LangGraph en la Salud: Orquestación de Flujos de Trabajo para Entornos Regulados
LangGraph habilita flujos de trabajo multiactor y con estado, impulsados por LLMs, con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el ámbito de la salud, estas capacidades son cruciales para cumplir con los requisitos normativos, garantizar la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos de trabajo médicos.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para la salud, abordando desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos del sector sanitario con LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Distribuir, supervisar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
- Ejercitación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para coordinar.
Programa del Curso
Fundamentos de LangGraph para la Salud
- Repaso sobre la arquitectura y principios de LangGraph
- Casos de uso clave en salud: triaje de pacientes, documentación médica, automatización de cumplimiento
- Restricciones y oportunidades en entornos regulados
Estándares y Ontologías de Datos para la Salud
- Introducción a HL7, FHIR, SNOMED CT e ICD
- Mapeo de ontologías en flujos de trabajo de LangGraph
- Dificultades de interoperabilidad y integración de datos
Orquestación de Flujos de Trabajo en la Salud
- Diseño de flujos de trabajo centrados en el paciente vs centrados en el proveedor
- Bifurcaciones y planificación adaptativa en contextos clínicos
- Manejo del estado persistente para registros de pacientes a largo plazo
Cumplimiento, Seguridad y Privacidad
- HIPAA, GDPR y regulaciones regionales de salud
- Dese identificación, anonimización y registro seguro
- Registros de auditoría y rastreabilidad en la ejecución del gráfico
Fiabilidad y Explicabilidad
- Gestión de errores, reintentos y diseño tolerante a fallos
- Soporte de decisiones con humano-en-bucle
- Explicabilidad y transparencia para flujos de trabajo médicos
Integración e Implementación
- Conexión de LangGraph con sistemas EHR/EMR
- Contenedorización e implementación en entornos IT de salud
- Supervisión, registro y gestión de SLA
Casos de Estudio y Escenarios Avanzados
- Flujos de trabajo automatizados para codificación y facturación médica
- Soporte diagnóstico asistido por IA y triaje clínico
- Reporte y documentación automatizada del cumplimiento
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos intermedios de Python y desarrollo de aplicaciones LLM
- Comprender los estándares de datos de salud (por ejemplo, HL7, FHIR) es beneficioso
- Familiaridad con las bases de LangChain o LangGraph
Público objetivo
- Tecnólogos de dominio
- Arquitectos de soluciones
- Consultores que construyen agentes LLM en industrias reguladas
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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- Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno de sandbox.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para la legalidad en LangGraph que preserven la auditoría y el cumplimiento.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del gráfico y su procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisiones trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción con observabilidad y controles de costos.
Formato del Curso
- Sesiones interactivas de lectura y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Creación de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco para componer flujos de trabajo estructurados en gráficos que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y respaldos para una ejecución robusta.
- Integrar la recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento del agente para mejorar la confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y repaso de código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de Personalización del Curso
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- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Laboratorios prácticos implementando flujos de trabajo de correo electrónico y canales de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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