Aide-soignant 2.0

ChatGPT hautement performant dans différents domaines en radiologie, selon une revue systématique

Une revue systématique parue le 27 avril 2024 dans Diagnostic and Interventional Imaging indique que, sur 44 publications primaires évaluant la performance de ChatGPT en radiologie, plus de 80 % concluent à sa haute performance. Toutefois, il est encore trop tôt pour délimiter tous ses domaines de compétences et sa précision en imagerie médicale, pointent les auteurs.

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Le 03/06/24 à 7:00 Lecture 2 min.

Onze études ont comparé les deux dernières versions de ChatGPT (les versions 3.5 et 4). Dans dix de ces études, ChatGPT-4 était plus performant que ChatGPT-3.5, indiquant des améliorations notables du logiciel (image d'illustration). D. R.

Les performances de l'intelligence artificielle (IA) générative ChatGPT font miroiter en radiologie une optimisation dans le domaine de l'écriture ou de la vulgarisation en langage courant des comptes-rendus, un meilleur soutien automatisé à la décision clinique ou encore une formation plus personnalisée des internes. Les publications se sont multipliées ces deux dernières années.

44 publications incluses

Pour faire le point sur toutes ces recherches, une équipe internationale de chercheurs en radiologie a réalisé une revue systématique publiée fin avril dans Diagnostic and Interventional Imaging, la revue du Collège des enseignants en radiologie de France (CERF) et de la Société française de radiologie (SFR) [1]. Les auteurs ont retenu 44 publications sur 861 articles publiés jusqu’au 1er janvier 2024 et identifiés sur les bases de données de la littérature scientifique PubMed, Web of Science, Embase, et Google Scholar.

Un outil majoritairement hautement performant

Sur ces 44 étud

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Keshavarz P., Bagherieh S., Nabipoorashrafi S. A. et al, « ChatGPT in radiology: A systematic review of performance, pitfalls, and future perspectives », Diagnostic and Interventional Imaging, 27 avril 2024. DOI : 10.1016/j.diii.2024.04.003.

Mots-clés

intelligence artificielle ChatGPT apprentissage profond

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