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.
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
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 -
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 -
Recommandations européennes pour l'intégration de l'IA dans la radiologie
L’European Society of Radiology (ESR), sous la direction de son groupe de travail sur l'IA, vient de publier un document de recommandations pour une implémentation généralisée de l’European AI Act.
11/03/2025 -
Une équipe suisse crée un outil de segmentation des images IRM prometteur
Des chercheurs suisses présentent, dans un article publié dans la Revue Radiology, un modèle d'IA robuste de leur création qui segmente automatiquement les principales structures anatomiques dans les images IRM, indépendamment de la séquence. Ce modèle d’IA est capable de segmenter les images d’IRM...
24/02/2025 -
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.