Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Az ügynöki AI alapjai az egészségügyben
- Ügynöki vs. csak eszközhasználó LLM-alkalmazások
- Autonómiahatárok, szabályzatok és emberi felügyelet
- Az egészségügyi adatkörnyezet és korlátai (EHR, FHIR, PHI)
Ügynöki munkafolyamatok tervezése
- Tervezés, memória, eszközhasználat és reflexiós hurkok
- Prompttervezés, függvények/eszközök és műveletválasztás
- Állapotkezelés és hangszerelési minták
Visszakereséssel bővített ügynökök
- Orvosi dokumentumok beolvasása és darabolása
- Beágyazások, vektortárak és relevanciaértékelés
- Válaszok megalapozása és hivatkozási stratégiák
Egészségügyi integrációk és interoperabilitás
- FHIR/SMART alapok az ügynöki kapcsolódáshoz
- Munka strukturált és strukturálatlan klinikai adatokkal
- Eseménykezelés, API-k és auditnyomvonalak
Biztonság, kockázat és irányítás
- Védőkorlátok, red-teaming és hibabiztos tervezés
- PHI-kezelés, de-identifikáció és hozzáférés-vezérlés
- Emberi beavatkozást lehetővé tevő felülvizsgálat és eszkalációs útvonalak
Értékelés és monitorozás
- Offline értékelések, arany standard halmazok és KPI-meghatározás
- Hallucinációészlelés és tényszerűség-ellenőrzés
- Megfigyelhetőség, naplózás és költség/késleltetés-kezelés
Telepítési minták és gyakorlati labor
- API-alapú vs. helyszíni modellválasztás
- Visszakereséssel bővített ügynök építése LangChain, FastAPI és ChromaDB használatával
- Szimulált incidenskezelés és visszaállítási eljárások
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Alapvető Python-programozási ismeretek
- Tapasztalat adatelemzésben vagy ML-munkafolyamatokban
- Egészségügyi adatfogalmak ismerete (pl. EHR, FHIR)
Célközönség
- Egészségügyi adattudósok és ML-mérnökök
- Klinikai informatika és digitális egészségügyi termékcsapatok
- Informatikai vezetők és innovációs menedzserek az egészségügyben
14 Órák
