Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 14 hodiny
Návrh Školení
Základy Agentic AI ve zdravotnictví
- Agentic vs. aplikace LLM pouze s nástroji
- Meze autonomie, politiky a lidský dohled
- Krajina dat ve zdravotnictví a omezení (EHR, FHIR, PHI)
Navrhování agentic workflowů
- Plánování, paměť, použití nástrojů a smyčky reflexe
- Inženýrství promptů, funkce/nástroje a výběr akcí
- Správa stavu a vzorce orchestrace
Agenty s augmentací zisku (Retrieval-Augmented Agents)
- Ingest a segmentace (chunking) lékařských dokumentů
- Embeddings, vektorové úložiště a hodnocení relevence
- Zajištění kontextu odpovědí a strategie citování
Integrace a interoperabilita ve zdravotnictví
- Základy FHIR/SMART pro konektivitu agentů
- Práce se strukturovanými a nestrukturovanými klinickými daty
- Události, API a auditní stopy
Bezpečnost, rizika a governance
- Guardrails, red-teaming a návrh s pojistným mechanismem (fail-safe)
- Práce s PHI, anonymizace a přístupové oprávnění
- Lidský dohled (human-in-the-loop) a cesty eskalace
Vyhodnocení a monitorování
- Offline vyhodnocení, zlaté sady a definice KPI
- Detekce halucinací a ověření faktuality
- Observability, logování a správa nákladů/latenčí
Vzorce nasazení a praktická laboratoř
- Volba mezi API a on-prem modely
- Vytvoření agenta s augmentací zisku pomocí LangChain, FastAPI a ChromaDB
- Simulovaná reakce na incident a postupy pro rollback
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Znalosti základů programování v Pythonu
- Zkušenosti s analýzou dat nebo ML workflowy
- Seznámení s koncepty dat ve zdravotnictví (např. EHR, FHIR)
Cílové publikum
- Datoví vědci a ML inženýři ve zdravotnictví
- Týmy klinické informatiky a digitálního zdraví
- IT lídři a manažeři inovací ve zdravotnictví
