Fondations de l'IA Agentique pour les Sciences de la Vie

Aperçu

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.

Programme

• Introduction aux Fondations de l'IA Agentique en Sciences de la Vie
Explorez les concepts fondamentaux de l'IA agentique en sciences de la vie, rencontrez vos instructeurs et configurez les clés API Vocareum OpenAI pour un apprentissage pratique.
• Protection des Données Sensibles
Apprenez à protéger les données de santé et génomiques sensibles en comprenant les risques pour la vie privée, les principales réglementations (HIPAA, RGPD), et les mesures de sécurité essentielles pour la confiance dans l'IA en sciences de la vie.
• Conformité & Assurance Allégée
Explorez comment garantir que l'IA en santé est sûre et efficace, en couvrant la conformité réglementaire, l'analyse des risques, SaMD, l'assurance allégée, la mitigation des biais et la vigilance post-marché continue.
• Construire la Confiance & la Responsabilité
Apprenez les pratiques essentielles pour établir la confiance et la responsabilité dans l'IA en sciences de la vie : documentation, traçabilité, bonne gouvernance et normes éthiques dans des domaines à haut risque et réglementés.
• Introduction au Prompting pour un Raisonnement et une Planification Efficaces par LLM
Introduction aux concepts fondamentaux de l'IA agentique, la structure du cours, les prérequis et l'environnement d'apprentissage.
• Prompting Basé sur les Rôles
Explique la théorie de l'utilisation de rôles ou de personas pour contrôler le ton, le style et l'expertise de la sortie d'un LLM.
• Mise en Œuvre de Prompting Basé sur les Rôles avec Python
Apprenez à créer des prompts efficaces basés sur les rôles en Python, guidant l'IA à émuler des personas d'experts comme les pathologistes ou les conseillers génétiques pour des productions structurées, sûres et professionnelles.
• Cadre de Pensée et Prompting ReACT
Explique les cadres conceptuels du Chain-of-Thought (CoT) pour le raisonnement guidé et de ReAct (Reason+Act) pour permettre aux agents de planifier et d'agir.
• Application du Prompting CoT et ReACT avec Python
Apprenez à mettre en œuvre le prompting de Chain-of-Thought (CoT) et ReAct en Python pour permettre un raisonnement structuré des agents et des flux de travail utilisant des outils pour des tâches biomédicales.
• Raffinement de l'Instruction de Prompt
Explique la théorie du raffinement systématique des instructions de prompts en modifiant des composants tels que Rôle, Tâche, Contexte, Exemples et Format de Sortie.
• Application du Raffinement des Instructions de Prompt avec Python
Apprenez à raffiner itérativement les prompts Python pour des sorties LLM réglementées, auditées et validées par machine, en utilisant des ajustements de rôle, de tâche et de format dans des scénarios de données de santé réels.
• Enchaînement de Prompts pour le Raisonnement Agentique
Explique le cadre conceptuel pour construire des flux de travail IA à plusieurs étapes en liant la sortie d'un prompt à l'entrée du suivant, et l'importance de la validation.
• Enchaînement de Prompts avec Python
Apprenez à mettre en œuvre des pipelines de prompts multi-étapes robustes en Python utilisant LangChain, garantissant des sorties validées et sans erreur pour les flux de travail de signalement de pharmacovigilance.
• Boucles de Rétroaction LLM
Explique le cadre conceptuel pour construire des systèmes auto-améliorants où un agent utilise les retours d'information de ses propres actions pour affiner de manière itérative sa sortie.
• Mise en Œuvre de Boucles de Rétroaction LLM avec Python
Apprenez à construire des boucles de rétroaction auto-correctrices pour les LLM en Python, permettant une évaluation et une révision programmatiques pour des sorties fiables et adaptées à l'audit dans les flux de travail des sciences de la vie.
• Agent d'Évaluation de Faisabilité d'Essais Cliniques Adaptatifs
Vous agirez en tant qu'Ingénieur IA configurant un système IA agentique pour la surveillance de la sécurité des médicaments. Vous définirez des rôles d'experts IA, assignerez des outils, et permettrez aux agents de collaborer sur un rapport de signal de sécurité.

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Enseigné par

Tamas Madl, Ahmad Abboud and Brian Cruz

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Matières

Artificial Intelligence