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Duración 35 horas
Temario del curso
Fundamentos de LangGraph para el sector salud
- Repaso de la arquitectura y principios de LangGraph
- Casos de uso clave en salud: triaje de pacientes, documentación médica, automatización del cumplimiento
- Restricciones y oportunidades en entornos regulados
Estándares de datos y ontologías en salud
- Introducción a HL7, FHIR, SNOMED CT e ICD
- Mapeo de ontologías en flujos de trabajo de LangGraph
- Desafíos de interoperabilidad e integración de datos
Orquestación de flujos de trabajo en salud
- Diseño de flujos centrados en el paciente vs. centrados en el proveedor
- Ramificación de decisiones y planificación adaptativa en contextos clínicos
- Manejo de estado persistente para registros de pacientes longitudinales
Cumplimiento, seguridad y privacidad
- HIPAA, GDPR y regulaciones regionales de salud
- Desidentificación, anonimización y registro seguro
- Trazas de auditoría y trazabilidad en la ejecución de grafos
Confiabilidad y explicabilidad
- Manejo de errores, reintentos y diseño tolerante a fallos
- Apoyo a la decisión con intervención humana (human-in-the-loop)
- Explicabilidad y transparencia para flujos de trabajo médicos
Integración y despliegue
- Conexión de LangGraph con sistemas EHR/EMR
- Contenerización y despliegue en entornos de TI de salud
- Monitoreo, registro de eventos y gestión de SLA
Estudios de casos y escenarios avanzados
- Flujos de trabajo automatizados de codificación y facturación médica
- Soporte asistido por IA para el diagnóstico y triaje clínico
- Reportes de cumplimiento y automatización de documentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento intermedio de Python y desarrollo de aplicaciones de LLMs
- Comprensión de los estándares de datos de salud (p. ej., HL7, FHIR) es beneficiosa
- Familiaridad con los fundamentos de LangChain o LangGraph
Público objetivo
- Tecnólogos del dominio
- Arquitectos de soluciones
- Consultores que desarrollan agentes de LLM en industrias reguladas