Programa do Curso

Fundamentos de IA Agente para Saúde

  • Aplicações de LLM agente versus ferramenta única
  • Limites de autonomia, políticas e supervisão humana
  • Panorama de dados em saúde e restrições (EHR, FHIR, PHI)

Projetando Fluxos de Trabalho de Agentes

  • Planejamento, memória, uso de ferramentas e loops de reflexão
  • Engenharia de prompts, funções/ferramentas e seleção de ações
  • Gerenciamento de estado e padrões de orquestração

Agentes Aumentados por Recuperação

  • Ingestão e particionamento de documentos médicos
  • Embeddings, armazenamentos vetoriais e avaliação de relevância
  • Fundamentação de respostas e estratégias de citação

Integrações e Interoperabilidade em Saúde

  • Noções básicas de FHIR/SMART para conectividade de agentes
  • Trabalhando com dados clínicos estruturados e não estruturados
  • Eventos, APIs e rastreamento de auditoria

Segurança, Riscos e Governança

  • Guardrails, testes vermelhos e design de segurança
  • Manipulação de PHI, desidentificação e controles de acesso
  • Revisão com intervenção humana e caminhos de escalonamento

Avaliação e Monitoramento

  • Avaliações offline, conjuntos dourados e definição de KPIs
  • Detecção de alucinação e verificações de factualidade
  • Observabilidade, logging e gerenciamento de custos/latência

Padrões de Implantação e Laboratório Prático

  • Opções de modelo baseado em API versus on-prem
  • Construindo um agente aumentado por recuperação com LangChain, FastAPI e ChromaDB
  • Resposta a incidentes simulados e procedimentos de rollback

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de programação básica em Python
  • Experiência com análise de dados ou fluxos de trabalho de ML
  • Familiaridade com conceitos de dados de saúde (por exemplo, EHR, FHIR)

Público-alvo

  • Cientistas de dados e engenheiros de ML em saúde
  • Equipes de informática clínica e produtos de saúde digital
  • Líderes de TI e gerentes de inovação no setor de saúde
 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

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