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.
Cet article est réservé aux abonnés. Connectez-vous pour y accéder.
En vous abonnant à Thema Radiologie, vous débloquez l’accès à l’ensemble de nos contenus premium : dossiers thématiques, tribunes d’experts, analyses technologiques, interviews et décryptages réglementaires.
Rejoignez une communauté de professionnels engagés dans l’innovation en imagerie médicale et radiologie interventionnelle.
SUR LE MÊME THÈME
Les bonnes pratiques pour l'évaluation de la pertinence d'un outil d'IA en imagerie
Radiologues, informaticiens et chercheurs présentent, dans un article publié dans la Revue Radiology, les pièges et les meilleures pratiques pour atténuer les biais des modèles d'intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale. Ils présentent une sorte de feuille de route pour des pratiques plus...
13/06/2025 -
Des LLM affinés pour aider à la relecture des comptes rendus
Selon une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology, un grand modèle de langage (LLM) améliorerait sensiblement la détection des erreurs dans les comptes rendus de radiologie. Les chercheurs ont utilisé des comptes rendus synthétiques et des données ciblées pour donner au LLM de la légèreté.
23/05/2025 -
Agir sur la vulnérabilité des grands modèles de langage en radiologie
Dans un nouvel article spécial publié dans la Revue Radiology, des chercheurs abordent les défis de cybersécurité liés aux grands modèles de langage (LLM). Ils soulignent l'importance de mettre en œuvre des mesures de sécurité pour empêcher leur utilisation malveillante dans le système de Santé et m...
21/05/2025 -
Une feuille de route pour atténuer les biais de l'IA
Les biais diagnostiques créés par l’IA relèvent d’un manque d’informations démographiques incluent dans les données de santé. Dans un article publié dans la Revue Radiology, des chercheurs américains décrivent l’importance d’une définition homogène décrivant les groupes démographiques. Un travail qu...
20/05/2025 -
Essais sur une RAG pour améliorer les grands modèles de langages en radiologie
Pour renforcer les attributs des grands modèles de langage appliqués à la radiologie, la RAG, qui code les informations dans un espace vectoriel pour affiner les tâches des LLM basées sur la connaissance, semble pertinente. Dans une étude publiée dans la Revue Radiology : Artificial intelligence, de...
05/05/2025 -
Le lexique radiologique standardisé RadLex fête ses vingt ans
RadLex, un lexique radiologique complet développé par la Radiological Society of North America (RSNA) destiné à proposer un langage commun pour communiquer les résultats diagnostiques par les radiologues, célèbre son 20e anniversaire en 2025.
22/04/2025 -
La TDM ultra low dose, prochaine norme pour le suivi des jeunes immunodéprimés ?
La tomodensitométrie à ultra-faible dose débruitée par l’IA permet, en appliquant seulement 2% de la dose normale, de diagnostiquer efficacement la pneumonie chez les patients immunodéprimés. C’est le résultat d’une étude publiée dans la Revue Radiology et qui pourrait ouvrir la voie vers de nouvel...
14/03/2025 -
LETTRE D'INFORMATION
Ne manquez aucune actualité en imagerie médicale et radiologie !
Inscrivez-vous à notre lettre d’information hebdomadaire pour recevoir les dernières actualités, agendas de congrès, et restez informé des avancées et innovations dans le domaine.