Kasu:
- Võimalus määratleda kvaliteedi- ja jõudlusnäitajaid (SKS, kliiniline kvaliteet, patsiendi ohutus) ja kujundada sisukas tehisintellekti toega armatuurlaud
- Võimalus kasutada tehisintellekti näitajate tõlgenduse, dispersiooni selgituste ja kokkuvõtte mustandi koostamiseks
- Arusaamine, et juhi kohustus on kontrollida andmete kvaliteeti ja põhjuslikku seost näitaja taga ning teadvustada mängimise ohtu.
"Sa ei saa juhtida seda, mida sa ei saa mõõta" on peaaegu seadus tervishoiu juhtimises. Kuid mõõtmisel tervishoius on ka varjukülg: kui mõõdate vale indikaatorit, premeerite vale käitumist ja kahjustate patsiendi ohutust. Selles üksuses õpime defineerima KPI-sid (Key Performance Indicators), koguma neid armatuurlauale (armatuurlauale) ja kasutama tehisintellekti nende näitajate tõlgendamiseks. Piir on algusest peale selge: AI arvutab indikaatori ja koostab tõlgenduse mustandi; Kuid andmete õigsuse, põhjusliku seose ja mängimise riski kontrollimine on halduri ülesanne.
Mis oleks hea näitaja?
Klassikaline tervise kvaliteedi mõõtmise raamistik jagab näitajad kolme tüüpi. Struktuurinäitaja mõõdab ressursse ja infrastruktuuri (näiteks õdede arv voodi kohta). Protsessi indikaator mõõdab, kuidas tööd tehakse (nt antibiootikumide õigeaegse profülaktika määra). Tulemusnäitaja mõõdab patsiendiga toimuvat (nagu nakatumise määr, suremus). Türkiye kvaliteediraamistiku nimi on SKS (Health Quality Standards) ja see määratleb palju kohustuslikke näitajaid. Oluline on jälgida neid kolme tüüpi koos: kui vaatate lihtsalt struktuuri, siis see ütleb "meil on piisavalt ressursse", kuid see ei tähenda, et töö oleks hästi tehtud; Kui vaatate lihtsalt protsessi, siis on kirjas "me järgisime reegleid", kuid see ei tõesta, et see on patsiendile kasulik. Tegelik pilt kvaliteedist avaneb siis, kui kõik kolm kokku lugeda.
Heal KPI-l on mitu omadust: see on selgelt määratletud (kõik mõõdavad sama asja), mõõdetav, organisatsioonile tähendusrikas, õigeaegne ja raskesti manipuleeritav. Suurim oht on viimane. Kui indikaator on seotud eesmärgiga, leiavad inimesed mõnikord viisi, kuidas indikaatorit parandada, mitte tegelikku jõudlust. Seda nimetatakse sihtmärgi ümbersuunamiseks või mängimiseks; Selle võtab kokku kuulus Goodharti seadus: "Kui kriteeriumist saab eesmärk, lakkab see olemast hea kriteerium." Näiteks: kui "kiireloomulise ooteaja" indikaator tekitab survet, saab patsiente hoida "salvestamine avatud, kuid mitte nähtud" olekus ja muuta indikaatori kunstlikult heaks.
Näitaja õigeks lugemiseks on vaja koos otsida vastuseid kolmele küsimusele. Esiteks, kust andmed pärinevad: kas indikaator arvutatakse käsitsi või automaatselt; Kas allikas on usaldusväärne? Kui suur on sisselogimisel puuduva/vale registreerimise tõenäosus? Teiseks, kas määratlus on muutunud: kui "ooteaega" mõõdetakse registreerimisest uuringuni eelmisel kuul ja triaažist uuringuni sel kuul, ei ole need kaks numbrit võrreldavad. Kolmandaks, millise indikaatoriga see liikus: üksi paranev number võis selle kõrval oleva tasakaalunäidiku segi ajada. Otsuse tegemine indikaatorit vaadates ilma neid kolme küsimust esitamata on nagu ühe röntgenpildi vaatamine ja patsiendi ravimine; Pilt ilma kontekstita on eksitav. Tehisintellekt ei saa neid kolme küsimust sinu eest esitada; Sest ainult juht, kes tunneb organisatsiooni, teab, kust andmed pärinevad, millal definitsioon muutus ja tõde kohapeal. Tehisintellekti ülesanne on arvutada indikaator ja loetleda võimalikud selgitused; Teie ülesanne on kontrollida, milline neist väidetest vastab tõele.
