Décryptages
Tous les décryptages de publications scientifiques sur Tatakoto.
GPT-4 en radiologie : pourquoi le format d'explication d'un LLM change la précision diagnostique des médecins
Décryptage du papier npj Digital Medicine 2026 de Spitzer et al. : essai randomisé sur 101 radiologues comparant trois formats d'explication de GPT-4. Le chain-of-thought apporte 12,2 points de précision, le diagnostic différentiel induit un biais d'automatisation. Implications pour le déploiement clinique des LLMs.
Mirai en mammographie au filet de sécurité : ce que change un déploiement prospectif d'IA de risque dans un hôpital public américain
Décryptage du papier npj Digital Medicine 2026 sur le déploiement prospectif de Mirai à Zuckerberg San Francisco General. Workflow accéléré pour les patientes flaguées à haut risque, 99 % de réduction des délais de diagnostic, et ce que ça change vraiment en safety-net.
GigaPath en pathologie numérique : ce que change un foundation model entraîné sur 1,3 milliard de tuiles
Décryptage du papier Nature 2024 sur Prov-GigaPath, foundation model transformer pour la pathologie numérique. Architecture, données, performance sur 26 benchmarks de cancer, et ce que cela change vraiment pour le diagnostic.