Les raisons de la suspicion envers les grands modèles de langage en imagerie
Dans « Seeing the Unseen: Advancing Generative AI Research in Radiology », un nouvel éditorial publié dans la revue Radiology, le Dr Woojin Kim évoque la nécessité d'examiner les informations au-delà de ce qui est visible, pour une recherche plus efficace sur l'IA en radiologie. Il évoque les connaissances partielles que nous avons sur les applications d’IA générative.
Dans un éditorial publié dans la Revue Radiology, le Dr. Woojin Kim, du Palo Alto Medical Center de San Francisco (Californie – USA) approfondit divers aspects des grands modèles de langage (LLM), discutant des évaluations et des modèles fermés et explorant des concepts tels que l'émergence. Il aborde également les données synthétiques et souligne l’importance de l’expertise dans le domaine clinique, en engageant les radiologues non pas après coup, mais dans un processus itératif depuis la création jusqu’au déploiement.
Inciter les acteurs de la radiologie à explorer l’invisible afin de gagner en efficacité dans nos recherches
« Alors que le monde continue d’être captivé par l’intelligence artificielle générative (IA), y compris la radiologie, nous devrions chercher à examiner au-delà de ce qui est visible et voir l’invisible pour une recherche plus efficace sur l’IA en radiologie. » C’est, en substance ce que le Dr Woojin Kim, radiologue dans le service d’imagerie du Palo Alto VA Medical Center (Californie – USA), essaie de démontrer dans l’éditorial intitulé « Seeing the Unseen: Advancing Generative AI Research in Radiology », et publié dans la Revue Radiology.
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