Formation LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés
LangGraph permet des workflows multi-acteurs et étatiques alimentés par des LLM avec un contrôle précis sur les chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour la conformité, l'interopérabilité et la création de systèmes de soutien à la décision qui s'intègrent aux workflows médicaux.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en répondant aux défis réglementaires, éthiques et opérationnels.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows spécifiques à la santé avec LangGraph en tenant compte de la conformité et de la traçabilité.
- Intégrer les applications LangGraph aux ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Appliquer les meilleures pratiques pour la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité dans des environnements sensibles.
- Déployer, surveiller et valider les applications LangGraph dans des environnements de production en santé.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
- Mise en pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Plan du cours
Fondements de LangGraph pour la Santé
- Rappel sur l'architecture et les principes de LangGraph
- Cas d'utilisation clés en santé : triage des patients, documentation médicale, automatisation de la conformité
- Contraintes et opportunités dans les environnements réglementés
Normes et Ontologies de Données en Santé
- Introduction à HL7, FHIR, SNOMED CT et ICD
- Mappage des ontologies dans les workflows LangGraph
- Défis d'interopérabilité et d'intégration des données
Orchestration de Workflow en Santé
- Conception de workflows centrés sur le patient vs. centrés sur le fournisseur de soins
- Branchements décisionnels et planification adaptative dans les contextes cliniques
- Gestion d'état persistant pour les dossiers patients longitudinaux
Conformité, Sécurité et Confidentialité
- HIPAA, RGPD et réglementations sanitaires régionales
- Désidentification, anonymisation et journalisation sécurisée
- Suivi d'audit et traçabilité lors de l'exécution des graphes
Fiabilité et Explicabilité
- Gestion des erreurs, redémarrages et conception tolérante aux pannes
- Soutien décisionnel en boucle humaine
- Explicabilité et transparence pour les workflows médicaux
Intégration et Déploiement
- Connexion de LangGraph aux systèmes EHR/EMR
- Conteneurisation et déploiement dans les environnements IT sanitaires
- Surveillance, journalisation et gestion des SLA
Cas d'Étude et Scénarios Avancés
- Flux de travail automatisé pour le codage médical et la facturation
- Soutien diagnostique assisté par IA et triage clinique
- Rapport d'activité et automatisation de documentation en matière de conformité
Conclusion et Étapes Suivantes
Pré requis
- Connaissance intermédiaire de Python et du développement d'applications LLM
- Compréhension des normes de données de santé (par exemple, HL7, FHIR) est un atout
- Familiarité avec les bases de LangChain ou LangGraph
Public cible
- Téchnologues de domaine
- Architectes de solutions
- Consultants construisant des agents LLM dans des industries réglementées
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés - Réservation
Formation LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés - Demande de renseignements
NobleProg propose des formations professionnelles conçues spécifiquement pour les entreprises et les organisations. Ces formations ne sont pas destinées aux particuliers.
LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés - Demande d'informations consulting
Cours à venir
Cours Similaires
Avancé LangGraph : Optimisation, Débogage et Surveillance de Graphes complexes
35 HeuresLangGraph est un framework pour construire des applications LLM multi-acteurs et à état en utilisant des graphes composables avec un état persistant et un contrôle sur l'exécution.
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de plateforme AI avancés, DevOps pour AI et architectes ML qui souhaitent optimiser, déboguer, surveiller et opérer des systèmes LangGraph de production.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir et optimiser des topologies complexes de LangGraph pour la vitesse, le coût et l'évolutivité.
- Concevoir une fiabilité grâce aux réessais, aux délais d'expiration, à l'idempotence et au redémarrage basé sur les points de contrôle.
- Déboguer et tracer les exécutions des graphes, inspecter l'état et reproduire systématiquement les problèmes de production.
- Instrumentaliser les graphes avec des journaux, des métriques et des traces, déployer en production et surveiller les SLAs et les coûts.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour les arrangements.
Intelligence Artificielle Agente dans les Soins de Santé
14 HeuresL'IA agente est une approche où les systèmes d'IA planifient, raisonnent et prennent des actions utilisant des outils pour accomplir des objectifs dans le cadre de contraintes définies.
Cette formation en présentiel dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux équipes de soins de santé et de données intermédiaires qui souhaitent concevoir, évaluer et gouverner des solutions d'IA agente pour des cas d'utilisation cliniques et opérationnels.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Expliquer les concepts et contraintes de l'IA agente dans le contexte des soins de santé.
