Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Varighet 14 timer
Kursplan
Grunnleggende prinsipper for Agentic AI i helsevesenet
- Agentic vs. bare verktøybaserte LLM-applikasjoner
- Autonomi-grenser, politikker og menneskelig tilsyn
- Landskapet for helsedata og begrensninger (EHR, FHIR, PHI)
Design av agent-arbeidsflyter
- Planlegging, minne, verktøybruk og reflektionsløkker
- Prompt engineering, funksjoner/verktøy og valg av handlinger
- Tilstandsstyring og orkesteringsmønstre
Hentingsforsterkede agenter
- Inntak og deling (chunking) av medisinske dokumenter
- Embeddings, vektorlagre og relevansevaluering
- Forankring av svar og sitatstrategier
Helseintegrasjoner og interoperabilitet
- Grunnleggende FHIR/SMART for agent-konnektivitet
- Arbeide med strukturerte og ustrukturerte kliniske data
- Hendinger (eventing), API-er og revisjonslogger
Sikkerhet, risiko og styring
- Guardrails, rødt-lag-testing (red-teaming) og fail-sikker design
- Håndtering av PHI, anonymisering og tilgangskontroll
- Human-in-the-loop-gjennomgang og eskaleringstilganger
Evaluering og overvåking
- Offline-evalueringer, gullsett og KPI-definisjoner
- Oppdagelse av hallusinasjoner og fakta-sjekk
- Observabilitet, logging og kostnad/latens-styring
Implementeringsmønstre og praktisk laboratorieøvelse
- API-basert vs. lokale (on-prem) modellvalg
- Bygge en hentingsforsterket agent med LangChain, FastAPI og ChromaDB
- Simulert hendelsesrespons og rollback-prosedurer
Oppsummering og neste trinn
Krav
- Forståelse av grunnleggende Python-programmering
- Erfaring med数据分析 eller ML-arbeidsflyter
- Kjennskap til helsedata-konsepter (f.eks. EHR, FHIR)
Målgruppe
- Dataforskere og ML-ingeniører innen helsevesenet
- Team for klinisk informatikk og digitale helsetjenester
- IT-ledere og innovasjonsledere innen helsevesenet
