L’IA pour aider les patients à comprendre leur compte rendu radiologique

Résumé

Les comptes rendus d’imagerie médicale restent souvent difficiles à comprendre pour les patients, en raison d’un vocabulaire technique et d’un manque de temps d’échange avec le radiologue. Plusieurs études récentes montrent que les outils d’intelligence artificielle, et en particulier les grands modèles de langage (LLM), peuvent reformuler ces comptes rendus de manière claire, personnalisée et accessible, sans se substituer au médecin. En simplifiant les résultats, en anticipant les questions et en adoptant un ton plus empathique, l’IA améliore la compréhension des patients, leur implication dans le parcours de soins et la qualité des échanges avec les équipes médicales.
La littérature met en évidence une bonne acceptabilité de ces outils par les patients, notamment lorsqu’ils sont utilisés comme support à la consultation et sous supervision humaine. Dans un contexte de surcharge de travail des radiologues et de diffusion accrue des comptes rendus via les portails patients, ces solutions apparaissent comme un levier complémentaire pour renforcer la communication médicale. Le manipulateur en imagerie joue un rôle clé dans cet écosystème, en accompagnant le patient, en garantissant la qualité des données et en facilitant l’acceptation de l’IA, qui reste avant tout un outil au service de la relation de soins.