Chaque hôpital génère environ 50 pétaoctets de données par an, dont 80 % sont non structurées et inutilisées. Cela a été rapporté par le Dr Lisa Adams, PD, de l’Université technique de Munich. C’est exactement là qu’interviennent les grands modèles linguistiques. Les réseaux neuronaux basés sur des transformateurs peuvent coder les connaissances cliniques, extraire les dossiers des patients de manière structurée et soutenir les décisions de traitement.
Le paysage de la recherche se développe rapidement. Une revue systématique d’août 2025 a déjà examiné 15 000 articles sur les LLM en oncologie. Remarquable : 83 % des études utilisaient des modèles de langage généraux tels que ChatGPT ou Claude, seulement 17 % utilisaient des modèles spécifiques à l’oncologie.1
