T.

15:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR