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课程大纲
医疗保健中Agentic AI的基础
- Agentic与仅工具LLM应用
- 自主边界、政策和人工监督
- 医疗数据格局和约束(EHR、FHIR、PHI)
设计Agent工作流
- 规划、记忆、工具使用和反思循环
- 提示工程、函数/工具和动作选择
- 状态管理和编排模式
检索增强Agent
- 医疗文档摄入和分块
- 嵌入、向量存储和相关性评估
- 接地响应和引用策略
医疗集成和互操作性
- FHIR/SMART基础的agent连接
- 处理结构化和非结构化临床数据
- 事件、API和审计跟踪
安全、风险和治理
- 护栏、红队和故障安全设计
- PHI处理、去标识化和访问控制
- 人在环审查和升级路径
评估和监控
- 离线评估、黄金集和KPI定义
- 幻觉检测和事实性检查
- 可观测性、日志记录和成本/延迟管理
部署模式和动手实验
- 基于API与本地模型选择
- 使用LangChain、FastAPI和ChromaDB构建检索增强agent
- 模拟事件响应和回滚程序
总结和后续步骤
要求
- 了解基本的Python编程
- 具有数据分析或ML工作流的经验
- 熟悉医疗数据概念(如EHR、FHIR)
目标受众
- 医疗数据科学家和ML工程师
- 临床信息学和数字健康产品团队
- 医疗IT领导者和创新经理
14 小时