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 Durée 14 heures

Plan du cours

Fondamentaux de l'IA agentique pour la santé

  • Applications LLM agentiques vs applications utilisant uniquement des outils
  • Limites de l'autonomie, politiques et supervision humaine
  • Paysage des données de santé et contraintes (EHR, FHIR, PII)

Conception des flux de travail agentiques

  • Boucles de planification, de mémoire, d'utilisation d'outils et de réflexion
  • Ingénierie des invites (prompts), fonctions/outils et sélection d'actions
  • Gestion d'état et motifs d'orchestration

Agents enrichis par la recherche (RAG)

  • Ingestion et découpage (chunking) des documents médicaux
  • Incrustations (embeddings), entrepôts vectoriels et évaluation de la pertinence
  • Ancrage des réponses et stratégies de citation

Intégrations et interopérabilité en santé

  • Bases de FHIR/SMART pour la connectivité des agents
  • Manipulation de données cliniques structurées et non structurées
  • Événementiel, API et journaux d'audit

Sécurité, risques et gouvernance

  • Garde-fous, tests d'adversarité (red-teaming) et conception en cas de défaillance
  • Traitement des PII, désidentification et contrôles d'accès
  • Revue avec intervention humaine et voies d'escalade

Évaluation et surveillance

  • Évaluations hors ligne, ensembles de référence (golden sets) et définition des KPI
  • Détection des hallucinations et vérifications de facticité
  • Observabilité, journalisation et gestion des coûts/latences

Motifs de déploiement et laboratoire pratique

  • Choix entre modèles via API ou sur site (on-prem)
  • Développement d'un agent enrichi par la recherche avec LangChain, FastAPI et ChromaDB
  • Réponse simulée à une incident et procédures de retour arrière (rollback)

Récapitulatif et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprendre les bases de la programmation Python
  • Expérience en analyse de données ou en flux de travail ML
  • Connaissance des concepts de données de santé (p. ex., DSE, FHIR)

Public cible

  • Scientifiques des données et ingénieurs ML du secteur de la santé
  • Équipes d'informatique clinique et de produits de santé numérique
  • Dirigeants TI et responsables de l'innovation en santé

Nombre de participants


Prix par participant

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