Agentic AI in Healthcare - Plan Szkolenia
Agentic AI is an approach where AI systems plan, reason, and take tool-using actions to accomplish goals within defined constraints.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare and data teams who wish to design, evaluate, and govern agentic AI solutions for clinical and operational use cases.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain agentic AI concepts and constraints in healthcare contexts.
- Design safe agent workflows with planning, memory, and tool usage.
- Build retrieval-augmented agents over clinical documents and knowledge bases.
- Evaluate, monitor, and govern agent behavior with guardrails and human-in-the-loop controls.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on safety, evaluation, and governance.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Plan Szkolenia
Foundations of Agentic AI for Healthcare
- Agentic vs. tool-only LLM applications
- Autonomy boundaries, policies, and human oversight
- Healthcare data landscape and constraints (EHR, FHIR, PHI)
Designing Agent Workflows
- Planning, memory, tool use, and reflection loops
- Prompt engineering, functions/tools, and action selection
- State management and orchestration patterns
Retrieval-Augmented Agents
- Medical document ingestion and chunking
- Embeddings, vector stores, and relevance evaluation
- Grounding responses and citation strategies
Healthcare Integrations and Interoperability
- FHIR/SMART basics for agent connectivity
- Working with structured and unstructured clinical data
- Eventing, APIs, and audit trails
Safety, Risk, and Governance
- Guardrails, red-teaming, and fail-safe design
- PHI handling, de-identification, and access controls
- Human-in-the-loop review and escalation paths
Evaluation and Monitoring
- Offline evaluations, golden sets, and KPI definition
- Hallucination detection and factuality checks
- Observability, logging, and cost/latency management
Deployment Patterns and Hands-on Lab
- API-based vs. on-prem model choices
- Building a retrieval-augmented agent with LangChain, FastAPI, and ChromaDB
- Simulated incident response and rollback procedures
Summary and Next Steps
Wymagania
- An understanding of basic Python programming
- Experience with data analysis or ML workflows
- Familiarity with healthcare data concepts (e.g., EHR, FHIR)
Audience
- Healthcare data scientists and ML engineers
- Clinical informatics and digital health product teams
- IT leaders and innovation managers in healthcare
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Agentic AI in Healthcare - Plan Szkolenia - Booking
Agentic AI in Healthcare - Plan Szkolenia - Enquiry
Agentic AI in Healthcare - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Autonomous Decision-Making with Agentic AI
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wykorzystać Agentic AI do podejmowania decyzji w złożonych scenariuszach biznesowych i technicznych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć zasady autonomicznego podejmowania decyzji w AI.
- Projektować i wdrażać agentów AI, którzy działają przy minimalnej interwencji człowieka.
- Zintegrować Agentic AI z przepływami pracy automatyzacji i systemami biznesowymi.
- Optymalizacja procesów decyzyjnych opartych na sztucznej inteligencji pod kątem wydajności i skalowalności.
- Zapewnić zgodność, bezpieczeństwo i względy etyczne w autonomii AI.
Zrozumienie Agentic AI: Pojęcia i możliwości
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć podstawowe zasady Agentic AI, jego możliwości i potencjalny wpływ na branże.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawowe zasady Agentic AI.
- Rozróżniać między tradycyjną sztuczną inteligencją a autonomicznymi agentami sztucznej inteligencji.
- Zbadać rzeczywiste zastosowania Agentic AI w różnych branżach.
- Ocenić korzyści i wyzwania związane z wdrażaniem autonomicznych systemów sztucznej inteligencji.
- Przeanalizować etyczne i związane z bezpieczeństwem aspekty Agentic AI.
Agentic AI dla aplikacji przedsiębiorstw
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wykorzystać Agentic AI do automatyzacji na skalę przedsiębiorstwa i strategicznego wdrożenia sztucznej inteligencji.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć rolę Agentic AI w aplikacjach korporacyjnych.
- Zintegrować autonomicznych agentów AI z systemami korporacyjnymi.
- Optymalizować przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji pod kątem skalowalności i wydajności.
- Zapewnienie zgodności, bezpieczeństwa i ładu w automatyzacji AI.
