Kurzusleírás

LangGraph alapok az egészségügyben

  • LangGraph architektúra és elvek frissítése
  • Kulcsfontosságú egészségügyi alkalmazások: betegtriázs, orvosi dokumentáció, megfelelőségi automata
  • Korlátozások és lehetőségek szabályozott környezetekben

Egzézetügyi Adat Szabványok és Ontológiák

  • Bevezetés az HL7, FHIR, SNOMED CT és ICD szabványokba
  • Ontológiák beárazása LangGraph munkafolyamatokba
  • Adatinteroperabilitás és integrációs kihívások

Munkafolyamat-koordinálás az egészségügyben

  • Betegközpontú vs. szolgáltatóközpontú munkafolyamatok tervezése
  • Döntéságazat és adaptív tervezés klinikai kontextusban
  • Állandó állapotkezelés hosszantartó betegi rekordokhoz

Megfelelőség, Biztonság és Adatvédelmi

  • HIPAA, GDPR és regionális egészségügyi szabályozások
  • De-identifikáció, anonymizáció és biztonságos naplózás
  • Audit utak és nyomkövethetőség gráf végrehajtásban

Biztonság és Megmagasítás

  • Hiba kezelése, újrapróbálkozás és hibatűrő tervezés
  • Ember-befogadó döntéssegítő
  • Megmagasítás és átláthatóság orvosi munkafolyamatokhoz

Integráció és Telepítés

  • LangGraph kapcsolata az EHR/EMR rendszerekkel
  • Tartályozás és telepítés egészségügyi IT környezetben
  • Monitorozás, naplózás és SLA-kezelés

Eseményismertetések és Haladó Szenáriók

  • Automatizált orvosi kódolás és számlázási munkafolyamatok
  • AI-asszisztált diagnózis támogatás és klinikai triázs
  • Megfelelőségi jelentés és dokumentációs automatizáció

Összegzés és Következő lépések

Követelmények

  • Középfokú Python és LLM alkalmazásfejlesztés ismeretek
  • A egészségügyi adatok szabványairól (például HL7, FHIR) való ismeret hasznos
  • Ismeret a LangChain vagy LangGraph alapjaiban

A célközönség

  • Tárgyterületi technológusok
  • Megoldások tervezői
  • Tanácsadók, akik LLM ügynököket építenek szabályozott iparágakban
 35 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák