Des GML non pertinents pour les tâches cliniques complexes
L'utilisation de grands modèles de langage (GML) accessibles au public pour des tâches cliniques complexes peut engendrer un effet négatif sur la prise en charge des patients, selon une nouvelle étude internationale publiée dans la Revue Radiology. Les résultats de l’étude soulignent la nécessité de réglementer ces GML dans des scénarios qui nécessitent un raisonnement médical de haut niveau.
Les GML, élaborés par l’intelligence artificielle (IA) et génériques accessibles au public comme ChatGPT (GPT 3.5 et GPT-4) et Google Gemini (anciennement Bard), montrent des résultats prometteurs dans certaines tâches, notamment en imagerie médicale. Ils ont déjà été testés dans une grande variété de tâches cliniques, du traitement des formulaires de demande de radiologie aux guides pratiques, en passant par l'aide au diagnostic.
Quel potentiel les GML présentent-ils pour des tâches cliniques complexes ?
Mais ces GML réussissent moins bien dans des tâches plus complexes nécessitant un niveau de raisonnement plus élevé et des connaissances cliniques plus approfondies, comme la formulation de recommandations des pratiques d’imagerie. Les utilisateurs qui recherchent un avis médical ne comprennent pas toujours les limites de ces programmes insuffisamment formés.
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