#Artificial Intelligence (AI)

Introduction

Dans mon dernier article, j'ai présenté FHIR Data Explorer, une application de validation de concept qui connecte InterSystems IRIS, Python, et Ollama afin de permettre la recherche sémantique et la visualisation des données de soins de santé au format FHIR. Ce projet participe actuellement au concours InterSystems External Language Contest.

Dans cette suite, nous verrons comment j'ai intégré Ollama pour générer les résumés des dossiers médicaux directement à partir des données FHIR structurées stockées dans IRIS, à l'aide de modèles linguistiques locaux légers (LLM) tels que Llama 3.2:1B ou Gemma 2:2B.

L'objectif était de créer un pipeline d'IA entièrement local capable d'extraire, de formater et de présenter les dossiers médicaux des patients tout en garantissant la confidentialité et le contrôle total des données.

Toutes les données des patients utilisées dans cette démonstration proviennent de paquets FHIR, qui ont été analysés et chargés dans IRIS via le module IRIStool. Cette approche facilite la requête, la conversion et la vectorisation des données de soins de santé à l'aide d'opérations pandas familières en Python. Si vous désirez en savoir plus sur la manière dont j'ai construit cette intégration, consultez mon article précédent Création d'un référentiel vectoriel FHIR avec InterSystems IRIS et Python via le module IRIStool.

Les deux outils, IRIStool et FHIR Data Explorer sont disponibles sur InterSystems Open Exchange — et font partie de mes contributions au concours. Si vous les trouvez utiles, n'hésitez pas à voter pour eux!

• IRIStool et Data Manager
• FHIR Data Explorer

Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur la chaîne Youtube d'InterSystems France :

📺 InterSystems IntelliCare – Le Dossier Patient Informatisé réinventé par l’Intelligence Artificielle

Bonjour à tous,

Voici le premier concours de programmation de l'année, et une surprise vous attend ! Lisez la suite !

🏆 Concours de programmation InterSystems IA : Recherche vectorielle, GenAI et agents IA 🏆

Durée : du 17 mars au 6 avril 2025

Prix : 12 000 $ + une chance d'être invité au Sommet mondial 2025 !

InterSystems est à l'avant-garde de la technologie des bases de données depuis sa création, en étant à l'origine d'innovations qui surpassent régulièrement ses concurrents comme Oracle, IBM et Microsoft. En se concentrant sur une conception de noyau efficace et en adoptant une approche sans compromis des performances des données, InterSystems s'est taillé une place de choix dans les applications critiques, garantissant fiabilité, rapidité et évolutivité.

Nous poursuivons cette série d'articles sur les applications LLM et RAG et dans cet article nous traiterons de la partie encadrée en rouge du diagramme ci-dessous:

Lors de la création d'une application RAG, il est tout aussi important de choisir un modèle LLM qui réponde à vos besoins (formation dans le domaine correspondant, coût, rapidité, etc.) que de définir clairement le contexte que vous souhaitez lui fournir. Commençons par définir le terme afin d'être clair sur ce que nous entendons par contexte.

Qu'est-ce que le contexte?

Dans le paysage actuel des données, les activités commerciales sont confrontées à différents défis. L'un d'entre eux consiste à réaliser des analyses à partir d'une couche de données unifiée et harmonisée, accessible à tous les utilisateurs. Une couche capable de fournir les mêmes réponses aux mêmes questions, indépendamment du dialecte ou de l'outil utilisé. La plate-forme de données InterSystems IRIS répond à cette question en ajoutant la solution 'Adaptive Analytics' (Analyse adaptative) qui peut fournir cette couche sémantique unifiée.

Dans l'article précédent, nous avons présenté l'application d[IA]gnosis développée pour soutenir le codage des diagnostics CIM-10. Dans le présent article, nous verrons comment InterSystems IRIS for Health nous fournit les outils nécessaires à la génération de vecteurs à partir de la liste des codes CIM-10 au moyen d'un modèle de langage pré-entraîné, à leur stockage et à la recherche ultérieure de similitudes sur tous ces vecteurs générés.

Avec l'introduction des types de données vectorielles et de la fonctionnalité de recherche vectorielle dans IRIS, tout un univers de possibilités de développement d'applications s'ouvre et un exemple de ces applications est celui que j'ai récemment vu publié dans un appel d'offres public du Ministère régional de la santé de Valence demandant un outil d'aide au codage de la CIM-10 à l'aide de modèles d'IA.

Comment pourrions-nous mettre en œuvre une application similaire à celle demandée?

Bonjour la communauté !

Comme vous le savez peut-être, notre IA pour la communauté des développeurs est sortie depuis plus d'un mois 🎉 Nous espérons que vous avez été suffisamment curieux pour l'essayer 😁 Si ce n'est pas encore le cas, n'hésitez pas à le faire ! Quoi qu'il en soit, comme elle est encore en version bêta, nous sommes très intéressés par ce que vous en pensez, et nous avons hâte de connaître vos réflexions et vos expériences.

Comme nous apprécions votre temps et vos efforts, nous offrirons un joli prix à un membre de la communauté choisi au hasard qui partagera ses réflexions. Pour participer à ce tirage au sort, vous devez suivre les consignes suivantes :

Salut la Communauté !

Utilisez-vous des outils d’IA générative pour le développement ? Laissez les principes d’InterSystems vous guider ! 🌟 Découvrez la démarche de l'entreprise :

Using Generative AI Responsibly

Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur la chaîne Youtube d'InterSystems France :

📺 La voix pour structurer le traitement dans le DPI

Salut la communauté !

Besoin d'une introduction à l'IA générative ? Learning Services est ravi d'annoncer la première vidéo d'une nouvelle série sur les bases de GenAI :

🧐 What Is Generative AI?

