LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments Träningskurs
LangGraph gör det möjligt att hantera statiska, multi-aktörsarbetsflöden som drivs av LLMs med exakt kontroll över körningsvägar och statispersistens. Inom hälsovården är dessa funktioner avgörande för att uppfylla kraven, säkerställa interoperabilitet och bygga beslutstödssystem som överensstämmer med medicinska arbetsflöden.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till professionella på mellan- till avancerad nivå som vill designa, implementera och hantera LangGraph-baserade lösningar inom hälsovården samt hantera regelverks-, etiska och operativa utmaningar.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa LangGraph-arbetsflöden inom hälsovården med fokus på att uppfylla kraven och möjliggöra granskning.
- Integrera LangGraph-applikationer med medicinska ontologier och standarder (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Tillämpa bästa praxis för pålitlighet, spårbarhet och förklarbarhet i känsliga miljöer.
- Distribuera, övervaka och validera LangGraph-applikationer i produktionsmiljöer inom hälsovården.
Utbildningens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Hands-on-övningar med verkliga fallstudier.
- Implementationsövning i en live-labbmiljö.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Kursplan
Grundläggande LangGraph för Vård och Omsorg
- Uppfriskning av LangGraph-arkitektur och principer
- Nyckelanvändningsfall inom vård och omsorg: patienttriage, medicinsk dokumentation, automatisering av överensstämmelse
- Begränsningar och möjligheter i reglerade miljöer
Vård och omsorgsdatastandarder och ontologier
- Introduktion till HL7, FHIR, SNOMED CT och ICD
- Kartläggning av ontologier i LangGraph-arbetsflöden
- Utmaningar med datainteroperabilitet och integrering
Arbetsflödesorkestrering inom vård och omsorg
- Design av patientcentrerade vs leverantörscentrerade arbetsflöden
- Beslutsgrenar och adaptiv planering i kliniska sammanhang
- Hantering av bestående tillstånd för långvariga patientregister
Överensstämmelse, säkerhet och integritet
- HIPAA, GDPR och regionala hälso- och sjukvårdsregleringar
- Avidentifiering, anonymisering och säkert loggning
- Revisoner och spårbarhet i grafutförande
Tillförlitlighet och förklarbarhet
- Felhantering, återförsök och feltolerant design
- Människa-i-loopen beslutstöd
- Förklarbarhet och transparens för medicinska arbetsflöden
Integration och Distribution
- Anslutning av LangGraph till EHR/EMR-system
- Containerisering och distribution i vård- och omsorgs IT-miljöer
- Övervakning, loggning och SLA-hantering
Fallstudier och Avancerade Scenarier
- Automatiserade arbetsflöden för medicinsk kodning och fakturering
- AI-stödd diagnostik och klinisk triage
- Överensstämmelse med rapportering och automatisering av dokumentation
Sammanfattning och Nästa Steg
Krav
- Intermediate kunskaper i Python och LLM-applikationsutveckling
- Kunskaper om vårddatastandarder (t.ex., HL7, FHIR) är fördelaktigt
- Kunskaper om LangChain eller LangGraph grunderna
Målgrupp
- Domänexperter
- Lösningsarkitekter
- Konsulter som bygger LLM-agenter i reglerade branscher
Öppna Utbildningskurser kräver 5+ deltagare.
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments Träningskurs - Bokning
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments Träningskurs - Fråga
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments - Konsultfråga
Konsultfråga
Kommande Kurser
Relaterade Kurser
Avancerad LangGraph: Optimering, Felsökning och Övervakning av Komplexa Grafer
35 timmarLangGraph är ett ramverk för att bygga tillståndsbaserade, multi-aktörs LLM-applikationer som sammansatta grafer med bestående tillstånd och kontroll över exekvering.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-plattformingenjörer, DevOps för AI och ML-arkitekter som vill optimera, felsöka, övervaka och driva produktionsklara LangGraph-system.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa och optimera komplexa LangGraph-topologier för hastighet, kostnad och skalbarhet.
- Utveckla pålitlighet med upprepningar, tidsgränser, idempotens och återhämtning baserad på kontrollpunkter.
- Felsöka och spåra grafexekveringar, inspektera tillstånd och systematiskt återskapa produktionsproblem.
- Instrumentera grafer med loggar, mätvärden och spår, distribuera till produktion och övervaka SLAs och kostnader.
Utbildningsformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on-implementering i en levande laboratoriemiljö.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att be om en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
AI Agents för hälso- och sjukvårdsdiagnostik
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till sjukvårdsprofessionella och AI-utvecklare på mellan- till avancerad nivå som vill implementera AI-drivna lösningar inom sjukvården.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen för AI-agenter inom sjukvården och diagnostik.
- Utveckla AI-modeller för medicinsk bildanalys och prediktiv diagnostik.
- Integrera AI med elektroniska journaler (EHR) och kliniska arbetsflöden.
- Säkerställa efterlevnad av sjukvårdsregler och etiska AI-praxis.
AI och AR/VR inom hälso- och sjukvården
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellannivå sjukvårdsprofessionella som vill tillämpa AI och AR/VR-lösningar för medicinsk utbildning, kirurgiska simuleringar och rehabilitering.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå AI:s roll i att förbättra AR/VR-upplevelser inom sjukvården.
- Använda AR/VR för kirurgiska simuleringar och medicinsk utbildning.
- Tillämpa AR/VR-verktyg för patientrehabilitering och terapi.
- Undersöka etiska och integritetsfrågor i AI-förstärkta medicinska verktyg.
AI för hälsovård med hjälp av Google Colab
14 timmarDenna instruktörsledda, levande utbildning i Sverige (online eller på plats) vänder sig till datavetare och hälsovårdspersonal på mellan-nivå som vill utnyttja AI för avancerade hälsovårdsapplikationer med hjälp av Google Colab.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Implementera AI-modeller för hälsovård med hjälp av Google Colab.
- Använda AI för prediktiv modellering i hälsovårdsdata.
- Analysera medicinska bilder med AI-drivna tekniker.
- Undersöka etiska överväganden i AI-baserade hälsovårdslösningar.
AI i hälsovården
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan-nivå vårdpersonal och datavetare som vill förstå och tillämpa AI-teknologier i vårdmiljöer.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Identifiera nyckelutmaningar inom vården som AI kan lösa.
- Analysera AI:s påverkan på patientvård, säkerhet och medicinsk forskning.
- Förstå sambandet mellan AI och affärsmodeller inom vården.
- Tillämpa grundläggande AI-koncept på vårdscenarier.
- Utveckla maskininlärningsmodeller för analys av medicinska data.
ChatGPT för sjukvård
14 timmarDenna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till vårdpersonal och forskare som vill utnyttja ChatGPT för att förbättra patientvården, strömlinjeforma arbetsflöden och förbättra hälso- och sjukvårdsresultat.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i ChatGPT och dess tillämpningar inom hälso- och sjukvården.
- Använda ChatGPT för att automatisera hälso- och sjukvårdsprocesser och interaktioner.
- Ge exakt medicinsk information och stöd till patienter med hjälp av ChatGPT.
- Tillämpa ChatGPT för medicinsk forskning och analys.
Edge AI för hälsovården
14 timmarDenna ledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade vårdprofessionella, biomedicinstekniker och AI-utvecklare som vill dra nytta av Edge AI för innovativa lösningar inom hälso- och sjukvård.
Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen och fördelarna med Edge AI inom hälso- och sjukvård.
- Utveckla och distribuera AI-modeller på edge-enheter för hälso- och sjukvårdsapplikationer.
- Implementera Edge AI-lösningar i bärbara enheter och diagnostiska verktyg.
- Utforma och distribuera patientövervakningssystem med hjälp av Edge AI.
- Hantera etiska och regleringsmässiga överväganden i AI-applikationer inom hälso- och sjukvård.
Generative AI inom vård och omsorg: Omvandling av medicin och patientvård
21 timmarDenna lärarledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare till mellannivå inom hälso- och sjukvårdspersonal, dataanalytiker och beslutsfattare som vill förstå och tillämpa generativ AI inom hälso- och sjukvård.
Efter denna utbildning kommer deltagarna kunna:
- Förklara principerna och tillämpningar av generativ AI inom hälso- och sjukvård.
- Identifiera möjligheter för generativ AI att förbättra läkemedelsutveckling och personlig medicin.
- Använda generativa AI-tekniker för medicinsk bildgivning och diagnostik.
- Utvärdera de etiska implikationerna av AI i medicinska miljöer.
- Utveckla strategier för att integrera AI-teknologier i hälso- och sjukvårdssystem.
LangGraph Applications in Finance
35 timmarLangGraph är ett ramverk för att bygga tillståndsbaserade, multi-aktörs LLM-applikationer som sammansatta grafer med bestående tillstånd och kontroll över utförandet.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till professionella på mellan- till avancerad nivå som vill designa, implementera och driva LangGraph-baserade finansiella lösningar med rätt styrning, observerbarhet och överensstämmelse.
Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:
- Designa finansiella LangGraph-arbetsflöden som överensstämmer med regler och revisionskrav.
- Integrera finansiella datastandarder och ontologier i graftillstånd och verktyg.
- Implementera pålitlighet, säkerhet och människor-i-loop-kontroller för kritiska processer.
- Distribuera, övervaka och optimera LangGraph-system för prestanda, kostnad och SLA:er.
Utbildningsformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on-implementering i en levande labbmiljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
LangGraph Foundations: Grafbaserad LLM-prompting och kedjebildning
14 timmarLangGraph är ett ramverk för att bygga grafstrukturerade LLM-applikationer som stöder planering, förgrening, verktygsanvändning, minne och kontrollerbar exekvering.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare, prompt-engineers och dataexperter på grundnivå som vill designa och bygga pålitliga, flerstegs-LLM-arbetsflöden med hjälp av LangGraph.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förklara grundläggande LangGraph-begrepp (noder, kanter, tillstånd) och när de ska användas.
