LLM

Des modèles d’IA peuvent-ils répondre aux questions des patients avant une intervention en RI ?

Une étude a testé quatre logiciels de système d'IA, dont ChatGPT, pour répondre aux questions fréquemment posées par les patients en radiologie interventionnelle. L’objectif était d’évaluer les pistes d’amélioration des pratiques cliniques et la compréhension des patients, tout en évaluant les risques.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 17/11/25 à 7:00, mise à jour le 20/11/25 à 9:47 Lecture 2 min.

À l’issue de leur analyse, les radiologues ont constaté que DeepSeek-V3 et ChatGPT-4o avaient démontré d'excellentes performances en fournissant des réponses précises et compréhensibles D. R.

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

Une centaine de questions

Dans le cadre de leur étude, les chercheurs ont posé une trentaine de questions pour chaque procédure (35 pour TAPE, 34 pour CT-HDR, 36 pour BEST) aux quatre modèles d'intelligence artificielle, à savoir : 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 quest

Il vous reste 70% de l’article à lire

Tech Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Tech Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre découverte

1€

pendant 1 mois
puis 13 €/mois

S’abonner à Tech Imago

Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

Voir la fiche de l’auteur

Déclaration des liens d'intérêts

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

Mots-clés

intelligence artificielle expérience patient ChatGPT

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Tech Imago

13 Mar

14:17

Un nouveau centre de radiologie a ouvert ses portes dans le quartier Fontbarlettes à Valence (26), annonce la radio Ici.  

7:30

7:00

12 Mar

16:33

Un workflow automatisé d’environ une minute par fraction a été développé pour estimer la dose accumulée en radiothérapie de la prostate à partir des CBCT, sans recalcul quotidien ni recalage. Les estimations obtenues concordent à ±2 % avec les recalculs basés sur CBCT et permettent un suivi adaptatif hors-ligne efficace malgré des variations interfractionnelles notables de la vessie et du rectum (étude).

7:43

La TEP-TDM au 18F-FDG est un outil diagnostique à haut rendement pour les fièvres d'origine inconnue, avec une performance optimale chez les patients présentant des marqueurs inflammatoires élevés, de la fièvre au moment de l’imagerie et une utilisation antérieure limitée d’antibiotiques, conclut une étude présentée dans JNM.  

7:00

✕
Tech Imago

GRATUIT
VOIR