Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 35 godzin
Plan Szkolenia
Podstawy LangGraph w opiece zdrowotnej
- Przypomnienie architektury i zasad działania LangGraph
- Kluczowe przypadki użycia w opiece zdrowotnej: segregacja pacjentów, dokumentacja medyczna, automatyzacja zgodności
- Ograniczenia i możliwości w środowiskach regulowanych
Standardy danych medycznych i ontologie
- Wprowadzenie do HL7, FHIR, SNOMED CT i ICD
- Mapowanie ontologii na przepływy pracy LangGraph
- Wyzwania związane z interoperacyjnością i integracją danych
Orkiestracja przepływów pracy w opiece zdrowotnej
- Projektowanie przepływów zorientowanych na pacjenta i na świadczeniodawcę
- Rozgałęzianie decyzji i planowanie adaptacyjne w kontekstach klinicznych
- Obsługa trwałego stanu dla długoterminowych rekordów pacjentów
Zgodność, bezpieczeństwo i prywatność
- HIPAA, RODO i regionalne regulacje dotyczące opieki zdrowotnej
- Deidentyfikacja, anonimizacja i bezpieczne logowanie
- Ścieżki audytu i identyfikowalność w wykonywaniu grafu
Niezawodność i wyjaśnialność
- Obsługa błędów, ponowne próby i projektowanie odporne na awarie
- Wspomaganie decyzji z udziałem człowieka (human-in-the-loop)
- Wyjaśnialność i przejrzystość w przepływach pracy medycznej
Integracja i wdrażanie
- Łączenie LangGraph z systemami EHR/EMR
- Konteneryzacja i wdrażanie w środowiskach IT opieki zdrowotnej
- Monitorowanie, logowanie i zarządzanie umowami SLA
Studia przypadków i scenariusze zaawansowane
- Zautomatyzowane przepływy kodowania medycznego i rozliczeń
- Wspomaganie diagnozy oparte na sztucznej inteligencji i segregacja kliniczna
- Automatyzacja raportowania zgodności i dokumentacji
Podsumowanie i dalsze kroki
Wymagania
- Średnio zaawansowana znajomość języka Python i tworzenia aplikacji LLM
- Znajomość standardów danych medycznych (np. HL7, FHIR) będzie dodatkowym atutem
- Podstawowa znajomość LangChain lub LangGraph
Grupa docelowa
- Technolodzy domenowi
- Architekci rozwiązań
- Konsultanci budujący agentów LLM w branżach regulowanych