ਕੁਆਲਿਟੀ ਇੰਡੀਕੇਟਰਸ ਅਤੇ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ: ਕੇਪੀਆਈ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ

ਲਾਭ:

• ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕਾਂ (SKS, ਕਲੀਨਿਕਲ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ) ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਸੂਚਕ ਵਿਆਖਿਆ, ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਸੂਚਕਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਗੇਮਿੰਗ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।

"ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਪ੍ਰਬੰਧ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ" ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨ ਹੈ। ਪਰ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮਾਪ ਦਾ ਇੱਕ ਹਨੇਰਾ ਪੱਖ ਵੀ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਸੰਕੇਤਕ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਾਂਗੇ ਕਿ ਕੇਪੀਆਈਜ਼ (ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕ) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ (ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ) ਉੱਤੇ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਸੀਮਾ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: AI ਸੂਚਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਗੇਮਿੰਗ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਮੈਨੇਜਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੂਚਕ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?

ਸਿਹਤ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕਲਾਸੀਕਲ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸੂਚਕਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਢਾਂਚਾ ਸੂਚਕ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ ਬੈੱਡ ਨਰਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ)। ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੂਚਕ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਦਰ ਜਿਸ 'ਤੇ ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲੈਕਸਿਸ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)। ਨਤੀਜਾ ਸੂਚਕ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ ਨਾਲ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਗ ਦਰ, ਮੌਤ ਦਰ)। ਤੁਰਕੀਏ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਨਾਮ SKS (ਸਿਹਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਿਆਰ) ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸੂਚਕਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨਾਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ ਹਨ" ਪਰ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਅਸੀਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ" ਪਰ ਇਹ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿ ਇਹ ਮਰੀਜ਼ ਲਈ ਚੰਗਾ ਹੈ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਅਸਲ ਤਸਵੀਰ ਉਦੋਂ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤਿੰਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਚੰਗੇ KPI ਵਿੱਚ ਕਈ ਗੁਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ (ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ), ਮਾਪਣਯੋਗ, ਸੰਗਠਨ ਲਈ ਅਰਥਪੂਰਨ, ਸਮੇਂ ਸਿਰ, ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ ਆਖਰੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੀਚੇ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੋਕ ਕਈ ਵਾਰ ਸੂਚਕ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭਦੇ ਹਨ, ਅਸਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਹੀਂ। ਇਸ ਨੂੰ ਟਾਰਗੇਟ ਡਾਇਵਰਸ਼ਨ ਜਾਂ ਗੇਮਿੰਗ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਮਸ਼ਹੂਰ ਗੁਡਹਾਰਟ ਕਾਨੂੰਨ ਦੁਆਰਾ ਇਸਦਾ ਸਾਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: "ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਪਦੰਡ ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਮਾਪਦੰਡ ਬਣਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।" ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: ਜਦੋਂ "ਜ਼ਰੂਰੀ ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ" ਸੂਚਕ ਦਬਾਅ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ "ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਪਰ ਦੇਖਿਆ ਨਹੀਂ" ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੂਚਕ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸੰਕੇਤਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ, ਤਿੰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਇਕੱਠੇ ਲੱਭਣੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਸੂਚਕ ਦਸਤੀ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਕੀ ਸਰੋਤ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ? ਲਾਗਇਨ ਤੇ ਗੁੰਮ/ਗਲਤ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕੀ ਹੈ? ਦੂਜਾ, ਕੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ: ਜੇਕਰ "ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ" ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਮਤਿਹਾਨ ਤੱਕ, ਅਤੇ ਇਸ ਮਹੀਨੇ ਟ੍ਰਾਈਜ ਤੋਂ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਤੱਕ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਦੋ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ। ਤੀਸਰਾ, ਇਹ ਕਿਸ ਸੂਚਕ ਨਾਲ ਚਲਿਆ ਗਿਆ: ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਜੋ ਇਕੱਲੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਵਾਲੇ ਸੰਤੁਲਨ ਸੂਚਕ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਵੇ। ਇਹ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸੰਕੇਤਕ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਐਕਸ-ਰੇ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ; ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚਿੱਤਰ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇਹ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛ ਸਕਦੀ; ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਹੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਕਦੋਂ ਬਦਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ. AI ਦਾ ਕੰਮ ਸੰਕੇਤਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ; ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਬਿਆਨ ਸੱਚ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: AI ਨਾਲ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀ

1. ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ। ਬਣਤਰ/ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ/ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਸੰਤੁਲਨ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰੋ; ਮਰੀਜ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੂਚਕਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
2. ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਸੂਚਕ ਦਾ ਅੰਕ/ਭਾਗ, ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਪੀਰੀਅਡ ਲਿਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
3. ਗੁਮਨਾਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਿਓ। ਸਿਰਫ਼ ਨੰਬਰ; ਕੋਈ ਮਰੀਜ਼ ਆਈਡੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
4. AI ਤੋਂ ਡਰਾਫਟ ਟਿੱਪਣੀ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। ਭਟਕਣਾਵਾਂ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ।
5. ਕਾਰਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਕੰਟਰੋਲ. ਹਰੇਕ "ਸੁਧਾਰ/ਵਿਗੜ ਰਹੇ" ਲਈ: ਕੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ, ਕੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਅਸਲ ਹੈ ਜਾਂ ਇਹ ਗੇਮਿੰਗ ਹੈ?
6. ਸਬੰਧਿਤ ਸੂਚਕਾਂ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹੋ। ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਦਾ ਕਦੇ ਵੀ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ; ਇਸ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆਂ ਨਾਲ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ LOS-ਰੀਡਮਿਸ਼ਨ, ਉਡੀਕ-ਗੇਮਿੰਗ)।

ਸਾਵਧਾਨ: AI ਮਸ਼ੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਸੰਕੇਤਕ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ "ਚੰਗਾ" ਜਾਂ "ਮਾੜਾ" ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ ਅਚਾਨਕ ਗਿਰਾਵਟ ਕੋਈ ਸੁਧਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਪਰ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਦੀ ਸਮਾਪਤੀ ਜਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਟਿੱਪਣੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ। ਹਰ ਮਹੀਨੇ, ਇੱਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਧਿਕਾਰੀ ਨੇ ਹੱਥੀਂ 18 ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਅਤੇ 4-ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਲਿਖਿਆ; ਇਸ ਵਿੱਚ 3 ਘੰਟੇ ਲੱਗ ਗਏ। ਅਗਿਆਤ ਨੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ (ਸਿਰਫ਼ ਨੰਬਰ) AI ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਏਆਈ ਨੇ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਕੱਢੀਆਂ; ਨਿਗਰਾਨ ਨੇ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਉਸਦੇ ਕਲਿੱਪਬੋਰਡ ਨਾਲ ਕੀਤੀ, ਦੋ ਗਲਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਕਾਰਣ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਇਆ। ਮਿਆਦ 3 ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 45 ਮਿੰਟ ਹੋ ਗਈ ਹੈ; ਇਹ ਕੁਆਲਿਟੀ ਵਰਕਲੋਡ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਪ੍ਰੀ-ਏਆਈ ਤਿਆਰੀ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਜਾਅਲੀ ਰਿਕਵਰੀ। ਇੱਕ ਬਿਲਬੋਰਡ 'ਤੇ, "ਜ਼ਰੂਰੀ ਔਸਤ ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ" ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ 48 ਮਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 22 ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੇ ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ "ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ" ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ। ਮੈਨੇਜਰ ਸ਼ੱਕੀ ਹੋ ਗਿਆ ਅਤੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ: ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਉਸ ਮਹੀਨੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ "ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਦਾ ਸਮਾਂ" ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ ਅਸਲ ਪਕੜ ਨਹੀਂ ਡਿੱਗੀ ਸੀ; ਸਿਰਫ ਮਾਪ ਬਦਲ ਗਿਆ ਸੀ. ਏਆਈ ਦੀ ਤਰਲ ਵਿਆਖਿਆ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਸੀ; ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਦੇ ਡੇਟਾ ਕੰਟਰੋਲ ਨੇ ਜਾਲ ਨੂੰ ਫੜ ਲਿਆ.

ਕੇਸ 3 — ਕੈਚਿੰਗ ਗੇਮਿੰਗ। ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ, "30 ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਊਟਪੇਸ਼ੈਂਟ ਕਲੀਨਿਕ ਚੈੱਕ-ਅੱਪ ਮੁਲਾਕਾਤ ਦਰ" ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੀਚੇ ਵਜੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ 98 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਕੁਆਲਿਟੀ ਟੀਮ ਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਸਬੰਧਿਤ ਸੂਚਕਾਂ (ਚੈੱਕ-ਇਨ ਦਰ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ) ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਸੂਚਕ ਨੂੰ ਪਾਰ-ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਇਹ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਨਿਯੁਕਤੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹਾਜ਼ਰ ਨਹੀਂ ਸਨ; ਸੂਚਕ ਚੰਗਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਸਥਿਤੀ ਨਹੀਂ ਬਦਲੀ ਹੈ. ਸੂਚਕ ਨੂੰ "ਦਿੱਤਾ" ਦੀ ਬਜਾਏ "ਅਸਲ ਨਿਯੰਤਰਣ" ਵਜੋਂ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਸੰਕੇਤਕ ਟਿੱਪਣੀ ਡਰਾਫਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਕੁਆਲਿਟੀ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਮਾਸਿਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਹੈ (ਸਿਰਫ਼ ਨੰਬਰ): ਸੂਚਕ ਦਾ ਨਾਮ, ਇਸ ਮਹੀਨੇ, ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ, ਟੀਚਾ। ਕਾਰਜ: ਹਰੇਕ ਸੂਚਕ ਵਿੱਚ ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ ਭਟਕਣਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਓ, 3 ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਨ ਤੱਥ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ; ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ.

2) ਕਾਰਨ/ਡਾਟਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛ:

"ਤੁਰੰਤ ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ" ਇਸ ਮਹੀਨੇ 48 ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 22 ਮਿੰਟ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਹੇਠ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ: (1) ਅਸਲ ਸੁਧਾਰ, (2) ਡੇਟਾ/ਮਾਪ ਤਬਦੀਲੀ, (3) ਟੀਚਾ ਵਿਗਾੜ (ਗੇਮਿੰਗ)। ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਹਰ ਇੱਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ; ਕੰਟਰੋਲ ਮਾਰਗ ਦਿਖਾਓ।

3) ਸਬੰਧਿਤ ਸੂਚਕ ਜੋੜਾ:

ਮੇਰੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਮੁੱਖ ਸੂਚਕ ਲਈ, ਇੱਕ "ਸੰਤੁਲਨ/ਜੋੜਾ ਸੂਚਕ" ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਜੋ ਇਸਦੀ ਇਕੱਲੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਖਤਰਨਾਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ LOS ਲਈ ਰੀਡਮਿਸ਼ਨ)। ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਿਉਂ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਦਿਓ.

4) ਬੋਰਡ ਸੰਖੇਪ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਗਿਆਤ ਸੰਕੇਤਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਬੋਰਡ ਲਈ ਇੱਕ 1-ਪੰਨੇ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: 3 ਖੁਸ਼ਖਬਰੀ, 3 ਧਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ, 3 ਕਾਰਵਾਈ ਸੁਝਾਅ। ਸਾਦੀ, ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਦੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ [ਵੇਰੀਫਾਈ] ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਾਂ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਸਾਡੇ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ, ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਉਹ ਚੰਗੇ ਹਨ ਜਾਂ ਮਾੜੇ।

ਕੋਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਕੋਈ ਟੀਚਾ, ਕੋਈ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ; AI ਮਕੈਨੀਕਲ ਅਤੇ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਲੇਬਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਸੂਚਕ ਚਾਰਟ ਹੈ (ਇਸ ਮਹੀਨੇ/ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ/ਨਿਸ਼ਾਨਾ)। ਟੀਚੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹਰੇਕ ਭਟਕਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ, ਪਰ "ਚੰਗਾ/ਬੁਰਾ" ਕਹਿਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਡੇਟਾ/ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਤਬਦੀਲੀ ਅਤੇ ਗੇਮਿੰਗ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵੀ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰੋ। LOS ਪੜ੍ਹੋ, ਗੇਮਿੰਗ ਸੂਚਕ ਨਾਲ ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ ਪੜ੍ਹੋ। ਅੰਤਿਮ ਨਿਰਣੇ ਨਾ ਕਰੋ; ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ।

ਸੂਚਕ ਕਿਸਮ

ਉਦਾਹਰਨ

ਇਕੱਲੇ ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਜੋਖਮ

ਬਣਤਰ

ਨਰਸ/ਬੈੱਡ ਅਨੁਪਾਤ

ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ

ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਪ੍ਰੋਫਾਈਲੈਕਸਿਸ ਦੇ ਸਮੇਂ ਰੇਟ ਕਰੋ

ਨਤੀਜਾ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ

ਸਿੱਟਾ

ਲਾਗ ਦੀ ਦਰ

ਛੋਟੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਅਸਥਿਰ

ਕੁਸ਼ਲਤਾ

ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ

ਗੇਮਿੰਗ ਲਈ ਖੋਲ੍ਹੋ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਨੂੰ ਵੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਹਰੇਕ ਮੁੱਖ ਸੂਚਕ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਨ ਸੰਕੇਤਕ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਚੰਗਾ/ਮਾੜਾ ਸਮਝਣਾ। ਡਾਟਾ ਜਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਗੇਮਿੰਗ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਟੀਚਾ-ਨਿਰਭਰ ਸੰਕੇਤਕ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
• ਕਾਰਨ ਲਈ AI ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ। AI ਰਿਸ਼ਤੇ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ।
• ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਚੰਗੇ ਸੰਕੇਤ ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੁਝਾਅ: ਹਰੇਕ ਮੁੱਖ ਸੂਚਕ ਦੇ ਅੱਗੇ ਆਪਣੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟਾ “ਬੈਲੈਂਸ ਇੰਡੀਕੇਟਰ” ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸ ਜੋੜਾ ਨਾਲ AI ਟਿੱਪਣੀ ਲਈ ਪੁੱਛੋ। ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਜੋ ਇਕੱਲੇ ਚਮਕਦਾ ਹੈ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਮੱਧਮ ਜੋੜੇ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੂਚਕ ਸੰਗਠਨ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਗਲਤ ਮਾਪ ਗਲਤ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। AI ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ, ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸੰਖੇਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਏਆਈ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਾਰਣਤਾ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ; ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀ ਡਾਟਾ/ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਤਬਦੀਲੀ ਜਾਂ ਗੇਮਿੰਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸੰਤੁਲਨ ਜੋੜਾ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਸੂਚਕ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰੋ, ਕਾਰਣ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਟਿੱਪਣੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਕੋਲ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਤੋਂ 5-6 ਅਗਿਆਤ ਸੂਚਕ (ਇਸ ਮਹੀਨੇ/ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ/ਟੀਚੇ) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। "ਇੰਡੀਕੇਟਰ ਟਿੱਪਣੀ ਡਰਾਫਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ AI ਤੋਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। ਉਹ ਸੂਚਕ ਚੁਣੋ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਕਾਰਨ/ਡਾਟਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਤਿੰਨ ਸੰਭਵ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ (ਤੱਥ/ਡਾਟਾ/ਗੇਮਿੰਗ) ਕੱਢੋ ਅਤੇ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ 5 ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰੋਗੇ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ (ਅੰਕ/ਭਾਗ/ਸਰੋਤ)?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਗੁਮਨਾਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਸੀ?
• ਕੀ ਮੈਂ ਸੰਤੁਲਨ ਜੋੜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੂਚਕ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹਾਂ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਅਚਾਨਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ/ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ/ਗੇਮਿੰਗ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• ਕੀ ਮੈਂ, ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਵਜੋਂ, ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਸੀ?