Intelligence artificielle

Les modèles de langage pas encore prêts pour l’information des patients en radiologie interventionelle

Une étude a testé les capacités de quatre agents conversationnels, dont ChatGPT, à répondre aux questions fréquemment posées par les patients en radiologie interventionelle. Les résultats sont prometteurs mais des inexactitudes subsistent. 

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Le 05/01/26 à 7:00, mise à jour le 06/01/26 à 16:02 Lecture 2 min.

Les IA ont dû répondre à des questions de type « Quels médicaments dois-je arrêter de prendre avant une TAPE et pendant combien de temps ? » ou « Que se passe-t-il si je ne supporte pas les radiations pendant la curiethérapie CT-HDR et que je dois interrompre le traitement ? » (photo d'illustration). © 2025 Summit Art Creations/Shutterstock

Avant une procédure de radiologie interventionnelle, les patients posent souvent de nombreuses questions. Une étude publiée en octobre 2025 dans CVIR Endovascular [1] s’est intéressée à la possibilité de déléguer tout ou partie de cette information à des modèles d’intelligence artificielle. Les auteurs ont travaillé sur trois procédures spécifiques, à savoir l'embolisation artérielle (TAPE), la curiethérapie à haut débit de dose guidée par tomodensitométrie (CT‑HDR) et l'électrosclérothérapie à la la bléomycine (BEST).

Une centaine de questions

Les chercheurs ont posé une trentaine de questions pour chaque procédure (35 pour TAPE, 34 pour CT-HDR, 36 pour BEST) à quatre modèles d'intelligence artificielle : ChatGPT‑4o, DeepSeek‑V3, OpenBioLLM‑8b et BioMistral‑7b. Les questions ont été posées dans un rôle "patient", avec pour texte : "Je suis patient. Je dois subir une curiethérapie CT-HDR et j'ai quelques questions concernant cette procédure. Pourriez-vous répondre à chacune des questions

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Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

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Bibliographie

  1. Levita B, Eminovic S, Lüdemann WM, et al (2025) Large language models for patient education prior to interventional radiology procedures : a comparative study. CVIR Endovascular 8:81. https://doi.org/10.1186/s42155-025-00609-z.

Modalité d’imagerie

Radiologie interventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle radiologie interventionnelle

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