Plan Szkolenia

Podstawy Agentic AI w Opiece Zdrowotnej

  • Agentic vs. aplikacje LLM tylko z narzędziami
  • Granice autonomii, polityki i nadzór ludzki
  • Krajobraz danych zdrowotnych i ograniczenia (EHR, FHIR, PHI)

Projektowanie Przepływów Agentów

  • Planowanie, pamięć, użycie narzędzi i pętle refleksji
  • Inżynieria promptów, funkcje/narzędzia i wybór akcji
  • Zarządzanie stanem i wzorce orkiestracji

Agenci z Wzmocnionym Pobieraniem

  • Wczytanie i podział dokumentów medycznych
  • Wbudowania, sklepy wektorowe i ocena istotności
  • Ugruntowanie odpowiedzi i strategie cytowania

Integracje i Interoperacyjność w Opiece Zdrowotnej

  • Podstawy FHIR/SMART do połączenia agentów
  • Praca z strukturowanymi i niestrukturowanymi danymi klinicznymi
  • Wydarzenia, API i ślady audytowe

Bezpieczeństwo, Ryzyko i Zarządzanie

  • Ograniczniki, red-teaming i projekty z funkcją awaryjną
  • Obsługa PHI, dezydentyfikacja i kontrole dostępu
  • Przegląd z udziałem człowieka i ścieżki eskalacji

Ocena i Monitorowanie

  • Oceny offline, zestawy złota i definicja KPI
  • Wykrywanie halucynacji i sprawdzanie faktów
  • Obserwowalność, rejestrowanie i zarządzanie kosztami/opóźnieniami

Wzorce Wdrażania i Praktyczne Laboratorium

  • Wybory modeli opartych na API vs. na miejscu
  • Budowanie agenta z wzmocnionym pobieraniem za pomocą LangChain, FastAPI i ChromaDB
  • Symulowane procedury odpowiedzi na incydenty i wycofania

Podsumowanie i Kolejne Kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstawowego programowania w języku Python
  • Doświadczenie w analizie danych lub pracowaniu z przepływami ML
  • Zapoznanie z koncepcjami danych medycznych (np. EHR, FHIR)

Grupa docelowa

  • Specjaliści ds. danych medycznych i inżynierowie ML
  • Zespoły informatyki klinicznej i produktów zdrowia cyfrowego
  • Liderzy IT i menedżerowie innowacji w opiece zdrowotnej
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie