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课程大纲

医疗保健领域的LangGraph基础

  • LangGraph架构和原则复习
  • 关键医疗用例:患者分诊、医疗文档、合规自动化
  • 受监管环境中的约束与机遇

医疗数据标准与本体

  • HL7、FHIR、SNOMED CT和ICD简介
  • 将本体映射到LangGraph工作流
  • 数据互操作性与集成挑战

医疗保健中的工作流编排

  • 设计以患者为中心与以提供者为中心的工作流
  • 临床情境下的决策分支和自适应规划
  • 纵向患者记录的持久状态处理

合规性、安全与隐私

  • HIPAA、GDPR及区域医疗法规
  • 去标识化、匿名化和安全日志记录
  • 图执行中的审计跟踪和可追溯性

可靠性与可解释性

  • 错误处理、重试和容错设计
  • 人机回环决策支持
  • 医疗工作流的可解释性和透明度

集成与部署

  • 将LangGraph与EHR/EMR系统连接
  • 医疗IT环境中的容器化和部署
  • 监控、日志记录和SLA管理

案例研究与高级场景

  • 自动医疗编码和计费工作流
  • AI辅助诊断支持和临床分诊
  • 合规报告和文档自动化

总结与后续步骤

要求

  • 具备Python和LLM应用开发的中级知识
  • 了解医疗数据标准(如HL7、FHIR)者优先
  • 熟悉LangChain或LangGraph基础知识

目标学员

  • 领域技术人员
  • 解决方案架构师
  • 在受监管行业构建LLM代理的顾问
 35 小时

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