诚征有志之士柠檬、MBA、MHIA RN, CPHQ

弹性在医疗保健意味着任何规模的组织正在不断地准备导航中断不牺牲或病人的医护质量和人员安全。卫生系统保持弹性通过将高可靠性的原则嵌入到他们的文化、工作流和流程。这些高可靠性的组织(HROs)别方法可靠性作为一个短期项目或清单;相反,他们将原则嵌入到每一个交互与高层领导和行动开始。作为实践的结果,而不是项目,方法可靠,HROs”很少失败即使他们遇到许多意想不到的事件,”作者卡尔·韦克和凯萨琳Sutcliffe解释他们的书系列,“管理意想不到。”

医疗组织一直在努力改善患者安全在过去的几十年里,然而伤害仍在发生不可接受率。医疗行业虽然取得了努力(主要监管),以减少病人伤害,这些措施往往不与卫生系统集成质量改进的努力和可能不会导致更少的不良事件。这很大程度上是因为他们无法整合监管数据和改进计划,因此,将患者伤害信息转化为可操作的洞察力。

完全集成的临床、成本和操作数据加上预测分析和机器学习是改善患者安全的关键。工具,利用这种方法将识别的风险和建议在连续的护理干预措施。

卫生系统可以利用机器学习来提高结果的预测潜力,降低成本,并拯救生命。机器学习,然而,没有天生的产生是临床可行的见解,和一线临床医生需要的信息访问和有意义的。深思熟虑设计机器学习的见解的可视化是一种强大的方法给临床用户所需的信息,他们需要它,何时、如何支持明智的决策。

机器学习框架设计可视化解决三个关键问题关于谁将使用决策支持的见解以及如何:

1。人:目标用户是谁?
2。背景:在什么情况下他们工作或环境?
3所示。活动:他们做什么活动?