Fundamentos de la IA Agente para las Ciencias de la Vida

Resumen

This course introduces the integration of artificial intelligence in the life sciences. It covers regulatory pathways and assurance strategies, emphasizing risk management from development to clinical applications.

Through lessons on governance and ethics, students will learn to assemble a comprehensive dossier. The course also incorporates practical elements of prompting techniques, including role-based prompting, chain-of-thought (COT), and ReACT prompting using Python.

Finally, it explores feedback loops for continuous improvement and a detailed approach to adaptive clinical trial feasibility.

Programa

• Introducción a los Fundamentos de la IA Agénica en Ciencias de la Vida
Explore conceptos básicos de la IA agénica en ciencias de la vida, conozca a sus instructores y configure las claves de la API de OpenAI de Vocareum para un aprendizaje práctico.
• Protección de Datos Sensibles
Aprenda a proteger los datos sensibles de salud y genómicos al comprender los riesgos de privacidad, las regulaciones clave (HIPAA, GDPR) y las medidas de seguridad esenciales para generar confianza en la IA en ciencias de la vida.
• Cumplimiento y Garantía Lean
Explore cómo garantizar que la IA en el cuidado de la salud sea segura y eficaz, cubriendo el cumplimiento regulatorio, análisis de riesgos, SaMD, garantía lean, mitigación de sesgos y vigilancia continua posterior al mercado.
• Construyendo Confianza y Responsabilidad
Aprenda prácticas esenciales para construir confianza y responsabilidad en la IA dentro de las ciencias de la vida: documentación, trazabilidad, buena gobernanza y estándares éticos en campos regulados y de alta importancia.
• Introducción a la Creación de Prompts para Razonamiento y Planeación Eficaz de LLM
Introduce los conceptos básicos de la IA agénica, la estructura del curso, los prerrequisitos y el entorno de aprendizaje.
• Creación de Prompts Basados en Roles
Explica la teoría de usar roles o personajes para controlar el tono, estilo y experiencia del output de un LLM.
• Implementación de Prompts Basados en Roles con Python
Aprenda a crear prompts efectivos basados en roles en Python, guiando a la IA para emular personajes expertos como patólogos o asesores genéticos, para obtener resultados estructurados, seguros y profesionales.
• Prompts de Cadena de Pensamiento y ReACT
Explica los marcos conceptuales para la Cadena de Pensamiento (CoT) para el razonamiento guiado y ReAct (Razonar+Actuar) para habilitar agentes que planifiquen y tomen acciones.
• Aplicación de Prompts CoT y ReACT con Python
Aprenda a implementar la Cadena de Pensamiento (CoT) y prompts ReAct en Python para habilitar razonamiento estructurado de agentes y flujos de trabajo que utilizan herramientas para tareas biomédicas.
• Refinamiento de Instrucciones de Prompts
Explica la teoría de refinar sistemáticamente las instrucciones de prompts modificando componentes como Rol, Tarea, Contexto, Ejemplos y Formato de Salida.
• Aplicación del Refinamiento de Instrucciones de Prompts con Python
Aprenda a refinar iterativamente prompts en Python para obtener salidas reguladas, auditables y validadas por máquina, usando ajustes de rol, tarea y formato en escenarios reales de datos de salud.
• Encadenamiento de Prompts para Razonamiento Agénico
Explica el marco conceptual para construir flujos de trabajo de IA en múltiples pasos al vincular la salida de un prompt a la entrada del siguiente y la importancia de la validación.
• Encadenamiento de Prompts con Python
Aprenda a implementar tuberías de prompts multinivel robustas en Python usando LangChain, garantizando salidas validadas y sin errores para flujos de trabajo de informes de señales de farmacovigilancia.
• Bucles de Retroalimentación de LLM
Explica el marco conceptual para construir sistemas auto-mejorables donde un agente usa retroalimentación de sus propias acciones para refinar iterativamente su output.
• Implementación de Bucles de Retroalimentación de LLM con Python
Aprenda a construir bucles de retroalimentación autoconstructores para LLMs en Python, permitiendo evaluación programática y revisión para obtener salidas confiables y amigables con la auditoría en flujos de trabajo de ciencias de la vida.
• Agente de Viabilidad de Ensayos Clínicos Adaptativos
Actuará como un Ingeniero de IA configurando un sistema de IA agénica para el monitoreo de seguridad de fármacos. Definirá roles expertos de IA, asignará herramientas y permitirá que los agentes colaboren en un informe de señal de seguridad.

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Impartido por

Tamas Madl, Ahmad Abboud and Brian Cruz

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Materias

Artificial Intelligence