Un LLM pourrait extraire des informations structurées à partir de compte rendu d’IRM cérébral

Des chercheurs néerlandais présentent, dans une étude publiée dans la revue European Radiology [1], les performances d’un grand modèle de langage (LLM) dans l’extraction automatique d’informations structurées à partir de comptes rendus neuroradiologiques en langue néerlandaise. Pour les auteurs, l’usage de grand modèle de langage en radiologie permettrait de réutiliser des données à grande échelle, améliorer la pertinence des comptes rendus et soutenir la recherche. Du point de vue clinique, l’étude met en avant l’aide à la prise de décision et à la prise en charge de la démence.

Les comptes rendus de 947 patients

L’étude des performances de LLaMA 3.1, un grand modèle de langage créé par l’entreprise Meta, a inclus les comptes rendus de 947 patients consécutifs ayant bénéficié d’une IRM dans les trois mois suivant leur consultation initiale dans une clinique néerlandaise. Les comptes rendus étaient soit rédigés selon un modèle structuré avec des champs prédéfinis, soit rédigés et organis