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Duración 35 horas
Temario del curso
Fundamentos de LangGraph para la Salud
- Repaso de la arquitectura y principios de LangGraph
- Casos de uso clave en salud: triaje de pacientes, documentación médica, automatización de cumplimiento
- Restricciones y oportunidades en entornos regulados
Estándares y Ontologías de Datos de Salud
- Introducción a HL7, FHIR, SNOMED CT y CIE
- 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 longitudinales de pacientes
Cumplimiento, Seguridad y Privacidad
- HIPAA, GDPR y regulaciones regionales de salud
- Desidentificación, anonimización y registros de eventos seguros
- Pistas 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 TI de salud
- Monitoreo, registro de eventos y gestión de SLA
Casos de Estudio y Escenarios Avanzados
- Flujos de trabajo automatizados de codificación médica y facturación
- Apoyo al diagnóstico asistido por IA y triaje clínico
- Automatización de informes de cumplimiento y documentación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos intermedios de Python y desarrollo de aplicaciones con LLMs
- Comprensión de estándares de datos de salud (p. ej., HL7, FHIR) es beneficiosa
- Familiaridad con los fundamentos de LangChain o LangGraph
Público Objetivo
- Tecnólogos de dominio
- Arquitectos de soluciones
- Consultores que construyen agentes LLM en industrias reguladas