Curso de LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Este curso impartido por un instructor, con formación en vivo en Costa Rica (en línea o en el sitio), está dirigido a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que desean implementar soluciones de atención médica impulsadas por IA.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender el papel de los agentes de IA en el cuidado de la salud y los diagnósticos.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y diagnósticos predictivos.
• Integrar la IA con los registros de salud electrónicos (EHR) y losflujos de trabajo clínicos.
• Asegurar el cumplimiento de las regulaciones de salud y las prácticas de IA ética.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales de la salud de nivel intermedio que desean aplicar soluciones de IA y AR/VR para el entrenamiento médico, simulaciones quirúrgicas y rehabilitación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en mejorar las experiencias AR/VR en salud.
• Utilizar AR/VR para simulaciones quirúrgicas y entrenamiento médico.
• Aplicar herramientas AR/VR en rehabilitación y terapia de pacientes.
• Explorar las preocupaciones éticas y de privacidad en herramientas médicas potenciadas por IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos intermedios y profesionales de la salud que desean aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas de salud utilizando Google Colab.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar modelos de IA para la atención sanitaria usando Google Colab.
• Utilizar IA para el modelado predictivo en datos de salud.
• Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
• Explorar consideraciones éticas en soluciones de atención sanitaria basadas en IA.

Esta capacitación dirigida por un instructor en vivo en Costa Rica (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de la salud y científicos de datos de nivel intermedio que deseen comprender y aplicar tecnologías de IA en entornos de atención médica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Identificar los principales desafíos de la atención médica que la IA puede abordar.
• Analizar el impacto de la IA en la atención al paciente, la seguridad y la investigación médica.
• Comprender la relación entre la IA y los modelos de negocio en el sector de la salud.
• Aplicar conceptos fundamentales de IA en escenarios de atención médica.
• Desarrollar modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos médicos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está diseñada para profesionales y investigadores del sector de la salud que desean aprovechar ChatGPT para mejorar el cuidado de los pacientes, optimizar procesos y mejorar los resultados de atención médica.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de ChatGPT y sus aplicaciones en la salud.
• Utilizar ChatGPT para automatizar procesos e interacciones de atención médica.
• Proporcionar información médica precisa y apoyo a los pacientes mediante el uso de ChatGPT.
• Aplicar ChatGPT en la investigación y análisis médico.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la salud de nivel intermedio, ingenieros biomédicos y desarrolladores de IA que deseen aprovechar Edge AI para soluciones innovadoras de atención médica.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
• Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones sanitarias.
• Implemente soluciones de IA perimetral en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
• Diseñe e implemente sistemas de monitorización de pacientes utilizando Edge AI.
• Aborde las consideraciones éticas y normativas en las aplicaciones de IA sanitaria.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de la salud de nivel principiante a intermedio, analistas de datos y responsables políticos que deseen comprender y aplicar la IA generativa en el contexto de la atención médica.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Explicar los principios y aplicaciones de la IA generativa en la atención sanitaria.
• Identificar oportunidades para que la IA generativa mejore el descubrimiento de fármacos y la medicina personalizada.
• Utilice técnicas de IA generativa para imágenes y diagnósticos médicos.
• Evaluar las implicaciones éticas de la IA en entornos médicos.
• Desarrollar estrategias para integrar las tecnologías de IA en los sistemas sanitarios.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
• Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
• Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
• Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

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LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
• Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
• Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
• Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

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LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

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Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Costa Rica (en línea o en el lugar) está dirigido a profesionales de la salud de nivel intermedio a avanzado, investigadores médicos y desarrolladores de IA que desean aplicar IA multimodal en diagnósticos médicos y aplicaciones de salud.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender el papel de la IA multimodal en la atención médica moderna.
• Integrar datos médicos estructurados y no estructurados para diagnósticos impulsados por IA.
• Aplicar técnicas de IA para analizar imágenes médicas y registros de salud electrónicos.
• Desarrollar modelos predictivos para el diagnóstico de enfermedades y las recomendaciones de tratamiento.
• Implementar procesamiento de voz y lenguaje natural (NLP) para la transcripción médica y la interacción con los pacientes.

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean aprovechar las técnicas de ingeniería de prompts para mejorar los flujos de trabajo médicos, la eficiencia de la investigación y los resultados para los pacientes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de la ingeniería de prompts en el sector salud.
• Usar AI prompts para la documentación clínica y las interacciones con los pacientes.
• Aprovechar la IA para la investigación médica y la revisión de literatura.
• Mejorar el descubrimiento de medicamentos y la toma de decisiones clínicas con prompts impulsados por IA.
• Garantizar el cumplimiento de los estándares regulatorios y éticos en IA para la salud.