Curso de LangGraph em Saúde: Orquestração de Fluxos de Trabalho para Ambientes Regulados
O LangGraph permite fluxos de trabalho com estado, multiatores, alimentados por LLMs, com controle preciso sobre os caminhos de execução e persistência do estado. Em saúde, essas capacidades são cruciais para a conformidade, interoperabilidade e construção de sistemas de suporte à decisão que se alinham com fluxos de trabalho médicos.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e gerenciar soluções de saúde baseadas em LangGraph, abordando desafios regulatórios, éticos e operacionais.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho do LangGraph específicos para saúde, com conformidade e auditoria em mente.
- Integrar aplicativos do LangGraph com ontologias médicas e padrões (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar melhores práticas de confiabilidade, rastreabilidade e explicabilidade em ambientes sensíveis.
- Implantar, monitorar e validar aplicativos do LangGraph em configurações de produção na saúde.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Exercícios práticos com estudos de caso do mundo real.
- Prática de implementação em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Programa do Curso
Fundamentos do LangGraph para Saúde
- Revisão da arquitetura e princípios do LangGraph
- Casos de uso-chave em saúde: triagem de pacientes, documentação médica, automação de conformidade
- Restrições e oportunidades em ambientes regulados
Padrões e Ontologias de Dados em Saúde
- Introdução ao HL7, FHIR, SNOMED CT e ICD
- Mapeamento de ontologias para fluxos de trabalho do LangGraph
- Desafios de interoperabilidade e integração de dados
Orquestração de Fluxo de Trabalho em Saúde
- Projetando fluxos de trabalho centrados no paciente versus centrados no provedor
- Tomada de decisão ramificada e planejamento adaptativo em contextos clínicos
- Manipulação de estado persistente para registros de pacientes longitudinais
Conformidade, Segurança e Privacidade
- HIPAA, GDPR e regulamentos de saúde regionais
- Desidentificação, anonimização e registro seguro
- Rastreamento e rastreabilidade na execução do gráfico
Confiabilidade e Explicabilidade
- Tratamento de erros, tentativas e design tolerante a falhas
- Suporte à decisão com supervisão humana
- Explicabilidade e transparência para fluxos de trabalho médicos
Integração e Implantação
- Conectando o LangGraph com sistemas EHR/EMR
- Containerização e implantação em ambientes de TI da saúde
- Monitoramento, registro e gerenciamento de SLA
Estudos de Caso e Cenários Avançados
- Fluxos de trabalho automatizados para codificação e faturamento médico
- Suporte à diagnóstico assistido por IA e triagem clínica
- Relatórios de conformidade e automação de documentação
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento intermediário de Python e desenvolvimento de aplicativos LLM
- Compreensão dos padrões de dados de saúde (por exemplo, HL7, FHIR) é benéfico
- Familiaridade com os fundamentos do LangChain ou LangGraph
Público-alvo
- Tecnologistas de domínio
- Arquitetos de soluções
- Consultores construindo agentes LLM em indústrias reguladas
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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- Projeto e otimização de topologias complexas do LangGraph para velocidade, custo e escalabilidade.
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Formato do Curso
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- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
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Formato do Curso
- Aula interativa e discussão facilitada.
- Laboratórios guiados e walkthroughs de código em um ambiente sandbox.
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Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para organizar.
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
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- Ajustar modelos de IA em conjuntos de dados de saúde, incluindo EMRs (registros médicos eletrônicos), imagens e dados de séries temporais.
- Aplicar transferência de aprendizado, adaptação de domínio e compressão de modelos em contextos médicos.
- Abordar privacidade, vieses e conformidade regulatória no desenvolvimento de modelos.
- Implementar e monitorar modelos ajustados em ambientes de saúde do mundo real.
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos da IA gênica e engenharia de prompts.
- Aplicar ferramentas de IA para simplificar tarefas clínicas, administrativas e de pesquisa.
- Garantir o uso ético, seguro e conforme a norma da IA na saúde.
- Otimizar prompts para obter resultados consistentes e precisos.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Exercícios práticos e estudos de caso.
- Experimentação prática com ferramentas de IA.
Opções de Personalização do Curso
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35 HorasLangGraph é um framework para construir aplicações de LLM stateful e multi-ator como grafos compostos com estado persistente e controle sobre a execução.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutores, destina-se a profissionais intermediários e avançados que desejam projetar, implementar e operar soluções financeiras baseadas em LangGraph com governança adequada, observabilidade e conformidade.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho específicos para finanças no LangGraph alinhados às exigências regulatórias e de auditoria.
