Les médecins jugent fiables les comptes rendus radiologiques rédigés par IA, plus clairs pour les patients

Une équipe internationale dirigée par Samer Alabed, de l’université de Sheffield, a analysé 38 études sur les comptes rendus d’examens de radiologie générés par des grands modèles de langage (LLM), ces systèmes d’intelligence artificielle comme GPT d’OpenAI capables de produire du texte naturel à partir de données médicales. Méta-analyse publiée dans The Lancet Digital Health, les médecins ont estimé ces rapports précis et complets. Chez les patients, ils apparaissent plus lisibles et compréhensibles. Les comptes rendus radiologiques s’écrivent traditionnellement en termes techniques pour le médecin prescripteur, mais les patients y accèdent souvent, provoquant confusion et anxiété en attendant une explication. Certains les interprètent mal, ce qui les amène à consulter inutilement le système de santé. Les radiologues ne peuvent pas rédiger de versions simplifiées en raison de leur charge de travail importante, notent les chercheurs. Sur les 38 études examinées, 92 % ont employé des outils GPT d’OpenAI. Bien que l’IA progresse en radiologie pour l’analyse d’images, détectant par exemple des anomalies sur des radios thoraciques depuis les années 2010, aucun des 1 000 outils homologués aux États-Unis en radiologie n’intègre un LLM pour générer des rapports cliniques. Cette lacune souligne un potentiel inexploité. Les auteurs concluent que l’IA simplifie les rapports sans perdre en précision clinique, améliorant la communication patient-médecin. Des évaluations supplémentaires s’imposent, mais un développement responsable pourrait en faire un outil central en radiologie.