Intelligence artificielle
Un modèle de langage géré localement peut extraire des données des comptes rendus en préservant l’anonymat des patients
Testé par le National Institutes of Health Clinical Center, aux États-Unis, le modèle de langage géré localement Vicuna pourrait être une option pour extraire des données de comptes rendus de radiologie textuels tout en préservant la vie privée des patients, et faciliter la recherche en IA.
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Les LLM qui peuvent être exécutés localement pourraient, selon les chercheurs, être utiles pour créer de grands ensembles de données pour la recherche sur l’IA. D; R.
De grands modèles de langage à usage général (LLM) récemment publiés, tels que ChatGPT et GPT-4, sont capables d’effectuer des tâches liées à la radiologie basées sur du texte sans y avoir été formés de façon spécifique. ChatGPT peut ainsi fournir des réponses précises à des questions sur la prévention et le dépistage du cancer du sein, et GPT-4 est notamment capable de transformer les comptes rendus de radiologie scanner et IRM en texte libre en comptes rendus structurés, indiquent les auteurs d’une étude présentée dans Radiology [1].
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Auteurs
Bibliographie
- Mukherjee P., Hou B., Lanfredi R. B et coll., « Feasibility of using the privacy-preserving large language model Vicuna for labeling radiography reports », Radiology, octobre 2023, vol. 309, n° 1. DOI : 10.1148/radiol.231147.
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