Samm-sammult: armatuurlaud ja kommentaarid AI-ga
- Valige indikaatorid. Jälgige struktuuri/protsessi/tulemuse tasakaalu; Lisage kindlasti patsiendi ohutusnäitajad.
- Täpsustage määratlusi. Kirjutada tuleks iga näitaja lugeja/nimetaja, allikas ja periood.
- Andke andmed anonüümselt. Lihtsalt numbrid; Patsiendi ID puudub.
- Küsige AI-lt kommentaari mustandit. Tehke kokkuvõte kõrvalekalletest, suundumustest ja võimalikest selgitustest.
- Põhjuslik seos ja andmete kontroll. Iga "parandamise/halvendamise" kohta: kas andmete kvaliteet on muutunud, kas määratlus on muutunud, kas see on tõeline või on see mäng?
- Lugege koos seotud näitajatega. Indikaatorit ei hinnata kunagi eraldi; Seda vaadatakse paaridega (nt LOS-tagasi lubamine, ootamine-mängimine).
Ettevaatust: AI võib mehaaniliselt märgistada indikaatori äkilise muutuse kui "hea" või "halb". Mõnikord ei ole järsk langus mitte paranemine, vaid andmete sisestamise lõpetamine või määratluse muutmine. Teie ülesanne on kontrollida kommentaari põhjuslikku seost.
kolm minikarpi
1. juhtum – kokkuvõtte koostamise kiirendamine. Iga kuu tõlgendas kvaliteediametnik käsitsi 18 näitajat ja kirjutas 4-leheküljelise kokkuvõtte; Selleks kulus 3 tundi. Anonymous andis tehisintellektile armatuurlaua (ainult numbrid) ja palus kokkuvõtte mustandit. AI eraldatud kõrvalekalded ja võimalikud selgitused; hoidja võrdles iga numbrit oma lõikelauaga, parandas kaks ekslikku järeldust ja töötas põhjuslaused ümber. Kestus vähenes 3 tunnilt 45 minutile; Asi pole kvaliteetses töökoormuses, vaid AI-eelses ettevalmistuses on lühenenud.
Juhtum 2 – võlts taastamine. Ühel stendil langes "kiireloomuline keskmine ooteaeg" ühe kuuga 48 minutilt 22-le. AI tõlgendas seda kui "olulist paranemist". Juhatajal tekkis kahtlus ja ta uuris algpõhjust: registreerimissüsteemi oli sel kuul uuendatud ja "eksami algusaeg" oli defineeritud teisiti. Nii et tegelik positsioon ei olnud langenud; ainult mõõt on muutunud. AI sujuv tõlgendus oli eksitav; Halduri andmekontroll püüdis lõksu.
Juhtum 3 – mängude püüdmine. Ühes haiglas seati sihiks "polikliiniku kontrolli vastuvõtu määr 30 päeva jooksul" ja see tõusis kiiresti 98 protsendini. Kvaliteedimeeskond palus tehisintellektil seda indikaatorit ja sellega seotud näitajaid (registreerimismäär, patsiendi rahulolu) rist lugeda. Selgus, et kohtumisi peeti, kuid enamikul neist ei tulnud; Näitaja on hea, tegelik olukord pole muutunud. Näitaja määratleti ümber kui "tegelik kontroll", mitte "antud".
Neli kopeeritavat malli
1) Näitaja kommentaari mustand:
Teie roll: kvaliteedijuhi assistent.Allpool on anonüümne igakuine armatuurlaud (ainult numbrid):indikaatori nimi, see kuu, eelmine kuu, sihtmärk.Ülesanne: märkige igas näitajas kõrvalekalle eesmärgist ja eelmisel kuul, märkige 3 kõige märkimisväärsemat kõrvalekallet ja pakuge välja VÕIMALIKUD selgitused.Esitage selgitused absoluutse faktina; Kirjutage see hüpoteesina.
2) Põhjusliku seose/andmete päring:
"Kohe ooteaeg" langes sel kuul 48 minutilt 22 minutile. Loetlege selle languse võimalikud põhjused kolme pealkirja all: (1) tegelik paranemine, (2) andmete/mõõtmiste muutus, (3) eesmärgi moonutamine (mängimine). Rääkige mulle, kuidas neid kontrollida. ÄRGE OTSUSTAGE, milline; näita kontrollteed.
