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Dauer 35 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen von LangGraph für den Gesundheitssektor
- Auffrischung der LangGraph-Architektur und -Prinzipien
- Wichtige Anwendungsfälle im Gesundheitswesen: Patienten-Triage, medizinische Dokumentation, Compliance-Automatisierung
- Einschränkungen und Chancen in regulierten Umgebungen
Datenstandards und Ontologien im Gesundheitswesen
- Einführung in HL7, FHIR, SNOMED CT und ICD
- Integration von Ontologien in LangGraph-Workflows
- Herausforderungen der Dateninteroperabilität und -integration
Workflow-Orchestrierung im Gesundheitswesen
- Gestaltung patientenzentrierter und anbieterzentrierter Workflows
- Entscheidungsastung und adaptive Planung im klinischen Kontext
- Verwaltung persistenter Zustände für longitudinale Patientenakten
Compliance, Sicherheit und Datenschutz
- HIPAA, GDPR und regionale Gesundheitsvorschriften
- De-Identifizierung, Anonymisierung und sichere Protokollierung
- Audit-Trails und Nachverfolgbarkeit bei der Graph-Ausführung
Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit
- Fehlerbehandlung, Wiederholungen und fehlertolerantes Design
- Mensch-in-der-Schleife-Entscheidungsunterstützung
- Erklärbarkeit und Transparenz für medizinische Workflows
Integration und Bereitstellung
- Verbindung von LangGraph mit EHR/EMR-Systemen
- Containerisierung und Bereitstellung in IT-Umgebungen des Gesundheitswesens
- Überwachung, Protokollierung und SLA-Management
Fallstudien und fortgeschrittene Szenarien
- Automatisierte Workflows für medizinische Kodierung und Abrechnung
- KI-gestützte Diagnoseunterstützung und klinische Triage
- Compliance-Berichterstattung und Dokumentationsautomatisierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Mittleres Wissen in Python und der Entwicklung von LLM-Anwendungen
- Verständnis der Datenstandards im Gesundheitswesen (z. B. HL7, FHIR) ist von Vorteil
- Vertrautheit mit den Grundlagen von LangChain oder LangGraph
Zielgruppe
- Fachtechnologen
- Lösungsarchitekten
- Berater, die LLM-Agenten in regulierten Branchen entwickeln