Program szkoleń

Sprawdź odpowiedź AI, zanim jej użyjesz

Krótki pokaz dla pracowników ochrony zdrowia. Na fikcyjnym materiale zobaczysz, jak AI tworzy komunikat i jak wychwycić dopisane fakty. Rozwiążesz quiz, wypróbujesz własny prompt i porównasz odpowiedź ze źródłem.

Z czym wychodzisz

Z prostym sposobem sprawdzania odpowiedzi AI i kartą pracy. Poznasz też zakres S1. S0 nie kończy się zaświadczeniem i nie jest wymagane przed S1.

Wprowadzenie do AI

Cel

Nauczysz się korzystać z AI w pracy klinicznej i naukowej: pisać precyzyjne prompty w Claude, ChatGPT i Gemini, sprawdzać odpowiedzi i źródła, anonimizować dokumentację oraz pracować z literaturą. Omawiamy też ryzyko identyfikacji pacjenta, AI Act i to, czego nie mówi znak wodny SynthID. Szkolenie jest dla lekarzy i naukowców, także tych, którzy dopiero zaczynają pracę z AI.

Co przećwiczysz

1. Prompt i źródło: określisz zadanie, materiał, zasady postępowania przy brakach i format wyniku, a potem porównasz odpowiedzi Claude, ChatGPT i Gemini.
2. Kontrola odpowiedzi: znajdziesz dopisane informacje, pominięcia, zmieniony sens i fałszywe źródła, a poprawkę sprawdzisz ponownie.
3. Anonimizacja: na syntetycznym opisie wizyty wskażesz identyfikatory i ich kombinacje, usuniesz zbędne szczegóły, zachowując opis zdarzenia i jego skutków, oraz ocenisz pozostałe ryzyko. Odróżnisz anonimizację od pseudonimizacji.
4. Praca z literaturą: przygotujesz z AI konspekt i szkic tekstu na podstawie publikacji, sprawdzając, czy cytowania istnieją i mówią to, co podaje AI.
5. AI Act: przeanalizujesz przypadek użycia AI w placówce: cel, użytkowników, nadzór i działania rozwijające kompetencje. Odróżnisz dokumentowanie szkolenia od oceny zgodności organizacji.
6. SynthID: zinterpretujesz przykładowe wyniki wykrywania znaku wodnego. Brak znaku nie dowodzi, że tekst napisał człowiek, a jego obecność nie potwierdza prawdziwości treści. Nie potrzebujesz dostępu do detektora.
7. Samodzielna praca: wykonasz zadanie na nowym materiale, sprawdzisz wynik i dostaniesz informację zwrotną. Na koniec rozwiążesz test wiedzy.

Wieczór 1: źródło, prompt i dane

• 01Rozgrzewka na platformie i minimum wiedzy o modelach językowych.
• 02Prompt oparty na źródle, brakujące informacje i kontrola wyniku w Claude, ChatGPT i Gemini.
• 03Laboratorium anonimizacji na syntetycznym opisie wizyty.
• 04Zachowanie autorstwa i stopnia pewności wypowiedzi na fikcyjnym dialogu.

Wieczór 2: ocena, literatura i samodzielna praca

• 05Kontrola znaczenia, błędów i źródeł. Praca z literaturą: konspekt i szkic tekstu.
• 06AI Act i SynthID: dwa różne pytania o użycie AI i pochodzenie treści.
• 07Zadanie końcowe na nowym materiale i omówienie.
• 08Test wiedzy i następny krok w praktyce.

Materiały i zaświadczenie

Dostaniesz kartę budowania promptów, checklistę danych, przykłady z rozwiązaniami i własne prace z ćwiczeń. Materiały zostają dostępne także dla osób, które poprawiają test. Po zaliczeniu testu otrzymasz zaświadczenie o ukończeniu szkolenia z jego programem. Projekt praktyczny trener sprawdza osobno, a termin informacji zwrotnej potwierdzimy przed edycją. Sam wynik testu nie oznacza, że projekt został sprawdzony.

Zaświadczenie może dokumentować rozwój kompetencji AI. Nie certyfikuje zgodności placówki z AI Act, a art. 4 nie wymaga żadnego konkretnego certyfikatu. Szkolenie nie daje punktów edukacyjnych. Więcej: wyjaśnienia Komisji Europejskiej.

