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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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