Eğitim İçeriği

Sağlık Bilişiminde Ajanlık AI Temelleri

  • Ajanlık ve sadece araç tabanlı LLM uygulamaları karşılaştırması
  • Özgürlük sınırları, politikalar ve insan denetimi
  • Sağlık bilişim veri ekosistemi ve kısıtlamalar (EHR, FHIR, PHI)

Ajan İş Akışlarını Tasarlama

  • Planlama, hafıza, araç kullanımı ve yansıma döngüleri
  • İsteğe dayalı mühendislik, fonksiyonlar/araçlar ve eylem seçimleri
  • Durum yönetimi ve orkestrasyon desenleri

İlgili Veriye Dayalı Ajanlar

  • Tıp belgesinin işlemi ve bölünmesi
  • Gömülme, vektör depoları ve ilgili değerlendirme
  • Yanıtların temellendirilmesi ve alıntı stratejileri

Sağlık Bilişim Entegrasyonları ve Eşzamanlı Çalışma

  • FHIR/SMART ajan bağlantısı için temel bilgiler
  • Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış klinik verilerle çalışma
  • Olaylama, API'ler ve denetim izleri

Güvenlik, Risk ve Yönetiş

  • Koruma bariyerleri, kırmızı takım çalışmaları ve güvenlik tasarımı
  • PHI işlemesi, anonimleştirme ve erişim kontrolleri
  • İnsanların dahil olduğu gözden geçirme ve yükselme yolları

Değerlendirme ve İzleme

  • Çevrimdışı değerlendirmeler, altın kümeler ve KPI tanımları
  • Hallucination algılama ve doğruluk kontrolleri
  • Gözlem, günlük kaydı ve maliyet/gecikme yönetimi

Dağıtım Desenleri ve Elden Deneme Laboratuvarı

  • API tabanlı ve yerel model seçimleri
  • LangChain, FastAPI ve ChromaDB ile ilgili veriye dayalı ajan oluşturma
  • Simülelenen olay yanıt senaryoları ve geri alma prosedürleri

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel Python programlama anlayışı
  • Veri analizi veya ML iş akışları ile deneyim
  • Sağlık hizmetleri veri kavramlarına aşinalık (örneğin, EHR, FHIR)

Hedef Kitle

  • Sağlık hizmetleri veri bilimcileri ve ML mühendisleri
  • Klinik bilgi sistemleri ve dijital sağlık ürün ekibi
  • Sağlık hizmetlerinde IT liderleri ve yenilik yöneticileri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler