博客

在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术兴起的推动下，高等教育领域正在经历一场革命。 这些身临其境的技术统称为 "元宇宙"（metaverse），正在从根本上改变学生的学习方式和教授的教学方式。 元宇宙包含一系列体验：虚拟现实（VR）头戴式设备将你带入全新的世界，AR 眼镜将计算机生成的图像叠加到你的物理环境中，混合现实（MR）将虚拟和物理元素融为一体。 这些体验为教育工作者提供了一个强大的工具包，为学生创造引人入胜的互动学习体验。 VR/AR 的影响不仅仅是新奇。 研究表明，VR/AR 对学生的参与度和学习效果有着显著的积极影响。 40%的虚拟现实学习者表示在应用知识方面增强了信心，而参与度与传统课堂环境相比则跃升了惊人的150%。 此外，研究表明，在虚拟现实环境中学习的学生考试成绩提高了 11%。 教育工作者对这些技术的潜力充满热情。 77% 的教师认为，VR/AR 可以点燃学生的好奇心，显著提高学生的参与度。 美国各地的大学都在积极拥抱 VR，与 Meta 等公司合作开发创新的学习体验。 例如，斯坦福大学利用 BodySwaps 应用程序，通过虚拟面试练习让商学院的学生掌握必要的软技能。 VR/AR 提供了无限可能。 想象一下，历史系的学生可以虚拟穿越古代战场，护理系的学生可以在模拟的医院环境中获得实践经验。 VR 可以让学生不出教室就能探索不同的世界，从而加深对复杂学科的理解。 这项技术的影响超越了地域限制。 采用 VR/AR 技术的大学被称为 "metaversities"。 这些身临其境的平台允许远程学生和教师同步连接，通过 VR 头显复制实体校园的体验。 教授们正在亲眼见证 VR/AR 的变革力量。

宾夕法尼亚大学（UPenn）宣布，计划开设常春藤联盟首个人工智能（AI）本科学位课程，该课程将于 2024 年秋季学期开始招生。 该项目由宾夕法尼亚大学工程学院杰出教授乔治-帕帕斯（George Pappas）领导，将使学生全面了解计算算法、高级机器人技术、机器学习和数据分析，使他们成为正在进行的人工智能革命的领导者。 这一举措彰显了宾夕法尼亚大学致力于促进创新和培养学生掌握未来技术的决心。 "帕帕斯说："我们很高兴能推出一个前沿课程，将我们的学生培养成正在进行的人工智能革命中的领导者和创新者。 然而，UPenn 并不是第一个认识到人工智能教育重要性的机构。 卡内基梅隆大学在2018年开创先河，推出了全美首个人工智能理学士学位。 卡内基梅隆大学的课程设置超越了技术技能的范畴，纳入了数学、统计学、计算机科学、机器学习和符号计算等课程，并专门关注道德和社会责任。 主修人工智能的学生还有机会参与相关的独立研究项目，涉及教育、交通和医疗保健等多个领域。 人工智能学士学位的出现反映了高等教育的大趋势，目前全美有24所大学至少开设了一门人工智能课程。 随着各行各业对人工智能专业人才的需求持续增长，这些教育举措有望培养出新一代人工智能创新者和领导者，推动技术进步，塑造我们社会的未来。   资源 Appleby, Chloe. "人工智能学士学位"。BestColleges.com. 2023 年 6 月 28 日。 https://www.bestcolleges.com/technology/bachelors/artificial-intelligence/ 卡内基梅隆大学计算机科学学院。 "人工智能学士学位"。CMU.edu. 访问日期：2024 年 3 月 27 日。 https://www.cs.cmu.edu/bs-in-artificial-intelligence/. Cheng, Michelle. "宾夕法尼亚大学将推出人工智能学士学位"。政府技术》，2 月 16

