Návrh Školení

Základy LangGraph pro zdravotnictví

  • Aktualizace o architektuře a principy LangGraphu
  • Klíčové případy použití v zdravotnictví: triáže pacientů, lékařská dokumentace, automatizace souladu s normami
  • Omezení a možnosti v regulovaných prostředích

Standardy dat a ontologie pro zdravotnictví

  • Vstup do HL7, FHIR, SNOMED CT a ICD
  • Zmapování ontologií na pracovní postupy LangGraphu
  • Výzvy pro interoperabilitu a integraci dat

Orchestrace pracovních postupů v zdravotnictví

  • Návrh pacient-centrovaných vs. poskytovatel-centrovaných pracovních postupů
  • Rozvětvení rozhodování a adaptivní plánování v klinických kontextech
  • Zpracování trvalého stavu pro dlouhodobé záznamy pacientů

Soulad, bezpečnost a ochrana soukromí

  • HIPAA, GDPR a regionální požadavky na zdravotnictví
  • De-identifikace, anonymizace a bezpečné logování
  • Sledovatelnost a stopování v provádění grafu

Pevnost a vysvětlitelnost

  • Zpracování chyb, opakování pokusů a návrh odolný proti selháním
  • Podpora rozhodování s člověkem v smyčce
  • Vysvětlitelnost a transparentnost pro lékařské pracovní postupy

Integrace a nasazení

  • Připojení LangGraphu ke systémům EHR/EMR
  • Kontainerizace a nasazení v prostředích IT zdravotnictví
  • Sledování, logování a správa SLA

Případové studie a pokročilé scénáře

  • Automatizace pracovních postupů pro lékařskou klasifikaci a fakturaci
  • Diagnostická podpora s využitím umělé inteligence a klinické triáže
  • Správa zpráv o souladu a automatizace dokumentace

Souhrn a další kroky

Požadavky

  • Požadované středně pokročilé znalosti Pythonu a vývoje aplikací LLM
  • Znalost standardů zdravotnických dat (např. HL7, FHIR) je prospěšná
  • Znalost základů LangChain nebo LangGraphu

Cílová skupina

  • Techologové doménově specializovaných oblastí
  • Akceptní architekti řešení
  • Konzultanti vytvářející LLM agenty ve regulovaných odvětvích
 35 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie