Des chatbot radiologiques pas encore totalement cohérents... mais des progrès certains
Les modèles linguistiques générés par l’IA ne sont pas encore assez évolués aujourd’hui pour donner des réponses toujours cohérentes à des questions radiologiques posées. C’est ce que rapportent des chercheurs dans un une étude publiée dans la Revue Radiology, dans laquelle ils prévoient des améliorations rapides sur ce champ.
Les modèles de chatbot à grande étendue de langage comme ChatGPT et Google Bard sont de plus en plus introduits dans la sphère publique. Les patients recherchent sur Internet des réponses sur des situations médicales et des comptes rendus et les systèmes de soins de santé se tournent vers ces outils pour répondre aux questions des patients en ligne. Mais quelle est leur précision ? Peut-on compter sur eux pour traiter des questions importantes sur des conditions médicales complexes ?
Une étude compare les informations issues des modèles linguistiques générés par l’IA
Dans une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology, des chercheurs ont évalué et comparé l'exactitude et la cohérence des réponses générées par ChatGPT, Google Bard et des moteurs de recherche bien connus. Quarante questions non expertes sur la prévention, le dépistage et la terminologie du cancer du poumon couramment utilisées dans les comptes rendus de radiologie ont été créées et présentées à ChatGPT et Google Bard, ainsi qu'aux moteurs de recherche Bing et Google. Les réponses ont été notées comme correctes, partiellement correctes, incorrectes ou sans réponse.
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