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 Durata 14 ore

Struttura del corso

Fondamenti dell'AI Agentica per la Sanità

  • Applicazioni LLM Agentiche vs. solo strumenti
  • Limiti dell'autonomia, politiche e supervisione umana
  • Panorama dei dati sanitari e vincoli (EHR, FHIR, PHI)

Progettazione dei Flussi di Lavoro degli Agenti

  • Pianificazione, memoria, utilizzo di strumenti e cicli di riflessione
  • Ingegneria dei prompt, funzioni/strumenti e selezione delle azioni
  • Gestione dello stato e modelli di orchestrazione

Agenti Aumentati dal Recupero

  • Ingestione e chunking di documenti medici
  • Embeddings, archivi vettoriali e valutazione della rilevanza
  • Ancoraggio delle risposte (grounding) e strategie di citazione

Integrazioni e Interoperabilità Sanitarie

  • Basi di FHIR/SMART per la connettività degli agenti
  • Gestione di dati clinici strutturati e non strutturati
  • Eventi, API e audit trail

Sicurezza, Rischio e Governance

  • Salvaguardie (guardrails), red-teaming e design fail-safe
  • Gestione delle PHI, de-identificazione e controlli di accesso
  • Revisione con intervento umano (human-in-the-loop) e percorsi di escalation

Valutazione e Monitoraggio

  • Valutazioni offline, set golden e definizione dei KPI
  • Rilevamento delle allucinazioni e verifiche di fattualità
  • Osservabilità, logging e gestione di costi/latenza

Modelli di Deploy e Laboratorio Pratico

  • Scelte tra modelli basati su API e on-premise
  • Creazione di un agente aumentato dal recupero con LangChain, FastAPI e ChromaDB
  • Simulazione di risposta agli incidenti e procedure di rollback

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Conoscenza della programmazione di base in Python
  • Esperienza nell'analisi dei dati o nei flussi di lavoro ML
  • Familiarità con i concetti dei dati sanitari (ad es., EHR, FHIR)

Target

  • Data scientist e ingegneri ML nel settore sanitario
  • Team di informatica clinica e prodotti di sanità digitale
  • Leader IT e manager dell'innovazione in ambito sanitario

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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