Programa do Curso

Fundamentos do LangGraph para a Saúde

  • Revisão sobre arquitetura e princípios do LangGraph
  • Casos de uso principais na saúde: triagem de pacientes, documentação médica, automação de conformidade
  • Restrições e oportunidades em ambientes regulamentados

Padrões de Dados e Ontologias da 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 Fluxos de Trabalho na Saúde

  • Design de fluxos de trabalho centrados no paciente versus centrados no fornecedor
  • Ramificações de decisão e planejamento adaptativo em contextos clínicos
  • Gerenciamento de estado persistente para registros longitudinais de pacientes

Conformidade, Segurança e Privacidade

  • HIPAA, GDPR e regulamentações regionais na saúde
  • Desidentificação, anonimização e registro seguro
  • Caminhos de auditoria e rastreabilidade na execução do gráfico

Confiabilidade e Explicação

  • Gestão de erros, repetições e design tolerante a falhas
  • Suporte à decisão com intervenção humana
  • Explicação e transparência para fluxos de trabalho médicos

Integração e Implantação

  • Conectar o LangGraph aos sistemas EHR/EMR
  • Contêinerização e implantação em ambientes de TI da saúde
  • Monitoramento, registro e gestão do SLA

Casos de Estudo e Cenários Avançados

  • Fluxos de trabalho automatizados para codificação médica e faturamento
  • 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 das normas de dados da saúde (por exemplo, HL7, FHIR) é benéfica
  • Familiaridade com os fundamentos do LangChain ou LangGraph

Público-alvo

  • Tecnólogos de domínio
  • Arquitetos de soluções
  • Consultores construindo agentes LLM em indústrias regulamentadas
 35 Horas

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