- Concevoir des flux de travail d'agents sécurisés avec planification, mémoire et utilisation d'outils.
- Construire des agents augmentés par la récupération sur des documents cliniques et des bases de connaissances.
- Évaluer, surveiller et gouverner le comportement des agents avec des barrières de protection et des contrôles d'intervention humaine.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Conférence interactive et discussion animée.
- Laboratoires guidés et démonstrations de code dans un environnement de bac à sable.
- Exercices basés sur des scénarios sur la sécurité, l'évaluation et la gouvernance.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Agents d'IA pour les soins de santé et les diagnostics
14 HeuresCe training en direct, encadré par un formateur, en France (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de santé de niveau intermédiaire à avancé et aux développeurs d'IA souhaitant mettre en œuvre des solutions de santé propulsées par l'IA.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle des agents d'IA dans les soins de santé et les diagnostics.
- Développer des modèles d'IA pour l'analyse d'images médicales et les diagnostics prédictifs.
- Intégrer l'IA avec les dossiers de santé électroniques (EHR) et les workflows cliniques.
- Assurer la conformité aux réglementations de santé et aux pratiques éthiques de l'IA.
IA et AR/VR dans le domaine de la santé
14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des solutions d'IA et d'AR/VR pour la formation médicale, les simulations chirurgicales et la rééducation.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'IA dans l'amélioration des expériences AR/VR en santé.
- Utiliser l'AR/VR pour les simulations chirurgicales et la formation médicale.
- Appliquer des outils AR/VR dans la rééducation et la thérapie des patients.
- Explorer les préoccupations éthiques et de confidentialité liées aux outils médicaux alimentés par l'IA.
IA pour la Santé avec Google Colab
14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données intermédiaires et aux professionnels de la santé souhaitant utiliser l'IA pour des applications avancées dans le domaine de la santé avec Google Colab.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé avec Google Colab.
- Utiliser l'IA pour la modélisation prédictive dans les données de santé.
- Analyser des images médicales avec des techniques d'IA.
- Explorer les considérations éthiques dans les solutions de santé basées sur l'IA.
Intelligence Artificielle dans les Soins de Santé
21 HeuresCette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels de santé et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer les technologies d'intelligence artificielle dans les environnements de soins.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Identifier les principaux défis du secteur de la santé auxquels l'IA peut répondre.
- Analyser l'impact de l'IA sur les soins aux patients, leur sécurité et la recherche médicale.
- Comprendre la relation entre l'IA et les modèles d'affaires dans le secteur de la santé.
- Appliquer des concepts fondamentaux de l'IA à des scénarios de soins de santé.
- Développer des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse des données médicales.
ChatGPT pour le secteur de la santé
14 HeuresCette formation en présentiel ou à distance, dirigée par un instructeur, en France, est destinée aux professionnels de santé et chercheurs qui souhaitent tirer parti de ChatGPT pour améliorer les soins aux patients, rationaliser les flux de travail et optimiser les résultats de santé.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de ChatGPT et ses applications dans le secteur de la santé.
- Utiliser ChatGPT pour automatiser des processus et interactions de santé.
- Fournir des informations médicales précises et un soutien aux patients grâce à ChatGPT.
- Appliquer ChatGPT pour la recherche médicale et l'analyse.
Edge AI pour la Santé
14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la santé, ingénieurs biomédicaux et développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions de santé innovantes.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans la santé.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils Edge pour des applications de santé.
- Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les appareils portables et les outils diagnostiques.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'Edge AI.
- Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA en santé.
Affinement de l'IA pour la santé : diagnostic médical et analyse prédictive
14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA médicale et aux data scientists intermédiaires à avancés qui souhaitent affiner des modèles pour le diagnostic clinique, la prédiction de maladies et la prévision des résultats des patients en utilisant des données médicales structurées et non structurées.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Affiner des modèles d'IA sur des ensembles de données de santé, y compris les DME, l'imagerie et les données temporelles.
- Appliquer le transfert d'apprentissage, l'adaptation de domaine et la compression des modèles dans des contextes médicaux.
- Aborder les questions de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement de modèles.
- Déployer et surveiller des modèles affinés dans des environnements de santé réels.
Generative AI et Prompt Engineering dans les soins de santé
8 HeuresL'IA générative est une technologie qui crée de nouveaux contenus tels que du texte, des images et des recommandations basées sur des prompts et des données.
Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé débutants à intermédiaires qui souhaitent utiliser l'IA générative et le prompt engineering pour améliorer l'efficacité, la précision et la communication dans les contextes médicaux.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de l'IA générative et du prompt engineering.
- Appliquer des outils d'IA pour optimiser les tâches cliniques, administratives et de recherche.
- Assurer une utilisation éthique, sûre et conforme de l'IA dans le domaine de la santé.
- Optimiser des prompts pour obtenir des résultats cohérents et précis.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques et études de cas.
- Expérimentation pratique avec des outils d'IA.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Applications de LangGraph dans les Finances
35 HeuresLangGraph est un framework permettant de construire des applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle d'exécution.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph avec une gouvernance, une observabilité et une conformité appropriées.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows LangGraph spécifiques aux finances en adéquation avec les exigences réglementaires et d'audit.
- Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils.
- Mettre en œuvre la fiabilité, la sécurité et le contrôle humain-en-boucle pour des processus critiques.
- Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en termes de performance, de coût et d'engagements SLA.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Fondamentaux de LangGraph : Conception et enchaînement de prompts LLM basés sur des graphes
14 HeuresLangGraph est un framework permettant de concevoir des applications LLM structurées sous forme de graphes, prenant en charge la planification, la ramification, l’utilisation d’outils, la mémoire et l’exécution contrôlée.
Cette formation live, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s’adresse aux développeurs débutants, aux ingénieurs en prompt engineering et aux professionnels des données souhaitant concevoir et mettre en œuvre des workflows LLM multi-étapes fiables à l’aide de LangGraph.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les concepts clés de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et savoir quand les utiliser.
- Construire des chaînes de prompts avec branchements, appels d’outils et maintien de la mémoire.
- Intégrer la récupération de données (retrieval) et des API externes dans des workflows basés sur des graphes.
- Tester, déboguer et évaluer des applications LangGraph afin d’en garantir la fiabilité et la sécurité.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions animées.
- Travaux pratiques guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
- Exercices contextuels portant sur la conception, les tests et l’évaluation.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d’en convenir.
LangGraph pour les Applications Juridiques
35 HeuresLangGraph est un cadre permettant de construire des applications LLM (Large Language Models) étatiques et multi-acteurs sous forme de graphes composites avec un état persistant et un contrôle précis de l'exécution.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et opérer des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles nécessaires de conformité, de traçabilité et de gouvernance.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au domaine juridique qui préservent l'auditabilité et la conformité.
- Intégrer les ontologies juridiques et les normes documentaires dans l'état du graphe et le traitement.
- Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines dans la boucle, et des chemins de décision traçables.
- Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec une observabilité et des contrôles de coûts.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Construire des workflows dynamiques avec LangGraph et des agents LLM
14 HeuresLangGraph est un cadre de travail pour composer des workflows de LLM structurés sous forme de graphes, prenant en charge les branchements, l'utilisation d'outils, la mémoire et une exécution contrôlable.
Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un formateur expert, s'adresse aux ingénieurs et aux équipes produit de niveau intermédiaire souhaitant combiner la logique des graphes de LangGraph avec les boucles d'agents LLM pour construire des applications dynamiques et sensibles au contexte, telles que des agents de support client, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'informations.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows basés sur des graphes qui coordonnent les agents LLM, les outils et la mémoire.
- Mettre en œuvre un routage conditionnel, des tentatives de reprise et des mécanismes de repli pour une exécution robuste.
- Intégrer la récupération d'informations, des API et des sorties structurées dans les boucles d'agents.
- Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour garantir fiabilité et sécurité.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions animées.
- Tutoriels guidés et explications de code dans un environnement sandbox.
- Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
LangGraph pour l'Automatisation du Marketing
14 HeuresLangGraph est un cadre d'orchestration basé sur des graphes qui permet des flux de travail conditionnels et multietapes avec des modèles linguistiques (LLM) et des outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est destinée aux marketeurs intermédiaires, aux stratèges de contenu et aux développeurs d'automatisation qui souhaitent mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques et des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail de contenu et d'e-mail basés sur des graphes avec une logique conditionnelle.
- Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour une personnalisation automatisée.
- Gérer l'état, la mémoire et le contexte dans des campagnes multietapes.
- Évaluer, surveiller et optimiser les performances et les résultats de livraison des flux de travail.
Format du Cours
- Conférences interactives et discussions de groupe.
- Ateliers pratiques pour mettre en œuvre des flux de travail d'e-mail et des pipelines de contenu.
- Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentage et la logique conditionnelle.
Options de Personnalisation du Cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.