Organizacja

Wystarczy komputer, przeglądarka i internet. Pracujemy na platformie szkoleniowej, na fikcyjnych materiałach, bez prawdziwych danych pacjentów. Ćwiczenie anonimizacji nie oznacza zgody na użycie prawdziwej dokumentacji w konkretnym narzędziu. Nie musisz wcześniej kupować abonamentu AI. Warunki udziału potwierdzimy mailem przed przyjęciem płatności.

Źródło modułu o pochodzeniu treści: Google, SynthID Text.

Rozszerzenie: AI w praktyce

Cel

Przejście od „umiem napisać prompt” do „mam działający system pracy z AI”: zaawansowane techniki, własna baza wiedzy, workflow dokumentacyjny, statystyka publikacji i własnych danych, praktyczne uruchomienie agenta, mini-polityka AI oraz zespołowy projekt wdrożenia w placówce. Wychodzisz z warsztatem skonfigurowanym na zajęciach, a nie z listą rzeczy do zrobienia w domu.

Efekty uczenia się

Wiedza

1. Znasz zaawansowane techniki pisania promptów (persona, few-shot, rozumowanie krok po kroku, formaty strukturalne, łańcuchy) i wiesz, kiedy którą stosować.
2. Rozumiesz, czym agent AI różni się od czatu i gdzie leżą ryzyka delegowania mu zadań.
3. Wiesz, jakie elementy musi mieć polityka AI placówki i czego wymaga art. 4 AI Act.

Umiejętności

4. Budujesz własną bazę wiedzy i mierzysz, jak zmienia jakość wyników.
5. Projektujesz workflow: powtarzalny proces rozpisany na łańcuch promptów z punktami weryfikacji.
6. Czytasz statystykę publikacji z pomocą AI (p, przedziały ufności, NNT, RR/OR) i weryfikujesz liczby. Wykonujesz prostą analizę własnych danych (z pliku CSV do tabel, wykresu i wniosków) z kontrolą wyników.
7. Tworzysz z pomocą AI gotowe dokumenty: prezentację, arkusz i pismo, a także podstawowe materiały wizualne gabinetu (wizytówkę, stopkę maila, papier firmowy, ulotkę dla pacjenta), z zachowaniem zasad anonimizacji.
8. Uruchamiasz agenta AI na własnym zadaniu, z punktami kontroli człowieka.
9. Współprojektujesz plan wdrożenia AI w placówce: narzędzia, zasady, szkolenia, dokumentacja zgodności.

Program

• M0Otwarcie i rozgrzewka techniczna
• M1Zaawansowane techniki pisania promptów
• M2Własna baza wiedzy „Mój gabinet”
• M3Workflow dokumentacyjny
• M4Statystyka i dane z AI
• M5AI tworzy dokumenty: prezentacje, arkusze, pisma i materiały gabinetu
• M6Agenci w praktyce
• M7Praca zespołowa: wdrożenie AI w placówce
• M8Mini-polityka AI mojej praktyki
• M9Zakończenie i plan wdrożenia
• M10Warsztat otwarty (w wariancie dwudniowym)

Z czym wychodzisz

1. Własna baza wiedzy „Mój gabinet” (styl, szablony, słownik) skonfigurowana na zajęciach.
2. Rozpisany workflow dokumentacyjny z punktami weryfikacji.
3. Zestaw gotowych dokumentów: szkielet prezentacji, arkusz z zestawieniem, pismo lub szablon, materiał wizualny gabinetu.
4. Mini-polityka AI własnej praktyki oraz zespołowy plan wdrożenia w placówce.
5. Zaświadczenie z programem i listą kompetencji.

Vibecoding: własne narzędzia bez programowania

Cel

Na warsztacie budujesz działający prototyp własnego narzędzia, rozmawiając z AI. Wiesz też, gdzie przebiega granica: co wolno zbudować i używać samemu, a co wymaga prawnika, programisty albo certyfikacji jako wyrób medyczny. I dlaczego dane pacjentów nie trafiają do prototypów.

Efekty uczenia się

Wiedza

1. Wiesz, co realnie da się zbudować w rozmowie z AI, czego nie i jakie narzędzia do tego służą.
2. Znasz granice prawne: kiedy narzędzie staje się wyrobem medycznym (MDR), dlaczego prototyp nie może przetwarzać danych pacjentów i kiedy potrzebny jest specjalista.

