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Temario del curso
Fundamentos de LangGraph para el sector salud
- Repaso de la arquitectura y los principios de LangGraph
- Casos de uso clave en salud: triaje de pacientes, documentación médica, automatización del cumplimiento
- Restricciones y oportunidades en entornos regulados
Estándares y ontologías de datos 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 el sector salud
- Diseño de flujos de trabajo centrados en el paciente vs. centrados en el proveedor
- Ramas de decisión y planificación adaptativa en contextos clínicos
- Gestión de estado persistente para registros longitudinales de pacientes
Cumplimiento, seguridad y privacidad
- HIPAA, GDPR y regulaciones regionales de salud
- Desidentificación, anonimización y registro seguro
- Bitácoras de auditoría y trazabilidad en la ejecución de grafos
Fiabilidad y explicabilidad
- Gestión de errores, reintentos y diseño tolerante a fallos
- Soporte 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
- Contenedorización y despliegue en entornos TI de salud
- Monitoreo, registro de eventos y gestión de SLA
Estudios de caso y escenarios avanzados
- Flujos de trabajo automatizados para codificación y facturación médica
- Soporte a la diagnosis asistida por IA y triaje clínico
- Reportes de cumplimiento y automatización de documentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos intermedios de Python y desarrollo de aplicaciones con LLM
- Comprensión de estándares de datos de salud (p. ej., HL7, FHIR) es beneficioso
- Conocimiento básico de LangChain o LangGraph
Audiencia
- Tecnólogos de dominio
- Arquitectos de soluciones
- Consultores que construyen agentes de LLM en industrias reguladas
35 Horas