Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Thời gian kéo dài 14 Giờ học
Đề cương khóa học
Nền tảng của Agentic AI cho Y tế
- Agentic so với các ứng dụng LLM chỉ sử dụng công cụ
- Ranh giới tự chủ, chính sách và sự giám sát của con người
- Bối cảnh dữ liệu y tế và các ràng buộc (EHR, FHIR, PHI)
Thiết kế các luồng làm việc của Agent
- Lập kế hoạch, bộ nhớ, sử dụng công cụ và các vòng lặp phản ánh
- Kỹ thuật prompt, hàm/công cụ và lựa chọn hành động
- Quản lý trạng thái và các mẫu điều phối (orchestration patterns)
Các Agent Tăng cường Truy xuất (Retrieval-Augmented Agents)
- Nhập liệu và phân mảnh tài liệu y khoa
- Nhúng (embeddings), kho vector và đánh giá mức độ liên quan
- Nền tảng cho các câu trả lời và chiến lược trích dẫn
Tích hợp và Tương tác trong Y tế
- Cơ bản về FHIR/SMART cho kết nối agent
- Làm việc với dữ liệu lâm sàng có cấu trúc và không có cấu trúc
- Sự kiện (eventing), API và nhật ký kiểm toán
An toàn, Rủi ro và Quản trị
- Rào chắn an toàn (guardrails), kiểm thử tấn công (red-teaming) và thiết kế an toàn thất bại (fail-safe design)
- Xử lý PHI, ẩn danh hóa và kiểm soát truy cập
- Kiểm tra có con người trong vòng lặp (human-in-the-loop) và các đường leo thang
Đánh giá và Giám sát
- Đánh giá ngoại tuyến, bộ dữ liệu vàng (golden sets) và định nghĩa KPI
- Phát hiện ảo giác (hallucination) và kiểm tra tính xác thực
- Khả năng quan sát (observability), ghi log và quản lý chi phí/tiêu cự (latency)
Các mẫu Triển khai và Phòng thí nghiệm Thực hành
- Lựa chọn mô hình dựa trên API so với on-prem
- Xây dựng một agent tăng cường truy xuất với LangChain, FastAPI và ChromaDB
- Mô phỏng phản ứng sự cố và quy trình hoàn tác (rollback)
Tóm tắt và Các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về lập trình Python cơ bản
- Kinh nghiệm về phân tích dữ liệu hoặc các luồng làm việc của ML
- quen thuộc với các khái niệm dữ liệu y tế (ví dụ: EHR, FHIR)
Đối tượng tham gia
- Các nhà khoa học dữ liệu y tế và kỹ sư ML
- Các nhóm sản phẩm về thông tin học lâm sàng và y tế số
- Các nhà lãnh đạo CNTT và quản lý đổi mới trong lĩnh vực y tế
