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, des chercheurs testent une RAG sur les plus connus des LLM d’analyse des images radiologiques.
Les grands modèles de langage (LLM) utilisant une architecture basée sur le machine learning peuvent apprendre, synthétiser et extraire des informations en langage naturel dans plusieurs domaines, dont la radiologie diagnostique. Ces modèles affichent des performances impressionnantes pour diverses tâches, telles que répondre à des questions, modifier des comptes rendus de radiologie et même générer des impressions de compte rendu.
La RAG pour renforcer les attributs des grands modèles de langage appliqués à la radiologie
Mais ces modèles sont susceptibles de créer des hallucinations, génèrent des contraintes en termes de ressources informatiques et économiques et sont d’autre part peu sûrs quant à la confidentialité des données patients, ce qui limite actuellement leur intégration généralisée dans les flux de travail cliniques.
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