Kursplan

Grunderna för Agentisk AI inom Vården

  • Agentisk vs. endast verktygsbaserade LLM-applikationer
  • Autonomi gränser, policys och mänsklig övervakning
  • Vårdens datalandskap och begränsningar (EHR, FHIR, PHI)

Design av Agentarbetsflöden

  • Planering, minne, verktygsanvändning och reflektionsslingor
  • Prompt engineering, funktioner/verktyg och åtgärdsval
  • Statushantering och orkestrering av mönster

Hämtningsförstärkta Agenter

  • Inmatning och uppdelning av medicinska dokument
  • Inbäddningar, vektorlagring och relevansbedömning
  • Grundande av svar och citeringsstrategier

Integrationer och interoperabilitet inom vården

  • FHIR/SMART grundläggande för agentanslutning
  • Arbete med strukturerad och ostrukturerad klinisk data
  • Händelselagring, API och revisionsspår

Säkerhet, risk och styrning

  • Skyddsräcken, rödteam och fail-safe design
  • Hantering av PHI, avidentifiering och åtkomstkontroller
  • Människa i slingan, granskning och eskaleringsvägar

Utvärdering och övervakning

  • Offline utvärderingar, guldset och KPI-definition
  • Hallucinationsdetektering och faktakontroller
  • Observabilitet, loggning och hantering av kostnad och latens

Distributionsmönster och praktiskt laboratorium

  • Val av API-baserade vs. on-prem modeller
  • Byggande av hämtningsförstärkt agent med LangChain, FastAPI och ChromaDB
  • Simulerade incidentresponser och återställningsprocedurer

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande kunskaper om Python-programmering
  • Erfarenhet av dataanalys eller ML-arbetsflöden
  • Familjaritet med hälsodata-koncept (t.ex., EHR, FHIR)

Målgrupp

  • Hälsodatavetare och ML-ingenjörer
  • Klinisk informatik och digitala hälsoproduktteam
  • IT-ledare och innovationschefer inom hälsovården
 14 timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier