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Dauer 35 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen von LangGraph im Gesundheitswesen
- Wiederholung der LangGraph-Architektur und ihrer 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
- Abbilden von Ontologien in LangGraph-Workflows
- Herausforderungen der Dateninteroperabilität und -integration
Workflow-Orchestrierung im Gesundheitswesen
- Gestaltung patientenzentrierter vs. anbieterzentrierter Workflows
- Entscheidungsverzweigungen und adaptive Planung im klinischen Kontext
- Verwaltung des persistenten Zustands für longitudinale Patientenakten
Compliance, Sicherheit und Datenschutz
- HIPAA, DSGVO und regionale Gesundheitsvorschriften
- De-Identifizierung, Anonymisierung und sicheres Logging
- Audit-Trails und Nachverfolgbarkeit bei der Graph-Ausführung
Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit
- Fehlerbehandlung, Wiederholungen und fehlertolerantes Design
- Menschliche Einbindung in der Entscheidungsunterstützung (Human-in-the-Loop)
- Erklärbarkeit und Transparenz für medizinische Workflows
Integration und Deployment
- Anbindung von LangGraph an EHR-/EMR-Systeme
- Kontenarisierung und Deployment in IT-Umgebungen des Gesundheitswesens
- Überwachung, Logging und SLA-Verwaltung
Fallstudien und erweiterte Szenarien
- Automatisierte Workflows für medizinische Kodierung und Abrechnung
- KI-gestützte Diagnoseunterstützung und klinische Triage
- Compliance-Reporting und Dokumentation von Automatisierungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Mittleres Wissen über Python und die Entwicklung von LLM-Anwendungen
- Verständnis der Gesundheitsdatenstandards (z. B. HL7, FHIR) ist von Vorteil
- Vertrautheit mit den Grundlagen von LangChain oder LangGraph
Zielgruppe
- Domänentechnologen
- Lösungsarchitekten
- Berater, die LLM-Agenten in regulierten Branchen entwickeln