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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