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

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

27 Fév

17:51

Une revue systématique et méta-analyse a évalué la performance de l'IA pour la détection des épanchements du coude en radiographie. Les résultats montrent une sensibilité et une spécificité élevées et comparables entre l’IA et les médecins, sans différence significative.

17:49

Une étude conclut que l'angiomammographie constitue une alternative viable à l’évaluation de l'atteinte du complexe mamelon-aréolaire dans le cancer du sein, en particulier dans les cas de contre-indications à l’IRM.

17:09

Une revue, analysant 10 ans de littérature sur la neuroradiologie en pédiatrie et fœtale sur l’IA, conclu que les collaborations interinstitutionnelles continues peuvent faciliter l’intégration de l’IA dans la neuroradiologie pédiatrique, en complétant les radiologues et en améliorant les soins pédiatriques.
26 Fév

15:23

Une revue narrative analyse l’état actuel de l’intelligence artificielle en neuroradiologie pédiatrique et fœtale, en mettant en évidence ses performances prometteuses en segmentation, détection, classification et pronostic, notamment grâce à l’apprentissage profond. Malgré ces avancées, son adoption clinique demeure limitée en raison de coûts élevés, du manque de grandes bases de données pédiatriques et de défis éthiques et réglementaires, nécessitant des efforts collaboratifs pour favoriser son intégration sécurisée.  
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR