ChatGPT vient encore une fois de prouver sa puissance et ses capacités dans la médecine. Sa capacité d’analyse gale aujourd’hui à celle d’un ophtalmologue. Cela dit, l’IA telle que ChatGPT va-t-elle remplacer votre ophtalmo ?
Selon un article paru mercredi dans le Financial Times, GPT-4 a surpassé et a égalé les experts dans l’évaluation des maladies oculaires et la recommandation de traitements.
L’ophtalmologie a bénéficié des efforts déployés pour intégrer la technologie de l’intelligence artificielle en milieu clinique et surmonter les obstacles à son adoption.
ChatGPT aussi performant qu’un ophtalmo selon une étude de Thirunavukarasu
Arun Thirunavukarasu, l’auteur principal d’un article présentant les résultats publiés dans le journal PLOS Digital Health, souligne la similitude entre le travail d’un chatbot tel que ChatGPT et celui d’un expert en santé oculaire.
D’après lui, ChatGPT peut bel et bien remplacer un ophtalmo. « L’IA est tout à fait capable de répondre aux questions d’ordre médical plus complexes », ajoute-t-il.
Les équipes de Thirunavukarasu ont alors effectué des tests sur 87 scénarios de patients. Leur objectif : comparer les performances de ChatGPT aux capacités humaines des ophtalmologues.
GPT-4 a alors surpassé les médecins non spécialisés et a des capacités qui égalent à celles des experts.
Toujours d’après l’étude, ChatGPT pouvait même répondre à des questions nécessitant un rappel de premier ordre.
Des performances inédites révélées par une étude de l’Université de Cambridge et d’Oxford
Selon Thirunavukarasu, l’équipe s’entraîne actuellement de manière bien plus transparente. Elle observe également chez ces modèles des compétences presque inattendues. C’est-à-dire des capacités qui n’ont jamais été atteintes auparavant.
À titre d’information, il a dirigé l’étude alors qu’il était encore étudiant à l’école de médecine clinique de l’Université de Cambridge.
Aujourd’hui, il travaille à l’université d’Oxford et estime qu’il est encore possible d’améliorer les performances de ce modèle.
Thirunavukarasu ajoute : « le modèle pourrait être perfectionné en le formant sur un ensemble de données plus vaste. À savoir des algorithmes de gestion, des notes anonymisées des patients et des manuels scolaires ».
D’après lui, il y a un équilibre délicat entre l’augmentation du nombre et de la variété des sources de données. Il souligne également l’importance de garantir la qualité des informations fournies.
Les chercheurs envisagent parallèlement d’utiliser l’intelligence artificielle pour effectuer le triage des patients. Ce qui pourrait s’avérer utile en cas de restriction de l’accès aux professionnels de la santé.
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