- Integrar padrões de dados financeiros e ontologias no estado do gráfico e nas ferramentas utilizadas.
- Implementar confiabilidade, segurança e controles human-in-the-loop para processos críticos.
- Implantar, monitorar e otimizar sistemas LangGraph em termos de desempenho, custo e SLAs (Service Level Agreements).
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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14 HorasLangGraph é um framework para construir aplicações de LLM estruturadas em grafos que suportam planejamento, ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlada.
Este treinamento ao vivo, orientado por instrutor (online ou presencial), é voltado para desenvolvedores iniciantes, engenheiros de prompts e profissionais de dados que desejam projetar e construir fluxos de trabalho confiáveis e multietapas de LLM usando LangGraph.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Explicar conceitos básicos do LangGraph (nós, arestas, estado) e quando utilizá-los.
- Criar cadeias de prompts que ramificam, chamam ferramentas e mantêm memória.
- Integrar APIs de recuperação e externas em fluxos de trabalho de grafos.
- Testar, depurar e avaliar aplicativos LangGraph para confiabilidade e segurança.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão facilitada.
- Labs guiados e revisões de código em um ambiente sandbox.
- Exercícios baseados em cenários sobre design, teste e avaliação.
Opções de Personalização do Curso
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LangGraph para Aplicações Legais
35 HorasLangGraph é um framework para construir aplicativos LLM (Modelos de Linguagem Grandes) com estado persistente e controle preciso sobre a execução, como gráficos compostos por múltiplos atores.
Este treinamento liderado por instrutores (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam projetar, implementar e operar soluções legais baseadas em LangGraph com os controles necessários de conformidade, rastreabilidade e governança.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho específicos para o setor legal que preservem a auditoria e a conformidade.
- Integrar ontologias legais e padrões de documentos no estado do gráfico e no processamento.
- Implementar guardrails, aprovações com intervenção humana e caminhos de decisão rastreáveis.
- Implantar, monitorar e manter serviços LangGraph em produção com observabilidade e controles de custo.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
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Construindo Fluxos de Trabalho Dinâmicos com LangGraph e Agentes LLM
14 HorasLangGraph é um framework para composição de fluxos de trabalho estruturados em grafos que suportam ramificação, uso de ferramentas, memória e execução controlável.
Esta formação ao vivo (online ou presencial), liderada por instrutor, destina-se a engenheiros intermediários e equipes de produtos que desejam combinar a lógica gráfica do LangGraph com os loops de agentes LLM para criar aplicações dinâmicas e sensíveis ao contexto, como agentes de suporte ao cliente, árvores de decisão e sistemas de recuperação de informações.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho baseados em grafos que coordenam agentes LLM, ferramentas e memória.
- Implementar roteamento condicional, repetições e alternativas para uma execução robusta.
- Integrar recuperação, APIs e saídas estruturadas nos loops de agente.
- Avaliar, monitorar e fortalecer o comportamento do agente para confiabilidade e segurança.
Formato da Curso
- Aula interativa e discussão facilitada.
- Labs guiados e caminhos de código em um ambiente de areia (sandbox).
- Exercícios de design baseados em cenários e revisões entre pares.
Opções de Personalização do Curso
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LangGraph para Automação de Marketing
14 HorasLangGraph é um framework de orquestração baseado em grafos que permite fluxos de trabalho condicionais e multietapas com LLMs (linguagem de modelo grande) e ferramentas, ideal para automatizar e personalizar pipelines de conteúdo.
Este treinamento conduzido por um instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais intermediários de marketing, estrategistas de conteúdo e desenvolvedores de automação que desejam implementar campanhas de email dinâmicas e ramificadas e pipelines de geração de conteúdo usando o LangGraph.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Projetar fluxos de trabalho de conteúdo e email estruturados em grafos com lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs e fontes de dados para personalização automatizada.
- Gerenciar estado, memória e contexto em campanhas multietapas.
- Avaliar, monitorar e otimizar o desempenho e os resultados de entrega dos fluxos de trabalho.
Formato do Curso
- Aulas interativas e discussões em grupo.
- Laboratórios práticos implementando fluxos de trabalho de email e pipelines de conteúdo.
- Exercícios baseados em cenários sobre personalização, segmentação e lógica ramificada.
Opções de Customização do Curso
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