Une étude du général de masse Brigham révèle que ChatGPT 4 ex

Une nouvelle étude menée par des chercheurs de Général de masse Brigham a découvert que les modèles de langage d’intelligence artificielle (IA) tels que ChatGPT peuvent identifier avec précision les services d’imagerie appropriés pour deux présentations cliniques importantes : le dépistage du cancer du sein et la douleur mammaire. Leurs résultats suggèrent que les grands modèles de langage ont le potentiel d’aider à la prise de décision pour les médecins de soins primaires et les fournisseurs de référence dans l’évaluation des patients et la commande de tests d’imagerie pour les dépistages de la douleur mammaire et du cancer du sein. Leurs résultats sont publiés dans le Journal du Collège américain de radiologie.

“Dans ce scénario, les capacités de ChatGPT étaient impressionnantes”, a déclaré l’auteur correspondant Marc D. Succi, MD, directeur associé de l’innovation et de la commercialisation chez Mass General Brigham Radiology et directeur exécutif du Incubateur MESH. “Je le vois agir comme un pont entre le professionnel de la santé référent et le radiologue expert – intervenant en tant que consultant qualifié pour recommander le bon test d’imagerie au point de service, sans délai. Cela pourrait réduire le temps administratif des médecins référents et consultants pour prendre ces décisions fondées sur des preuves, optimiser le flux de travail, réduire l’épuisement professionnel et réduire la confusion des patients et les temps d’attente.”

ChatGPT est un grand modèle de langage (LLM) construit sur des données d’Internet pour répondre aux questions d’une manière humaine. Depuis que ChatGPT a été introduit en novembre 2022, les chercheurs du monde entier se penchent sur la façon dont ces outils d’IA peuvent être utilisés dans des scénarios médicaux. Publié comme un préimpression le 7 février 2023, cette étude est la première du genre à tester les capacités de prise de décision clinique de ChatGPT, et la première à tester GPT 4 par opposition aux itérations plus anciennes.

Lorsqu’un médecin de soins primaires ordonne des tests spécialisés, par exemple pour une patiente qui se plaint de douleurs mammaires, il se peut qu’il ne sache pas quel meilleur test d’imagerie choisir. Il peut s’agir d’une IRM, d’une échographie, d’une mammographie ou d’un autre examen d’imagerie. Les radiologues suivent généralement les critères d’adéquation de l’American College of Radiology pour prendre ces décisions. Ces lignes directrices fondées sur des preuves sont bien connues des spécialistes, mais moins connues des non-spécialistes qui doivent souvent choisir le meilleur test d’imagerie lors de la visite d’un patient. Cela peut causer de la confusion du côté du patient et peut amener les patients à subir des tests dont ils n’ont pas besoin ou à subir les mauvais tests.

Les chercheurs ont demandé à ChatGPT 3.5 et 4 d’OpenAI de les aider à décider quels tests d’imagerie utiliser pour 21 scénarios de patients inventés impliquant la nécessité d’un dépistage du cancer du sein ou le signalement de douleurs mammaires en utilisant les critères de pertinence.

Ils ont demandé à l’IA de manière ouverte et en donnant à ChatGPT une liste d’options. Ils ont testé ChatGPT 3.5 ainsi que ChatGPT 4, une version plus récente et plus avancée. ChatGPT 4 a surpassé 3,5, en particulier compte tenu des options d’imagerie disponibles. Par exemple, lorsqu’on lui a posé des questions sur les dépistages du cancer du sein et qu’on lui a donné des options d’imagerie à choix multiples, ChatGPT 3.5 a répondu correctement en moyenne à 88,9 % des invites, et ChatGPT 4 a obtenu environ 98,4 % de bonnes réponses.

“Cette étude ne compare pas ChatGPT aux radiologues existants, car l’étalon-or existant est en fait un ensemble de directives de l’American College of Radiology, qui est la comparaison que nous avons effectuée”, a déclaré Succi. “Il s’agit purement d’une étude additive, donc nous ne prétendent pas que l’IA est meilleure que votre médecin pour choisir un test d’imagerie, mais peut être un excellent complément pour optimiser le temps d’un médecin sur des tâches non interprétatives.”

L’intégration de l’IA dans la prise de décision médicale pourrait se produire au point de service. Lorsqu’un médecin de soins primaires saisit des données dans un dossier de santé électronique, le programme peut l’alerter sur les meilleures options d’imagerie – en fournissant une réponse au patient sur ce à quoi s’attendre lorsqu’il se rend au test et en suggérant au médecin le bon test à commander .

Les chercheurs ont ajouté qu’une IA médicale plus avancée pourrait être créée en utilisant des ensembles de données provenant d’hôpitaux et d’autres instituts de recherche pour la rendre plus spécifique aux applications axées sur la santé.

“Nous pourrons peut-être affiner ChatGPT avec différents ensembles de données et de connaissances sur les patients et thérapeutiques pour l’adapter à des populations de patients spécifiques”, a déclaré Succi. “Chez Mass General Brigham, nous avons des centres d’excellence spécialisés où nous prenons soin des patients atteints de certaines des maladies les plus complexes et les plus rares. Nous pouvons tirer parti de notre expérience et des leçons tirées de la prise en charge de ces cas de patients pour former un modèle de soutien aux maladies rares. et des diagnostics complexes, puis mettre ce modèle à la disposition des centres du monde entier, en particulier des centres qui peuvent traiter ces affections moins fréquemment. »

Mais avant qu’une IA ne soit impliquée dans la prise de décision médicale, elle devrait être largement testée pour les biais, les problèmes de confidentialité et approuvée pour une utilisation en milieu médical. De nouvelles réglementations concernant l’IA médicale pourraient également jouer un rôle important dans ce qui en fait des interactions de soins aux patients.

Divulgations : Les auteurs déclarent qu’il n’y a pas d’intérêts concurrents.

Financement: Le projet décrit a été soutenu en partie par le prix numéro T32GM144273 de l’Institut national des sciences médicales générales. Le contenu relève de la seule responsabilité des auteurs et ne représente pas nécessairement les opinions officielles de l’Institut national des sciences médicales générales ou des National Institutes of Health.

Article cité : Arya Rao, et al. “Évaluation du GPT en tant que complément à la prise de décision radiologique : GPT4 vs GPT3.5 dans un projet pilote d’imagerie mammaire” Journal du Collège américain de radiologie DOI : 10.1016/j.jacr.2023.05.003

À propos du général de masse Brigham
Mass General Brigham est un système de soins de santé universitaire intégré, unissant de grands esprits pour résoudre les problèmes médicaux les plus difficiles pour nos communautés et le monde. Mass General Brigham relie un continuum complet de soins à travers un système de centres médicaux universitaires, d’hôpitaux communautaires et spécialisés, un régime d’assurance maladie, des réseaux de médecins, des centres de santé communautaires, des soins à domicile et des services de soins de longue durée. Mass General Brigham est une organisation à but non lucratif engagée dans les soins aux patients, la recherche, l’enseignement et le service à la communauté. En outre, Mass General Brigham est l’une des principales organisations de recherche biomédicale du pays avec plusieurs hôpitaux d’enseignement de la Harvard Medical School. Pour plus d’informations, s’il vous plaît visitez massgeneralbrigham.org.

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