Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Διάρκεια 35 Ώρες
Εξέλιξη Κομματιού
Βασικές Αρχές του LangGraph για την Υγειονομική Περίθαλψη
- Ανασκόπηση της αρχιτεκτονικής και των αρχών του LangGraph
- Βασικές περιπτώσεις χρήσης στην υγειονομική περίθαλψη: διαλογή ασθενών, ιατρική τεκμηρίωση, αυτοματοποίηση συμμόρφωσης
- Περιορισμοί και ευκαιρίες σε ρυθμιζόμενα περιβάλλοντα
Πρότυπα Δεδομένων Υγειονομικής Περίθαλψης και Οντολογίες
- Εισαγωγή στα HL7, FHIR, SNOMED CT και ICD
- Αντιστοίχιση οντολογιών σε ροές εργασίας LangGraph
- Προκλήσεις διαλειτουργικότητας και ενσωμάτωσης δεδομένων
Ενορχήστρωση Ροών Εργασίας στην Υγειονομική Περίθαλψη
- Σχεδιασμός ροών εργασίας με επίκεντρο τον ασθενή έναντι ροών με επίκεντρο τον πάροχο
- Διακλάδωση αποφάσεων και προσαρμοστικός σχεδιασμός σε κλινικά πλαίσια
- Διαχείριση μόνιμης κατάστασης για διαχρονικά αρχεία ασθενών
Συμμόρφωση, Ασφάλεια και Απόρρητο
- HIPAA, GDPR και περιφερειακοί κανονισμοί υγειονομικής περίθαλψης
- Αποταυτοποίηση, ανωνυμοποίηση και ασφαλής καταγραφή
- Διαδρομές ελέγχου και ιχνηλασιμότητα κατά την εκτέλεση γραφημάτων
Αξιοπιστία και Επεξηγησιμότητα
- Διαχείριση σφαλμάτων, επαναλήψεις και σχεδιασμός με ανοχή σε σφάλματα
- Υποστήριξη αποφάσεων με ανθρώπινη επίβλεψη (human-in-the-loop)
- Επεξηγησιμότητα και διαφάνεια για ιατρικές ροές εργασίας
Ενσωμάτωση και Ανάπτυξη
- Σύνδεση του LangGraph με συστήματα EHR/EMR
- Containerization και ανάπτυξη σε περιβάλλοντα πληροφορικής υγειονομικής περίθαλψης
- Παρακολούθηση, καταγραφή και διαχείριση SLA
Μελέτες Περίπτωσης και Προηγμένα Σενάρια
- Αυτοματοποιημένες ροές εργασίας ιατρικής κωδικοποίησης και τιμολόγησης
- Υποβοηθούμενη από AI υποστήριξη διάγνωσης και κλινική διαλογή
- Αναφορές συμμόρφωσης και αυτοματοποίηση τεκμηρίωσης
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Μεσαίο επίπεδο γνώσης Python και ανάπτυξης εφαρμογών LLM
- Κατανόηση προτύπων δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης (π.χ. HL7, FHIR) είναι επωφελής
- Εξοικείωση με τα βασικά των LangChain ή LangGraph
Κοινό
- Τεχνολόγοι τομέα
- Αρχιτέκτονες λύσεων
- Σύμβουλοι που αναπτύσσουν LLM agents σε ρυθμιζόμενους κλάδους