De la communication du patient à une aide à la décision clinique aux résultats automatisés – les modèles de grandes langues (LLM) ont un grand potentiel pour soutenir les médecins dans presque toutes les tâches le long de la chaîne de traitement, a souligné le professeur Michael Gertz.1 Cependant, le niveau de qualité des résultats générés par l’IA n’est pas suffisamment constant pour être utilisé pour des applications sensibles dans le système de santé, a déclaré le chef du groupe de science des données de l’Université Heidelberg.2
Le problème central derrière les inexactitudes dans la sortie de l’IA est « qu’un LLM ne prédit essentiellement que le mot le plus probable », a déclaré Gertz. Bien que cela soit utile pour les tâches où un certain niveau de créativité est important, la médecine peut entraîner des erreurs potentiellement graves en médecine.
