Agentic AI in Healthcare Képzés
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.
Kurzusleírás
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
Követelmények
- 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
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Agentic AI in Healthcare Képzés - Booking
Agentic AI in Healthcare Képzés - Enquiry
Agentic AI in Healthcare - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Autonomous Decision-Making with Agentic AI
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) olyan haladó szintű szakembereknek szól, akik Agentic AI kívánják hasznosítani a döntéshozatalt összetett üzleti és műszaki forgatókönyvekben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az autonóm döntéshozatal alapelveit az AI-ban.
- Minimális emberi beavatkozással működő AI-ügynökök tervezése és megvalósítása.
- Integrálja a Agentic AI-et automatizálási munkafolyamatokba és üzleti rendszerekbe.
- Optimalizálja az AI-vezérelt döntési folyamatokat a hatékonyság és a méretezhetőség érdekében.
- Gondoskodjon a megfelelőségről, a biztonságról és az etikai szempontokról az AI autonómiájában.
**Agentic AI fogalmak és képességek megértése**
7 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni a Agentic AI alapelveit, képességeit és az iparágakra gyakorolt lehetséges hatását.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a Agentic AI alapelveit.
- Tegyen különbséget a hagyományos AI és az autonóm AI-ügynökök között.
- Fedezze fel a Agentic AI valós alkalmazását különböző iparágakban.
- Mérje fel az autonóm AI-rendszerek bevezetésének előnyeit és kihívásait.
- Elemezze a Agentic AI etikai és biztonsági szempontjait.
Agentic AI vállalati alkalmazásokhoz
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereket céloz meg, akik szeretnének hasznosítani Agentic AI a vállalati szintű automatizálásban és a stratégiai mesterséges intelligencia bevezetésében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a Agentic AI szerepét a vállalati alkalmazásokban.
- Integrálja az autonóm AI-ügynököket a vállalati rendszerekkel.
- Optimalizálja a mesterséges intelligencia által vezérelt munkafolyamatokat a méretezhetőség és a hatékonyság érdekében.
- Biztosítsa a megfelelőséget, a biztonságot és az irányítást az AI automatizálásában.
- AI-vezérelt üzleti stratégiák kidolgozása a digitális átalakuláshoz.
AI Agents Az Egészségügy és Diagnosztika területén
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű, haladó szintű egészségügyi szakembereknek és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik mesterséges intelligencia által vezérelt egészségügyi megoldásokat kívánnak megvalósítani.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az AI-ügynökök szerepét az egészségügyben és a diagnosztikában.
- AI modellek fejlesztése orvosi képelemzés és prediktív diagnosztika számára.
- Integrálja a mesterséges intelligenciát az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EHR) és a klinikai munkafolyamatokkal.
- Biztosítsa az egészségügyi előírásoknak és az etikus mesterséges intelligencia gyakorlatának betartását.
AI és AR/VR az egészségügyben
14 ÓrákEz az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azokat a középfokú egészségügyi szakembereket célozza meg, akik kíváncsiak arra, hogy alkalmazzák az AI és AR/VR megoldásokat orvosi kiképzésre, műtét szimulációkra és rehabilitációra.
E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megértetni az AI szerepét az AR/VR élmény javításában az egészségügyben.
- Használni az AR/VR műtétszimulációkhoz és orvosi kiképzésre.
- Alkalmazni az AR/VR eszközöket betegek rehabilitációjára és terápiájára.
- Kutatni az AI-javított orvosi eszközök etikai és adatvédelmi kérdéseit.
AI az Egészségügyi Sektorban Google Colab használatával
14 ÓrákEz oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) célja, hogy középfokú adat tudósai és egészségügyi szakemberek AI-t használjanak előrehaladott egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.
E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- AI modelleket valósítanak meg az egészségügyben Google Colab segítségével.
- AI-t használnak az egészségügyi adatok előrejelző modelljeihez.
- Orvosi képeket elemzik AI meghajtott technikákkal.
- Etikai szempontokat vizsgálnak AI alapú egészségügyi megoldásokban.
AI az Egészségügyben
21 ÓrákEz az Magyarország (online vagy helyszíni) képzés tapasztalt egészségügyi szakembereknek és adatelemzőknek szól, akik meg szeretnék érteni és alkalmazni a mesterséges intelligencia (AI) technológiáit az egészségügyi környezetben.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Azonosítani a kulcsfontosságú egészségügyi kihívásokat, amelyekre az AI megoldást nyújthat.
- Elemezni az AI hatását a betegellátásra, a biztonságra és az orvosi kutatásokra.
- Megérteni az AI és az egészségügyi üzleti modellek közötti kapcsolatot.
- Alkalmazni az alapvető AI koncepciókat az egészségügyi forgatókönyvekre.
- Gépi tanulási modelleket fejleszteni az orvosi adatok elemzéséhez.
Building Agentic AI rendszerek: Elmélet és gyakorlat
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű AI-mérnököknek, ML-kutatóknak és fejlesztőknek szól, akik Agentic AI rendszereket szeretnének valós alkalmazásokban építeni és megvalósítani.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a Agentic AI rendszerek alapelveit.
- Az önálló gondolkodásra és cselekvésre képes AI-ügynökök megvalósítása.
- Integrálja Agentic AI API-kkal és harmadik féltől származó szolgáltatásokkal.
- Optimalizálja a többügynök interakcióit összetett feladatokhoz.
- Az etikai, biztonsági és skálázhatósági kihívások kezelése a Agentic AI-ben.
ChatGPT az egészségügyért
14 ÓrákEz oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan egészségügyi szakembereknek és kutatóknak szól, akik szeretnék felhasználni a ChatGPT-t a betegek ellátásának javítására, a munkafolyamatok optimalizálására és az egészségügyi eredmények javítására.
Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megértetik a ChatGPT alapjait és alkalmazását az egészségügyben.
- Használják a ChatGPT-t az egészségügyi folyamatok és interakciók automatizálására.
- Pontos orvosi információkat és támogatást nyújtanak a betegeknek a ChatGPT használatával.
- Alkalmaznak ChatGPT-t orvosi kutatások és elemzések végrehajtásához.
Edge AI az Egészségügyi Szektorban
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakembereknek, orvosbiológiai mérnököknek és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik az Edge AI-t innovatív egészségügyi megoldásokhoz szeretnék kamatoztatni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az Edge AI szerepét és előnyeit az egészségügyben.
- AI-modellek fejlesztése és üzembe helyezése egészségügyi alkalmazások szélső eszközein.
- Valósítsa meg az Edge AI-megoldásokat hordható eszközökben és diagnosztikai eszközökben.
- Tervezze meg és telepítse az Edge AI-t használó páciensfigyelő rendszereket.
- Vegye figyelembe az egészségügyi mesterséges intelligencia-alkalmazások etikai és szabályozási szempontjait.
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics
14 ÓrákEz oktatóvezetett, élő tréning online vagy helyszínen Magyarország célcsoportja a középszintű és magas szintű orvosi AI-fejlesztőknek és adattudósoknak, akik szeretnének finomítani a modelleket klinikai diagnózisra, betegségelőrejelzésre és betegkimenetel előrejelzésére sztrukturált és nem sztrukturált orvosi adatok használatával.
Ez a tréning végén a résztvevők képesek lesznek:
- Finomítani az AI-modelleket orvosi adathalmazokon, beleértve az EMR-eket, képeket és idősoros adatokat.
- Alkalmazni a transzfer learninget, domént adaptálást és modellkompressziót orvosi kontextusban.
- Kezdeni a magánélet, előítélet és szabályozási kompatibilitás kérdéseivel a modellfejlesztés során.
- Telepíteni és monitorozni a finomított modelleket valós orvosi környezetekben.
Generative AI és Prompt Engineering az egészségügyben
8 ÓrákGenerative AI egy olyan technológia, amely szövegek, képek és ajánlások létrehozására képes prompts és adatok alapján.
Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő és közepes szintű egészségügyi szakemberekre szánva, akik generatív AI és prompt engineering alkalmazását kívánják tanulmányozni, hogy javítsák a hatékonyságot, pontosítást és a kommunikációt orvosi kontextusokban.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megértik a generatív AI és prompt engineering alapjait.
- Alkalmaznak AI eszközöket klinikai, adminisztratív és kutató feladatok megkönnyítésére.
- Biztonságosan és etikusan használják az AI-t az egészségügyben.
- Optimálják a promptokat, hogy konzisztens és pontos eredményt érjenek el.
A képzés formája
- Interaktív előadás és viták.
- Gyakorlati gyakorlatok és esettanulmányok.
- Kezdő szintű gyakorlat AI eszközökkel.
A képzés testreszabási lehetőségei
- A képzés testreszabására kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Generative AI az Egészségügyi Szektorban: Az Orvostudomány és a Betegellátás Transzformációja
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű egészségügyi szakembereknek, adatelemzőknek és politikai döntéshozóknak szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a generatív mesterséges intelligenciát az egészségügy kontextusában.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismertesse a generatív mesterséges intelligencia alapelveit és alkalmazásait az egészségügyben.
- Azonosítsa a generatív mesterséges intelligencia lehetőségeit a gyógyszerkutatás és a személyre szabott orvoslás fokozása érdekében.
- Használjon generatív mesterséges intelligencia technikákat az orvosi képalkotáshoz és diagnosztikához.
- Mérje fel az AI etikai vonatkozásait az orvosi környezetben.
- Stratégiák kidolgozása a mesterséges intelligencia technológiák egészségügyi rendszerekbe történő integrálására.
Multimodal AI az Egészségügy esetében
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű, haladó szintű egészségügyi szakembereknek, orvoskutatóknak és mesterséges intelligenciafejlesztőknek szól, akik a multimodális mesterséges intelligencia alkalmazását kívánják alkalmazni az orvosi diagnosztikában és egészségügyi alkalmazásokban.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a multimodális mesterséges intelligencia szerepét a modern egészségügyben.
- Integrálja a strukturált és strukturálatlan orvosi adatokat a mesterséges intelligencia által vezérelt diagnosztikához.
- Alkalmazzon mesterséges intelligencia technikákat az orvosi képek és elektronikus egészségügyi feljegyzések elemzésére.
- Prediktív modellek kidolgozása a betegségek diagnosztizálásához és a kezelési javaslatokhoz.
- A beszéd- és természetes nyelvi feldolgozás (NLP) megvalósítása az orvosi átírás és a betegek interakciója érdekében.
Prompt Engineering az Egészségügy esetében
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű egészségügyi szakembereknek és mesterséges intelligencia-fejlesztőknek szól, akik az orvosi munkafolyamatok, a kutatás hatékonyságának és a betegek eredményeinek javítása érdekében gyors mérnöki technikákat kívánnak alkalmazni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a gyors tervezés alapjait az egészségügyben.
- Használjon mesterséges intelligencia felszólításokat a klinikai dokumentációhoz és a betegek interakciójához.
- Használjon mesterséges intelligenciát az orvosi kutatásokhoz és az irodalom áttekintéséhez.
- Fokozza a gyógyszerkutatást és a klinikai döntéshozatalt mesterséges intelligencia által vezérelt utasításokkal.
- Az egészségügyi mesterséges intelligencia szabályozási és etikai normáinak való megfelelés biztosítása.