Schulungsübersicht

Grundlagen der agenzbasierten KI für den Gesundheitssektor

  • Vergleich von agentenbasierten und reinformigen LLM-Anwendungen
  • Autonomiegrenzen, Richtlinien und menschliche Überwachung
  • Gesundheitsdatenlandschaft und -beschränkungen (EHR, FHIR, PHI)

Design von Agentenworkflows

  • Planung, Speicherung, Werkzeugnutzung und Reflexionsloops
  • Prompt-Engineering, Funktionen/Werkzeuge und Aktionsauswahl
  • Zustandsmanagement und Orchestrierungsmuster

Retrieval-Augmentierte Agenten

  • Aufnahme und Zerlegung medizinischer Dokumente
  • Einbettungen, Vektorspeicher und Relevanzbewertung
  • Grundierung von Antworten und Zitierstrategien

Integrationen und Interoperabilität im Gesundheitswesen

  • FHIR/SMART-Grundlagen für Agentenverbindungen
  • Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten klinischen Daten
  • Ereignisbasierte Vorgänge, APIs und Audit Trails

Sicherheit, Risiken und Governance

  • Schutzmechanismen, Red-Teaming und Fehlschutzausstattung
  • PHI-Bearbeitung, Anonymisierung und Zugriffskontrolle
  • Mensch-in-the-loop-Überprüfung und Eskalationspfade

Evaluation und Überwachung

  • Offline-Evaluierungen, Goldsets und KPI-Definitionen
  • Halluzinationserkennung und Faktualitätstests
  • Observabilität, Logging und Kosten/Latenzmanagement

Bereitstellungsmodelle und Praktische Übungen

  • API-basierte versus on-prem Modelle
  • Erstellen eines retrieval-augmentierten Agents mit LangChain, FastAPI und ChromaDB
  • Simulierte Inzidentenreaktion und Rollback-Verfahren

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der Python-Programmierung
  • Erfahrung mit Datenanalyse oder ML-Arbeitsabläufen
  • Vertrautheit mit Konzepten der Gesundheitsdaten (z. B. EHR, FHIR)

Zielgruppe

  • Gesundheitsdatenwissenschaftler und ML-Ingenieure
  • Klinische Informatiker und Teams für digitale Gesundheitsprodukte
  • IT-Führungskräfte und Innovationsmanager im Gesundheitswesen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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