Umiejętności

3. Konfigurujesz środowisko programistyczne od zera, bez instalacji i bez wiedzy technicznej.
4. Przechodzisz pełny cykl (pomysł, opis, prototyp, kolejne wersje, poprawianie błędów) w całości w rozmowie z AI.
5. Opisujesz AI problem lub błąd tak, żeby dostać działającą poprawkę.
6. Udostępniasz prototyp do własnego użytku albo jako demo.

Kompetencje społeczne

7. Oceniasz własne narzędzie krytycznie: to, że działa, nie znaczy, że nadaje się do użytku klinicznego.

Program

• M0Konfiguracja środowiska i rozgrzewka techniczna
• M1Co można zbudować: mapa możliwości i przykłady, czego unikać
• M2Anatomia procesu: wspólny prototyp na żywo
• M3Warsztat: własny prototyp, pierwsza wersja
• M4Naprawianie błędów w rozmowie z AI
• M5Warsztat: druga wersja i udostępnienie
• M6Granice: prawo, dane, odpowiedzialność

Z czym wychodzisz

1. Własny działający prototyp z linkiem demo.
2. Ściąga: jak zgłaszać AI błędy, żeby dostać poprawkę.
3. Checklista „Czy moje narzędzie to wyrób medyczny?”: sygnały ostrzegawcze i moment, w którym warto zapytać prawnika.
4. Lista projektów na start i wzory opisów.
5. Zaświadczenie z programem i listą kompetencji.

Warsztat publikacyjny: Claude for Science

Cel

Wychodzisz z działającym środowiskiem naukowym: projektem na własny temat, połączeniami z bazami publikacji i szkieletem manuskryptu z kontrolą wersji. Umiesz prowadzić z AI cały cykl pracy: przegląd literatury z weryfikacją cytowań, analizę statystyczną, strukturę publikacji, pisanie, skład i wersjonowanie, sprawdzając źródła i poprawnie ujawniając użycie AI.

Przez cały kurs pracujesz na własnym temacie, a nie na przykładach, dlatego grupa jest mała.

Efekty uczenia się

Wiedza

1. Wiesz, które etapy pracy naukowej AI przyspiesza, a w których bywa zawodne: dobór metod, interpretacja, nowatorstwo.
2. Znasz polityki czasopism i wytyczne ICMJE dotyczące AI: co deklarować, dlaczego AI nie może być autorem, kto odpowiada za treść.

Umiejętności

3. Konfigurujesz środowisko naukowe: projekt pod własny temat, połączenia z bazami publikacji, organizacja materiałów.
4. Prowadzisz przegląd literatury z AI z weryfikacją każdego cytowania (czy istnieje, czy ma DOI, czy mówi to, co twierdzi AI) i budujesz matrycę literatury.
5. Wykonujesz analizę statystyczną z AI i weryfikujesz jej wyniki: dobór testu do danych, interpretacja miar, kontrola liczb, które podaje AI.
6. Przechodzisz od matrycy do struktury publikacji i piszesz z AI sekcje własnym stylem, bez szablonowych sformułowań typowych dla AI.
7. Składasz manuskrypt w LaTeX / Overleaf (szablon czasopisma, bibliografia, tabele i ryciny) z pomocą AI.
8. Wersjonujesz pracę tak, żeby nic nie ginęło, a wersje dla promotora czy współautorów dało się odtworzyć.

Kompetencje społeczne

9. Zachowujesz autorstwo intelektualne: AI pomaga w warsztacie, ale nie jest współautorem myśli.

Program

• M0Konfiguracja środowiska naukowego
• M1Przegląd literatury z kontrolą halucynacji
• M2Od matrycy literatury do struktury publikacji
• M3Analiza statystyczna z AI i weryfikacja wyników
• M4Pisanie z AI: wstęp i dyskusja
• M5Skład manuskryptu w LaTeX / Overleaf
• M6Wersjonowanie: środowisko, które nadąża za zmianami
• M7Etyka i ujawnianie użycia AI w publikacjach

Z czym wychodzisz

1. Skonfigurowane środowisko naukowe, które zostaje z Tobą po kursie.
2. Zweryfikowana matryca literatury własnego tematu.
3. Plan publikacji i szkielet manuskryptu z bibliografią.
4. Checklista weryfikacji cytowań.
5. Wzór sekcji o ujawnieniu użycia AI oraz ściąga z polityk wydawców.
6. Zaświadczenie z programem i listą kompetencji.