{"id":2559,"date":"2025-04-15T17:38:57","date_gmt":"2025-04-15T15:38:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2025\/04\/15\/ingenierie-rapide-dans-les-soins-de-sante-meilleures-pratiques-strategies-et-tendances\/"},"modified":"2025-04-15T17:39:00","modified_gmt":"2025-04-15T15:39:00","slug":"ingenierie-rapide-dans-les-soins-de-sante-meilleures-pratiques-strategies-et-tendances","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2025\/04\/15\/ingenierie-rapide-dans-les-soins-de-sante-meilleures-pratiques-strategies-et-tendances\/","title":{"rendered":"Ing\u00e9nierie rapide dans les soins de sant\u00e9: meilleures pratiques, strat\u00e9gies et tendances"},"content":{"rendered":"
\n

Qu'est-ce que l'ing\u00e9nierie rapide dans les soins de sant\u00e9?<\/h2>\n

L'ing\u00e9nierie rapide est le processus de dire \u00e0 une solution d'IA quoi faire et comment le faire. En utilisant des invites de langage naturel pr\u00e9cises et efficaces, les utilisateurs fournissent au LLM un ensemble d'instructions sur la fa\u00e7on de terminer la t\u00e2che pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses pr\u00e9cises et utiles. Cela peut inclure de dire au LLM le type de sources \u00e0 r\u00e9f\u00e9rence et le format dans lequel l'utilisateur souhaite les informations pr\u00e9sent\u00e9es. <\/p>\n

Google note que \u00abl'ing\u00e9nierie rapide est l'art et la science de la conception et de l'optimisation des invites pour guider les mod\u00e8les d'IA, en particulier les LLM, vers la g\u00e9n\u00e9ration des r\u00e9ponses souhait\u00e9es.\u00bb Amazon Web Services note que les ing\u00e9nieurs rapides \u00abchoisissent les formats, phrases, mots et symboles les plus appropri\u00e9s qui guident l'IA\u00bb et que le processus n\u00e9cessite une combinaison de \u00abcr\u00e9ativit\u00e9 plus essais et erreurs\u00bb pour atteindre les r\u00e9sultats escompt\u00e9s.<\/p>\n

Quelles sont les meilleures pratiques cl\u00e9s pour l'ing\u00e9nierie rapide de l'IA dans les soins de sant\u00e9?<\/h2>\n

Voici quelques meilleures pratiques d'ing\u00e9nierie rapides \u00e0 garder \u00e0 l'esprit:<\/p>\n

Les invites doivent \u00eatre sp\u00e9cifiques<\/h3>\n

Les invites d'IA doivent \u00eatre tr\u00e8s sp\u00e9cifiques pour \u00e9viter les r\u00e9ponses non pertinentes. Utilisez un langage clair et concis et dites au LLM le format de r\u00e9ponse souhait\u00e9, comme un r\u00e9sum\u00e9, un graphique ou une liste. Par exemple, un m\u00e9decin pourrait demander au LLM de \u00abr\u00e9sumer trois plans de traitement possibles pour un homme de 55 ans diagnostiqu\u00e9 avec un diab\u00e8te de type 2 et limiter chaque r\u00e9sum\u00e9 \u00e0 300 mots.\u00bb<\/p>\n

\u00abDans les soins de sant\u00e9, vous ne voulez pas que le LLM Sourcing Wikipedia ou un magazine de divertissement pour les recommandations de diagnostics\u00bb, explique le Dr Tim Wetherill, directeur clinique chez Machinify. \u00abVous pouvez demander au LLM d'utiliser uniquement des sources \u00e9valu\u00e9es par des pairs et de partager s'il y a des pr\u00e9occupations signal\u00e9es concernant la litt\u00e9rature informatique.\u00bb <\/p>\n

Fournir un contexte pertinent avec des invites de suivi<\/h3>\n

Les invites de suivi fournissent plus de contexte et aident \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses plus sp\u00e9cifiques. Un suivi de l'invite sur les traitements d'un patient diab\u00e8te pourrait \u00eatre: \u00abLe patient est immunod\u00e9prim\u00e9 en raison d'une greffe d'organe r\u00e9cente. Ajustez le plan de traitement pour tenir compte des interactions m\u00e9dicamenteuses potentielles et du risque d'infection.\u00bb <\/p>\n

Wetherill dit que lorsqu'il exp\u00e9rimente les invites de r\u00e9daction: \u00abL'une des choses que je fais est de dire au LLM de me poser des questions ou de faire des suggestions qui am\u00e9lioreront la sortie.\u00bb Il d\u00e9crit l'ing\u00e9nierie rapide comme \u00abla moiti\u00e9 de l'art et la moiti\u00e9 des sciences. Ce n'est pas un processus en une \u00e9tape. Vous devez \u00eatre pr\u00eat \u00e0 consacrer le temps \u00e0 obtenir de la valeur.\u00bb <\/p>\n<\/p>\n

Donnez des exemples de sorties souhait\u00e9es<\/h3>\n

Dans l'ing\u00e9nierie rapide, les utilisateurs peuvent g\u00e9n\u00e9rer des sorties souhait\u00e9es en d\u00e9montrant \u00e0 quoi ressemble une r\u00e9ponse appropri\u00e9e. L'IA apprend des exemples fournis et peut utiliser ces connaissances pour am\u00e9liorer continuellement les sorties. Un exemple n\u00e9gatif peut \u00e9galement montrer les sorties AI quoi \u00e9viter. <\/p>\n

\u00abPlus nous pouvons \u00eatre sp\u00e9cifiques, moins nous quittons le LLM pour inf\u00e9rer quoi faire d'une mani\u00e8re qui pourrait \u00eatre surprenante pour l'utilisateur final\u00bb, explique Jason Kim, ing\u00e9nieur rapide et membre du personnel technique d'Anthropic, qui a d\u00e9velopp\u00e9 Claude AI. \u00abNous avons des exemples classiques pour que Claude suive qui stipule le format et la nature du processus que nous voulons qu'il construit.\u00bb<\/p>\n

Consid\u00e9rez les commentaires des utilisateurs<\/h3>\n

Comme une organisation de soins de sant\u00e9 int\u00e8gre un LLM dans son syst\u00e8me, les meilleures pratiques d'ing\u00e9nierie rapides peuvent \u00e9voluer en fonction de la fa\u00e7on dont l'IA fonctionne. Pour analyser le fonctionnement du LLM, \u00abnous obtenons des \u00e9valuations des m\u00e9decins et des chercheurs\u00bb, explique Kim. \u00ab\u00a0Avec les commentaires, vous pouvez modifier et mettre \u00e0 jour la conception des invites.\u00a0\u00bb<\/p>\n

\u00abL'ing\u00e9nierie rapide des soins de sant\u00e9 devrait impliquer des tests, une \u00e9valuation et une am\u00e9lioration continus en fonction des commentaires des m\u00e9triques de performance et des professionnels de la sant\u00e9\u00bb, ajoute Harper. \u00abIl est important que la sortie soit test\u00e9e et valid\u00e9e dans des contextes cliniques r\u00e9els avant d'\u00eatre d\u00e9ploy\u00e9 \u00e0 grande \u00e9chelle.\u00bb<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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