Programa do Curso

Fundamentos do LangGraph para Saúde

  • Revisão da arquitetura e princípios do LangGraph
  • Casos de uso-chave em saúde: triagem de pacientes, documentação médica, automação de conformidade
  • Restrições e oportunidades em ambientes regulados

Padrões e Ontologias de Dados em Saúde

  • Introdução ao HL7, FHIR, SNOMED CT e ICD
  • Mapeamento de ontologias para fluxos de trabalho do LangGraph
  • Desafios de interoperabilidade e integração de dados

Orquestração de Fluxo de Trabalho em Saúde

  • Projetando fluxos de trabalho centrados no paciente versus centrados no provedor
  • Tomada de decisão ramificada e planejamento adaptativo em contextos clínicos
  • Manipulação de estado persistente para registros de pacientes longitudinais

Conformidade, Segurança e Privacidade

  • HIPAA, GDPR e regulamentos de saúde regionais
  • Desidentificação, anonimização e registro seguro
  • Rastreamento e rastreabilidade na execução do gráfico

Confiabilidade e Explicabilidade

  • Tratamento de erros, tentativas e design tolerante a falhas
  • Suporte à decisão com supervisão humana
  • Explicabilidade e transparência para fluxos de trabalho médicos

Integração e Implantação

  • Conectando o LangGraph com sistemas EHR/EMR
  • Containerização e implantação em ambientes de TI da saúde
  • Monitoramento, registro e gerenciamento de SLA

Estudos de Caso e Cenários Avançados

  • Fluxos de trabalho automatizados para codificação e faturamento médico
  • Suporte à diagnóstico assistido por IA e triagem clínica
  • Relatórios de conformidade e automação de documentação

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento intermediário de Python e desenvolvimento de aplicativos LLM
  • Compreensão dos padrões de dados de saúde (por exemplo, HL7, FHIR) é benéfico
  • Familiaridade com os fundamentos do LangChain ou LangGraph

Público-alvo

  • Tecnologistas de domínio
  • Arquitetos de soluções
  • Consultores construindo agentes LLM em indústrias reguladas
 35 Horas

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