- Bygga promptkedjor som förgrenas, kallar på verktyg och behåller minne.
- Integrera hämtning och externa API:er i grafarbetsflöden.
- Testa, felsöka och utvärdera LangGraph-appar för pålitlighet och säkerhet.
Utbildningens format
- Interaktiva föreläsningar och facklig diskussion.
- Guidade laborationer och kodgenomgångar i en sandbox-miljö.
- Scenariebaserade övningar i design, testning och utvärdering.
Alternativ för anpassning av kursen
- För att beställa en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
LangGraph för Juridiska Tillämpningar
35 timmarLangGraph är en ramverk för att bygga tillståndsbärande, multi-aktörs LLM-applikationer som sammansatta grafer med bestående tillstånd och exakt kontroll över exekvering.
Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till professionella på mellan- till avancerad nivå som vill designa, implementera och driva LangGraph-baserade juridiska lösningar med nödvändiga överensstämmelse, spårbarhet och styrningskontroller.
Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Designa juridiska LangGraph-arbetsflöden som bevakar revision och överensstämmelse.
- Integrera juridiska ontologier och dokumentstandarder i grafens tillstånd och bearbetning.
- Implementera kontrollmekanismer, human-in-the-loop-godkännanden och spårbara beslutsvägar.
- Distribuera, övervaka och underhålla LangGraph-tjänster i produktionsmiljö med övervakbarhet och kostnadskontroll.
Formatet på kursen
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on implementation i en live-lab-miljö.
Kursanpassningsalternativ
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.
Dynamiska Arbetsflöden med LangGraph och LLM Agents
14 timmarLangGraph är ett ramverk för att sammansätta grafstrukturerade LLM-arbetsflöden som stöder förgrening, verktygsanvändning, minne och kontrollerad exekvering.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer och produktteam på mellannivå som vill kombinera LangGraphs graflogik med LLM-agentloopar för att bygga dynamiska, kontextmedvetna applikationer såsom kundsupportagenter, beslutsträd och informationshämtningsystem.
Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:
- Designa grafbaserade arbetsflöden som samordnar LLM-agenter, verktyg och minne.
- Implementera villkorsstyrd vägledning, omstart och återfall för robust exekvering.
- Integra hämtning, API:er och strukturerade utdata i agentloopar.
- Utvärdera, övervaka och hårdna agentbeteende för pålitlighet och säkerhet.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och ledd diskussion.
- Guidade labbar och kodgenomgångar i en sandlåde-omgivning.
- Scenariebaserade designövningar och kollegiala granskningar.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
LangGraph för marknadsautomatisering
14 timmarLangGraph är ett grafbaserat orkestreringsramverk som möjliggör villkorliga, flerstegs LLM- och verktygsarbetsflöden, idealiskt för att automatisera och personifiera innehållsflöden.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till marknadsförare, innehållsstrateger och automatiseringsutvecklare på mellanstadiet som vill implementera dynamiska, förgrenade e-postkampanjer och innehållsgenereringsflöden med hjälp av LangGraph.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa grafstrukturerade innehåll och e-postarbetsflöden med villkorlig logik.
- Integrera LLMs, APIs och datakällor för automatiserad personifiering.
- Hantera tillstånd, minne och kontext över flera steg i kampanjer.
- Utvärdera, övervaka och optimera arbetsflödesprestanda och leveransresultat.
Utbildningsformat
- Interaktiva föreläsningar och gruppdiskussioner.
- Praktiska övningar för att implementera e-postarbetsflöden och innehållsflöden.
- Scenariobaserade övningar om personifiering, segmentering och förgrening.
Alternativ för att anpassa kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att boka.
Multimodal AI för Hälsovård
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade nivåers sjukvårdsprofessionella, medicinska forskare och AI-utvecklare som vill tillämpa multimodal AI i medicinska diagnostiska och sjukvårdsapplikationer.
Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:
- Förstå rollen för multimodal AI i modern sjukvård.
- Integrera strukturerade och ostrukturerade medicinska data för AI-drivna diagnostiska.
- Tillämpa AI-tekniker för att analysera medicinska bilder och elektroniska hälsorekord.
- Utveckla prediktiva modeller för sjukdomsdiagnostik och behandlingsrekommendationer.
- Implementera tal- och naturligt språkbehandling (NLP) för medicinsk transkription och patientinteraktion.
Prompt Engineering för Hälso- och sjukvård
14 timmarDenna ledarledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan- och högre nivån inom hälso- och sjukvårdsprofessioner och AI-utvecklare som vill utnyttja prompt engineering-tekniker för att förbättra medicinska arbetsflöden, forskningseffektivitet och patientresultat.
Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i prompt engineering inom hälso- och sjukvård.
- Använda AI-prompts för klinisk dokumentation och patientinteraktioner.
- Utnyttja AI för medicinsk forskning och litteraturgranskning.
- Förbättra läkemedelsupptäckt och kliniska beslutsfattande med AI-drivna prompts.
- Säkerställa överensstämmelse med reglerande och etiska standarder inom hälso- och sjukvårdens AI.