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Duración 35 horas
Temario del curso
Fundamentos de LangGraph para el Sector Sanitario
- Repaso de la arquitectura y principios de LangGraph
- Principales casos de uso en salud: triaje de pacientes, documentación médica, automatización del cumplimiento normativo
- Restricciones y oportunidades en entornos regulados
Estándares de Datos y Ontologías 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 Salud
- Diseño de flujos de trabajo centrados en el paciente vs. centrados en el proveedor
- División de decisiones y planificación adaptativa en contextos clínicos
- Gestión del estado persistente para registros de pacientes longitudinales
Cumplimiento Normativo, Seguridad y Privacidad
- HIPAA, RGPD y regulaciones sanitarias regionales
- Desidentificación, anonimización y registro seguro
- Trazas de auditoría y trazabilidad en la ejecución de grafos
Fiabilidad y Explicabilidad
- Gestión de errores, reintentos y diseño tolerante a fallos
- Apoyo a la decisión con humano en el circuito (human-in-the-loop)
- Explicabilidad y transparencia para flujos de trabajo médicos
Integración y Despliegue
- Conexión de LangGraph con sistemas EHR/EMR
- Contenerización y despliegue en entornos de TI de salud
- Monitoreo, registros y gestión de SLA
Estudios de Caso y Escenarios Avanzados
- Flujos de trabajo automatizados de codificación médica y facturación
- Apoyo al diagnóstico asistido por IA y triaje clínico
- Informes de cumplimiento y automatización de la documentación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento intermedio de Python y desarrollo de aplicaciones con LLMs
- Comprensión de los estándares de datos sanitarios (p. ej., HL7, FHIR) es beneficiosa
- Familiaridad con los conceptos básicos de LangChain o LangGraph
Audiencia
- Tecnólogos de dominio
- Arquitectos de soluciones
- Consultores que construyen agentes de LLM en industrias reguladas