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Dauer 35 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen von LangGraph im Gesundheitswesen
- Wiederholung der LangGraph-Architektur und -Prinzipien
- Wichtige Anwendungsfälle im Gesundheitswesen: Patiententriage, medizinische Dokumentation, Compliance-Automatisierung
- Einschränkungen und Chancen in regulierten Umgebungen
Healthcare-Datenstandards und Ontologien
- Einführung in HL7, FHIR, SNOMED CT und ICD
- Kartierung von Ontologien in LangGraph-Workflows
- Herausforderungen bei der Dateninteroperabilität und -integration
Workflow-Orchestrierung im Gesundheitswesen
- Gestaltung patientenzentrierter vs. anbieterzentrierter Workflows
- Entscheidungsabzweigungen und adaptive Planung in klinischen Kontexten
- Persistente Zustandsbehandlung für longitudinale Patientenakten
Compliance, Sicherheit und Datenschutz
- HIPAA, DSGVO und regionale Gesundheitsvorschriften
- Pseudonymisierung, Anonymisierung und sichere Protokollierung
- Audit-Protokolle und Rückverfolgbarkeit bei der Graph-Ausführung
Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit
- Fehlerbehandlung, Wiederholungen und fehlertolerantes Design
- Mensch-im-Loop-Entscheidungshilfen
- Erklärbarkeit und Transparenz für medizinische Workflows
Integration und Bereitstellung
- Verbindung von LangGraph mit EHR-/EMR-Systemen
- Kontenarisierung und Bereitstellung in IT-Umgebungen des Gesundheitswesens
- Überwachung, Protokollierung und SLA-Management
Fallstudien und fortgeschrittene Szenarien
- Automatisierte medizinische Kodierung und Abrechnungsworkflows
- Unterstützung der Diagnose und klinischen Triage durch KI
- Compliance-Berichterstattung und Dokumentationsautomatisierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Mittleres Wissen in Python und der Entwicklung von LLM-Anwendungen
- Verständnis von Gesundheitsdatenstandards (z. B. HL7, FHIR) ist von Vorteil
- Vertrautheit mit den Grundlagen von LangChain oder LangGraph
Zielgruppe
- Domänen-Technologen
- Lösungsarchitekten
- Berater, die LLM-Agenten in regulierten Branchen entwickeln