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기간 14 시간
코스 개요
의료 분야를 위한 에이전틱 AI 기초
- 에이전틱 vs. 도구 전용 LLM 애플리케이션
- 자율성 경계, 정책 및 인간 감독
- 의료 데이터 환경 및 제약 사항 (EHR, FHIR, PHI)
에이전트 워크플로 설계
- 계획, 메모리, 도구 사용 및 반성 루프
- 프롬프트 엔지니어링, 함수/도구 및 행동 선택
- 상태 관리 및 오케스트레이션 패턴
검색 증강형 에이전트
- 의료 문서 인젝션 및 청킹
- 임베딩, 벡터 스토어 및 관련성 평가
- 응답 그라운딩 및 인용 전략
의료 통합 및 상호운용성
- 에이전트 연결을 위한 FHIR/SMART 기초
- 구조화 및 비구조화 임상 데이터 처리
- 이벤트, API 및 감사 추적
안전, 리스크 및 거버넌스
- 가드레일, 레드팀 테스트 및 안전 장치 설계
- PHI 처리, 익명화 및 접근 제어
- 인간-루프-in(Human-in-the-loop) 검토 및 에스컬레이션 경로
평가 및 모니터링
- 오프라인 평가, 골든 세트, KPI 정의
- 환각(할루시네이션) 감지 및 사실성 검증
- 관찰 가능성, 로깅 및 비용/레이턴시 관리
배포 패턴 및 핸즈온 랩
- API 기반 vs. 온프레미스 모델 선택
- LangChain, FastAPI, ChromaDB를 활용한 검색 증강형 에이전트 구축
- 시뮬레이션된 사고 대응 및 롤백 절차
요약 및 다음 단계
요건
- 기본적인 Python 프로그래밍 이해
- 데이터 분석 또는 ML 워크플로 경험
- 의료 데이터 개념(예: EHR, FHIR)에 대한 친숙함
대상 독자
- 의료 데이터 과학자 및 ML 엔지니어
- 임상 정보학 및 디지털 헬스 제품 팀
- 의료 분야의 IT 리더 및 혁신 관리자