L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle croissant en imagerie médicale, notamment pour l’aide au diagnostic. Récemment, des modèles génératifs comme ChatGPT ont été explorés pour des tâches d’interprétation semi-automatisée. Cette étude évalue les performances de ChatGPT-4o pour analyser des coupes scanographiques d’uro-scanner, détecter des lithiases urinaires, en préciser la localisation (pyélique, urétérale, vésicale), évaluer leur retentissement (obstruction, dilatation), et proposer une conduite à tenir en fonction du contexte clinique, comparativement à l’expertise humaine.

Quarante uro-scanners anonymisés, réalisés entre janvier et mai 2025, ont été sélectionnés. Chaque dossier incluait des images (axiales et coronales) et un bref résumé clinique. Un radiologue expert validait la présence, la localisation et les effets des calculs, et un résident en urologie proposait une prise en charge adaptée. Les cas ont été soumis à ChatGPT via un prompt standardisé lui demandant d’identifier les lithiases, d’évaluer d’éventuelles complications, et de proposer une orientation clinique (surveillance, traitement médical ou chirurgical, urgence urologique). Une première série de 20 cas a servi à tester les performances initiales et à ajuster le prompt. Une deuxième série a été analysée avec une version optimisée du prompt, ciblant les éléments clés.

Dans la première série, ChatGPT a détecté correctement une lithiase dans 14 cas (65 %) et proposé une conduite à tenir pertinente dans 11 cas (55 %). Les erreurs incluaient des confusions avec des phlébolithes, une surestimation des risques d’obstruction, ou des oublis en cas de calculs bilatéraux. Après optimisation du prompt, les performances se sont nettement améliorées : détection correcte dans 17 cas (85 %), localisation exacte dans 18 cas (90 %), et conduite jugée pertinente dans 18 cas (90 %). En cas de calculs simples, ChatGPT recommandait souvent une surveillance. En présence de dilatation, il suggérait généralement une évaluation spécialisée ou une prise en charge urgente.

ChatGPT-4o montre un potentiel intéressant pour aider à l’interprétation de lithiase urinaire sur scanner. Bien que limité par l’absence d’analyse d’image directe, un prompt bien conçu lui permet d’apporter une aide pertinente, ouvrant la voie à des outils multimodaux en imagerie médicale.