Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Základy LangGraph pro zdravotnictví
- Opakování architektury a principů LangGraph
- Klíčové použití ve zdravotnictví: triage pacientů, lékařská dokumentace, automatizace souladu s předpisy
- Omezení a příležitosti v regulovaných prostředích
Standardy dat a ontologie ve zdravotnictví
- Úvod do HL7, FHIR, SNOMED CT a ICD
- Mapování ontologií do pracovních toků LangGraph
- Výzvy interoperability dat a integrace
Orchestrace pracovních toků ve zdravotnictví
- Navrhování pacientem centerovaných vs. poskytovatelem centerovaných pracovních toků
- Rozvětvení rozhodování a adaptivní plánování v klinických kontextech
- Zpracování perzistentního stavu pro longitudinální pacientní záznamy
Soulad s předpisy, bezpečnost a soukromí
- HIPAA, GDPR a regionální předpisy o zdravotní péči
- De-identifikace, anonymizace a bezpečné protokolování
- Auditráhy a sledovatelnost při provádění grafů
Spolehlivost a vysvětlitelnost
- Zpracování chyb, opakování pokusů a návrh odolný vůči selháním
- Lidský dohled (human-in-the-loop) při podpoře rozhodování
- Vysvětlitelnost a transparentnost pro lékařské pracovní toky
Integrace a nasazení
- Připojení LangGraph k systémům EHR/EMR
- Kontejnerizace a nasazení v IT prostředí zdravotnictví
- Sledování, protokolování a správa SLA
Případové studie a pokročilé scénáře
- Automatizované lékařské kódování a fakturační pracovní toky
- Podpora diagnózy pomocí AI a klinická triage
- Zápisové hlášení o souladu s předpisy a automatizace dokumentace
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Střední znalosti jazyka Python a vývoj aplikací s využitím LLM
- Pochopení standardů dat ve zdravotnictví (např. HL7, FHIR) je výhodné
- Znalost základů LangChain nebo LangGraph
Cílová skupina
- Odboroví technici
- Architekti řešení
- Konsultanti vytvářející agenty LLM v regulovaných odvětvích
35 Hodiny