- Opracowywanie strategii biznesowych opartych na sztucznej inteligencji na potrzeby transformacji cyfrowej.
AI Agents dla Opieki Zdrowotnej i Diagnostyki
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych pracowników służby zdrowia oraz programistów AI, którzy chcą wdrożyć rozwiązania opieki zdrowotnej oparte na sztucznej inteligencji.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć rolę agentów AI w opiece zdrowotnej i diagnostyce.
- Opracować modele AI do analizy obrazów medycznych i diagnostyki predykcyjnej.
- Zintegrować sztuczną inteligencję z elektroniczną dokumentacją medyczną (EHR) i klinicznymi przepływami pracy.
- Zapewnienie zgodności z przepisami dotyczącymi opieki zdrowotnej i etycznymi praktykami AI.
Sztuczna inteligencja i AR/VR w opiece zdrowotnej
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych zawodowców z branży opieki zdrowotnej, którzy chcą zastosować rozwiązania AI i AR/VR w szkoleniach medycznych, symulacjach chirurgicznych i rehabilitacji.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć rolę AI w wzmocnieniu doświadczeń AR/VR w opiece zdrowotnej.
- Wykorzystywać AR/VR do symulacji chirurgicznych i szkolenia medycznego.
- Zastosować narzędzia AR/VR w rehabilitacji i terapii pacjentów.
- Badać etyczne i prywatnościowe zagadnienia związane z narzędziami medycznymi wzmocnionymi AI.
AI dla opieki zdrowotnej z użyciem Google Colab
14 godzinTrening prowadzony przez instruktora, dostępny online lub na miejscu, skierowany jest do data scientistów i profesjonalistów z branży opieki zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanych aplikacji w opiece zdrowotnej za pomocą Google Colab.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Wdrożywać modele AI dla opieki zdrowotnej za pomocą Google Colab.
- Wykorzystywać AI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
- Analizować obrazy medyczne za pomocą technik napędzanych przez AI.
- Eksplorować aspekty etyczne rozwiązań w opiece zdrowotnej opartych na AI.
AI w Opiece Zdrowia
21 godzinTo prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do doświadczonych specjalistów z branży opieki zdrowotnej oraz analityków danych, którzy chcą zrozumieć i wykorzystać technologie AI w środowiskach opieki zdrowotnej.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Określić kluczowe wyzwania w opiece zdrowotnej, które może rozwiązać AI.
- Przeanalizować wpływ AI na opiekę nad pacjentem, bezpieczeństwo i badania medyczne.
- Zrozumieć związek między AI a modelami biznesowymi w opiece zdrowotnej.
- Zastosować podstawowe koncepcje AI do scenariuszy z zakresu opieki zdrowotnej.
- Opracowywać modele uczenia maszynowego do analizy danych medycznych.
Budowanie systemów Agentic AI: Od teorii do praktyki
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych inżynierów AI, badaczy ML i programistów, którzy chcą budować i wdrażać systemy Agentic AI w rzeczywistych aplikacjach.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawowe zasady systemów Agentic AI.
- Wdrożyć agentów AI zdolnych do autonomicznego rozumowania i działania.
- Zintegrować Agentic AI z interfejsami API i usługami innych firm.
- Zoptymalizować interakcje wielu agentów dla złożonych zadań.
- Rozwiązywanie wyzwań etycznych, związanych z bezpieczeństwem i skalowalnością w Agentic AI.
ChatGPT dla służby zdrowia
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do pracowników służby zdrowia i badaczy, którzy chcą wykorzystać ChatGPT do poprawy opieki nad pacjentami, usprawnienia procesów pracy i poprawy wyników zdrowotnych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy ChatGPT i jego zastosowania w opiece zdrowotnej.
- Wykorzystywać ChatGPT do automatyzacji procesów i interakcji w opiece zdrowotnej.
- Dostarczać pacjentom dokładne informacje medyczne i wsparcie za pomocą ChatGPT.
- Zastosować ChatGPT w badaniach medycznych i analizach.
Edge AI for Healthcare
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level healthcare professionals, biomedical engineers, and AI developers who wish to leverage Edge AI for innovative healthcare solutions.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the role and benefits of Edge AI in healthcare.
- Develop and deploy AI models on edge devices for healthcare applications.
- Implement Edge AI solutions in wearable devices and diagnostic tools.
- Design and deploy patient monitoring systems using Edge AI.
- Address ethical and regulatory considerations in healthcare AI applications.
Fine-Tuning Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: Diagnostyka medyczna i Predictive Analytics
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do specjalistów od sztucznej inteligencji w medycynie oraz naukowców danych na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą dostosowywać modele do diagnoz klinicznych, prognozowania chorób oraz przewidywania wyników dla pacjentów, wykorzystując strukturowane i niesstrukturowane dane medyczne.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Dostosowywać modele sztucznej inteligencji do zestawów danych medycznych, w tym EMR, obrazów oraz danych czasowych.
- Zastosować transfer learning, adaptację domeny oraz kompresję modeli w kontekście medycznym.
- Rozwiązywać problemy związane z prywatnością, uprzedzeniami oraz zgodnością z przepisami podczas rozwoju modeli.
- Wdrażać i monitorować dostosowane modele w rzeczywistych środowiskach opieki zdrowotnej.
Generative AI i Prompt Engineering w Opiece Zdrowotnej
8 godzinGenerative AI to technologia, która tworzy nowe treści, takie jak teksty, obrazy i rekomendacje, na podstawie podpowiedzi i danych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do początkujących lub średnio zaawansowanych profesjonalistów medycznych, którzy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną i inżynierię podpowiedzi do poprawy efektywności, dokładności i komunikacji w kontekstach medycznych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji generatywnej i inżynierii podpowiedzi.
- Zastosować narzędzia AI do usprawnienia zadań klinicznych, administracyjnych i badawczych.
- Zapewnić etyczne, bezpieczne i zgodne z prawem używanie AI w opiece zdrowotnej.
- Optymalizować podpowiedzi, aby uzyskać spójne i dokładne wyniki.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Praktyczne ćwiczenia i studia przypadków.
- Ręczne eksperymentowanie z narzędziami AI.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o dostosowany trening dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby to załatwić.
Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
21 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level healthcare professionals, data analysts, and policy makers who wish to understand and apply generative AI in the context of healthcare.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain the principles and applications of generative AI in healthcare.
- Identify opportunities for generative AI to enhance drug discovery and personalized medicine.
- Utilize generative AI techniques for medical imaging and diagnostics.
- Assess the ethical implications of AI in medical settings.
- Develop strategies for integrating AI technologies into healthcare systems.
Multimodal AI dla opieki zdrowotnej
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych i zaawansowanych pracowników służby zdrowia, badaczy medycznych i programistów AI, którzy chcą zastosować multimodalną sztuczną inteligencję w diagnostyce medycznej i aplikacjach opieki zdrowotnej.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć rolę multimodalnej sztucznej inteligencji we współczesnej opiece zdrowotnej.
- Zintegrować ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane medyczne do diagnostyki opartej na sztucznej inteligencji.
- Zastosować techniki AI do analizy obrazów medycznych i elektronicznej dokumentacji medycznej.
- Opracowanie modeli predykcyjnych do diagnozowania chorób i zaleceń dotyczących leczenia.
- Wdrożenie przetwarzania mowy i języka naturalnego (NLP) do transkrypcji medycznej i interakcji z pacjentem.
Prompt Engineering dla opieki zdrowotnej
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych pracowników służby zdrowia i programistów AI, którzy chcą wykorzystać szybkie techniki inżynieryjne w celu poprawy medycznych przepływów pracy, wydajności badań i wyników pacjentów.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawy inżynierii podpowiedzi w opiece zdrowotnej.
- Korzystać z podpowiedzi AI do dokumentacji klinicznej i interakcji z pacjentami.
- Wykorzystać sztuczną inteligencję do badań medycznych i przeglądu literatury.
- Usprawnić proces odkrywania leków i podejmowania decyzji klinicznych za pomocą podpowiedzi opartych na sztucznej inteligencji.
- Zapewnienie zgodności ze standardami regulacyjnymi i etycznymi w zakresie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.