Les LLM en imagerie vétérinaire : où en est-on en 2026 ?

🔍 Les LLM en imagerie vétérinaire : où en est-on en 2026 ? Les Large Language Models (LLM) comme GPT-5.3 progressent en médecine vétérinaire, mais qu’en est-il de leur performance en imagerie (radios, échographies) ? Une étude récente de l’Université de Hong Kong (2025) fait le point. Les résultats actuels 📊 Progrès, mais encore des limites : - Les modèles récents (comme GPT-5.3) améliorent leur interprétation des images médicales, passant de 57 % à 89 % de bonnes réponses sur des QCM cliniques. - En vétérinaire, les performances restent moins élevées en raison de la diversité des espèces et des données limitées. Pourquoi ces différences ? - Manque de données vétérinaires : Les LLM sont surtout entraînés sur des bases humaines. - Complexité des cas : Les anatomies et pathologies varient énormément selon les espèces. - Qualité des images : Les clichés vétérinaires sont souvent moins standardisés. Perspectives futures 💡 Un outil prometteur, mais à utiliser avec prudence : - Les futurs modèles, mieux adaptés aux données vétérinaires, pourraient offrir de meilleures performances. - Supervision experte indispensable : Les LLM ne remplaceront pas le vétérinaire, mais pourraient aider en analyse préliminaire. 📖 Pour en savoir plus : 👉 https://scholars.cityu.edu.hk/en/publications/performance-of-large-language-models-on-veterinary-undergraduate- 👉 Utilisez-vous déjà l’IA pour l’imagerie ? Partagez vos retours en commentaires !