L'intelligence artificielle a un potentiel transformateur pour générer de la valeur et des informations à partir des données. Alors que nous nous dirigeons vers un univers où presque toutes les applications seront pilotées par l'IA, les développeurs qui créent ces applications auront besoin des outils adéquats pour créer des expériences à partir de ces applications. C'est pourquoi nous sommes heureux d'annoncer que la recherche vectorielle a été ajoutée à la plate-forme de données InterSystems IRIS.

En tant que modèle linguistique d'IA, ChatGPT est capable d'effectuer une variété de tâches telles que traduire, écrire des chansons, répondre à des questions de recherche et même générer du code informatique. Avec ses capacités impressionnantes, ChatGPT est rapidement devenu un outil populaire pour diverses applications, des chatbots à la création de contenu.
Mais malgré ses capacités avancées, ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder à vos données personnelles. Mais malgré ses capacités avancées, ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder à vos données personnelles. Ainsi, dans cet article, je vais démontrer les étapes suivantes pour construire une IA ChatGPT personnalisée en utilisant le LangChain Framework:

Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur la chaîne Youtube d'InterSystems France. 

📺 Comment prédire les données de séries chronologiques avec IntegratedML

Comme vous avez pu le constater dans les dernières publications de la communauté, InterSystems IRIS inclut depuis la version 2024.1 la possibilité d'inclure des types de données vectorielles dans sa base de données et sur la base de ce type de données, des recherches vectorielles ont été mises en œuvre. Eh bien, ces nouvelles fonctionnalités m'ont rappelé l'article que j'ai publié il y a quelque temps et qui était basé sur la reconnaissance faciale utilisant Embedded Python.

Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur la chaîne Youtube d'InterSystems France. 

📺 Création de modèles avec IntegratedML dans le cloud

Salut la Communauté,

Nous avons des nouvelles excitantes ! Le nouveau concours de programmation en ligne InterSystems dédié à l'IA générative, à la recherche de vecteurs et au Machine Learning démarre très bientôt !

🏆 Concours InterSystems Vector Search, GenAI et ML 🏆

Durée : avril 22 - mai 19, 2024

Prix : $14,000

La convergence continue des technologies d’IA et des systèmes de santé a apporté de nombreuses avancées convaincantes. Plantons le décor. Si vous avez interagi avec des modèles dynamiques comme ChatGPT, vous avez peut-être, comme beaucoup d'entre nous, commencé à envisager son application à l'aide de vos ensembles de données uniques. Supposons que, dans le secteur de la santé, vous souhaitiez associer cette technologie aux dossiers de santé électroniques (DPI), ou peut-être que vous visiez une interopérabilité accrue en utilisant les ressources de FHIR.

L'invention et la vulgarisation des grands modèles de langage (tels que GPT-4 d'OpenAI) ont lancé une vague de solutions innovantes capables d'exploiter de grands volumes de données non structurées qui étaient peu pratiques, voire impossibles, à traiter manuellement jusqu'à récemment. Ces applications peuvent inclure la récupération de données (voir le cours ML301 de Don Woodlock pour une excellente introduction à Retrieval Augmented Generation), l'analyse des sentiments, et même des agents d'IA entièrement autonomes, pour n'en nommer que quelques-uns !

L'intelligence artificielle (IA) attire beaucoup d'attention dernièrement car elle peut changer de nombreux domaines de nos vies. Une meilleure puissance informatique et plus de données ont aidé l'IA à réaliser des choses incroyables, comme l'amélioration des tests médicaux et la création de voitures autonomes. L'IA peut également aider les entreprises à prendre de meilleures décisions et à travailler plus efficacement, c'est pourquoi elle devient de plus en plus populaire et largement utilisée.

Nous savons tous qu'il est crucial de disposer d'un ensemble de données de test appropriées avant de déployer une application en production pour garantir sa fiabilité et ses performances. Il permet de simuler des scénarios du monde réel et d'identifier les problèmes ou bugs potentiels avant qu'ils n'impactent les utilisateurs finaux. De plus, les tests avec des ensembles de données représentatifs permettent d’optimiser les performances, d’identifier les goulots d’étranglement et d’affiner les algorithmes ou les processus selon les besoins. En fin de compte, disposer d’un ensemble complet de données de test permet de fournir un produit de meilleure qualité, réduisant ainsi le risque de problèmes de post-production et améliorant l’expérience utilisateur globale.

Dans cet article, voyons comment utiliser l'IA générative, par example Gemini de Google, pour générer des données significatives sur les propriétés de plusieurs objets. Pour ce faire, j'utiliserai le service RESTful pour générer des données au format JSON puis j'utiliserai les données reçues pour créer des objets.

Qu'est-ce que les données non structurées ?

Les données non structurées sont des informations qui n'ont pas de modèle de données ou d'organisation prédéfinis. Contrairement aux données structurées que l'on trouve dans les bases de données avec des structures claires (par exemple, des tables et des champs), les données non structurées n'ont pas de schéma fixe. Ce type de données comprend le texte, les images, les vidéos, les fichiers audio, les messages sur les médias sociaux, les courriels, etc.

Pourquoi les données non structurées sont-elles importantes ?

Nous avons un délicieux dataset avec des recettes écrites par plusieurs utilisateurs de Reddit, mais la plupart des informations sont du texte libre comme le titre ou la description d'un article. Voyons comment nous pouvons très facilement charger l'ensemble de données, extraire certaines fonctionnalités et l'analyser à l'aide des fonctionnalités du grand modèle de langage OpenAI contenu dans Embedded Python et le framework Langchain.

Chargement de l'ensemble de données

Tout d’abord, nous devons charger l’ensemble de données ou pouvons-nous simplement nous y connecter ?