Создание клинических ИИ-агентов с помощью LangGraph: стек оценки Abridge для здравоохранения с вы...

Джейн Ли, вице-президент по продуктам компании Abridge, рассказывает о том, как клиническая компания, занимающаяся искусственным интеллектом, быстро внедряет решения без ущерба для безопасности пациентов в 250 медицинских учреждениях. Она рассматривает два кейса: их основной продукт для ведения записей в фоновом режиме — где неправильно приписанные симптомы или неверные дозировки влекут за собой реальные юридические и клинические последствия — и их Abridge Assistant, унифицированный агент, который работает на протяжении всего процесса посещения пациента. В докладе подробно рассматривается, как Abridge использует LangGraph и LangSmith для запуска судей без использования эталонных данных и с эталонными данными, автоматической калибровки судей LLM через APO и A/B-тестирования в производственной среде в масштабах крупных медицинских учреждений. Разделы: 0:00 Введение и чем занимается Abridge 1:45 Важный рабочий процесс в здравоохранении: разговор с пациентом 3:22 Почему доверие зарабатывается каплями, а теряется в ведрах 4:27 Пример 1: клинические заметки и почему они не просто резюме 5:45 Реальные опасности: ошибочная атрибуция, галлюцинации, завышение и занижение кодов 6:55 Как Abridge сократил циклы выпуска с 2 месяцев до дней 7:23 Переход на LangGraph и LangSmith для оценки 8:03 Создание и автоматическая калибровка судей LLM с помощью APO 9:42 Судьи без ссылок против судей на основе ссылок: почему вам нужны оба варианта 10:55 Подход A/B-тестирования, который большинство медицинских компаний не могут использовать 12:38 Пример 2: агент Abridge Assistant 13:37 Принципы проектирования: кондиционирование воздуха, агентность, отзывчивость 15:22 Критерии оценки для многоэтапного агента в клинической практике настройки 16:39 Два главных вывода: скорость плюс качество, и почему здравоохранению нужны отличные разработчики Ресурсы: → LangGraph: https://www.langchain.com/langgraph → LangSmith: https://www.langchain.com/langsmith → LangChain Academy: https://academy.langchain.com