3) Seotud indikaatorite paar:
Soovitage minu armatuurlaual iga peamise indikaatori jaoks tasakaalu/paari indikaatorit, mis muudab selle tõlgendamise üksi ohtlikuks (nt LOS-i tagasivõtt). Selgitage ühe lausega, miks tuleks neid koos lugeda. Andke see tabelisse.
4) Juhatuse kokkuvõte:
Koostage tahvlile 1-leheküljeline kokkuvõte järgmistest anonüümsetest näitajate andmetest: 3 head uudist, 3 tähelepanuvaldkonda, 3 tegevussoovitust. Kasutage lihtsat juhtimiskeelt. Märkige iga numbri allikaks [KINNITA], et saaksin seda kinnitada.
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk viip:
Tõlgendage meie näitajaid, öelge meile, kas need on head või halvad.
Puudub definitsioon, eesmärk, kontekst; AI toodab mehaanilisi ja eksitavaid silte.
Võimas viip:
Allpool on anonüümne indikaatorite diagramm (see kuu/eelmine kuu/eesmärk). Tõlgenda iga kõrvalekallet eesmärgi suhtes, kuid enne "hea/halb" ütlemist maini ka võimalikku andmete/definitsiooni muutmist ja mänguvõimalust. Lugege LOS-i, lugege mänguindikaatoriga ooteaega. Ärge tehke lõplikke otsuseid; Märkige punktid, mida kontrollida.
Indikaatori tüüp
näide
Üksiku kommentaari oht
struktuur
Õe/voodi suhe
Ei garanteeri kvaliteeti
Protsess
Tase profülaktika ajal
Tulemust ei näita
Järeldus
nakatumise määr
Väikeses proovis lenduv
tõhusust
ooteaeg
Mängudele avatud
Levinud vead
- Vaadates ühte näitajat. Iga suuremat indikaatorit tuleks lugeda tasakaalu indikaatoriga.
- Pidades äkilist muutust kohe heaks/halvaks. Andmed või määratlus võivad muutuda.
- Mängimise ignoreerimine. Sihtmärgist sõltuvat indikaatorit saab manipuleerida.
- AI tõlgenduse eksimine põhjuslikkusega. AI näeb seost, mitte põhjust.
- Ei sea kahtluse alla andmete kvaliteeti. Head näitajad ei saa tulla halbadest andmetest.
Näpunäide: lisage oma armatuurlauale iga põhinäidiku kõrvale väike tasakaaluindikaator ja küsige alati selle paariga tehisintellekti kommentaari. Üksinda särav number peidab sageli oma hämarat paari.
Kokkuvõttes
Kvaliteedinäitajad mõõdavad organisatsiooni tervist, kuid vale mõõtmine sünnitab vale käitumist. AI on võimas abivahend näitajate arvutamisel, erinevuste kokkuvõtte tegemisel ja juhtimiskokkuvõtte mustandi koostamisel. Kuid tehisintellekt näeb seoseid, ta ei saa kindlaks teha põhjuslikku seost; Järsk muutus võib olla andmete/definitsiooni muutus või mängimine. Lugege iga indikaatorit tasakaalupaariga, küsige andmete kvaliteeti, kontrollige põhjuslikku seost. Kommentaari ja otsuse lõpliku kinnitamise teeb haldur.
Rakenduse ülesanne
Hankige oma organisatsioonilt 5–6 anonüümset näitajat (sel kuul/eelmisel kuul/eesmärk). Küsige tehisintellektilt kommentaare malliga „Näitaja kommentaari mustand”. Valige indikaator, mis kõige rohkem muutub, ja ekstraheerige malliga "Põhjuslik seos/andmepäring" kolm võimalikku seletust (fakt/andmed/mäng) ning kirjutage 5 punktis kirja, kuidas te igat kontrolliksite.
kontrollnimekiri
- [ ] Kas olen selgitanud näitajate määratlust (lugeja/nimetaja/allikas)?
- [ ] Kas esitasin andmed anonüümselt?
- [ ] Kas ma loen iga peamist indikaatorit bilansipaariga?
- [ ] Kas olen kontrollinud andmete/definitsiooni/mängimise võimalust äkiliste muudatuste korral?
- [ ] Kas mina administraatorina kiitsin lõpliku kommentaari ja otsuse heaks?