目录 什么是医疗质量改进 医疗质量改进的定义是，旨在加强医疗服务的提供、改善患者的治疗效果以及优化医疗机构提供的整体医疗质量的系统性工作。 它包括确定需要改进的领域、实施循证干预措施和监测绩效，以在医疗质量和安全方面取得可衡量的成果。 医疗质量改进的主要内容包括 测量和监测： 质量改进计划首先要测量和监控与患者护理流程、临床结果和安全指标相关的关键绩效指标（KPI）。 这种以数据为导向的方法使医疗机构能够确定关注领域、跟踪一段时间内的进展情况并评估干预措施的效果。 循证实践： 质量改进工作以循证实践和临床指南为指导，这些实践和指南已被证明能够改善患者的治疗效果并提高护理质量。 医疗机构优先考虑有科学依据和最佳实践支持的干预措施，以达到预期效果。 持续评估和反馈： 质量改进是一个持续的过程，需要不断进行评估、反馈和迭代。 医疗机构定期审查绩效数据，征求利益相关者的意见，并根据反馈调整策略，以推动医疗服务的持续改进。 流程标准化与优化： 护理流程和工作流程的标准化有助于简化操作、减少可变性并将医疗服务中的错误降至最低。 质量改进计划的重点是优化流程，以确保病人护理的一致性、效率和可靠性。 以患者为中心的护理： 质量改进工作优先考虑提供以病人为中心的护理，以满足个人喜好、需求和价值观。 医疗机构将患者视为护理工作的合作伙伴，征求他们对护理体验的反馈意见，并根据他们的特殊情况调整干预措施。 跨学科合作： 质量改进需要医疗保健专业人员（包括医生、护士、药剂师、专职医疗人员和行政人员）组成的多学科团队之间的协作。 跨学科团队通力合作，找出质量差距的根本原因，实施解决方案，推动医疗服务的可持续改进。 风险管理与患者安全： 质量改进计划旨在加强患者安全、最大限度地降低风险并预防医疗机构中的不良事件。 医疗机构实施错误报告系统、药物调节流程和感染控制协议等策略，以降低风险并改善安全结果。 领导力与质量文化： 有效的领导力和质量文化对于推动医疗保健的持续改进至关重要。 医疗保健领导者提倡问责、透明和持续学习的文化，让员工有能力发现改进的机会，并支持变革举措。 医疗信息技术（HIT）： 医疗信息技术系统，如电子病历 (EHR)、临床决策支持工具和数据分析平台，在支持质量改进工作方面发挥着至关重要的作用。 HIT 可实现数据收集、分析和绩效指标交流，促进循证决策和质量报告。 监管合规和认证： 质量改进措施符合医疗监管机构和认证组织制定的监管要求、认证标准和质量报告计划。 医疗机构努力达到或超过这些标准，以确保合规性，并展示对优质医疗服务的承诺。

目录 什么是医疗保健领域的绩效管理 医疗保健领域的绩效管理是指对医疗保健组织、部门、团队和个人的绩效进行监控、评估和改进，以实现组织目标和提供高质量患者护理的系统过程。 医疗保健领域的绩效管理包括各种旨在优化临床结果、运营效率、患者满意度和财务可持续性的活动。 医疗保健绩效管理的主要内容包括 设定绩效目标和目的： 医疗机构根据其使命、愿景和战略重点，制定明确的绩效目标。 绩效目标可包括改善患者疗效、减少等待时间、提高患者满意度以及实现财务目标。 绩效衡量和指标： 医疗保健领域的绩效管理依赖于使用绩效衡量标准和关键绩效指标 (KPI) 来跟踪实现组织目标的进展情况。 绩效指标可包括临床质量指标、患者安全指标、运营效率指标和财务绩效指标。 数据收集与分析： 医疗机构收集、分析和解释绩效数据，以评估当前的绩效水平，确定需要改进的领域，并为决策提供信息。 数据来源可包括电子健康记录 (EHR)、行政数据库、患者调查和财务报告。 绩效报告和反馈： 绩效管理涉及定期向利益相关者报告绩效数据，包括医疗保健领导、临床医生、员工和外部监管机构。 绩效报告提供关于目标进展情况的反馈，突出成功的领域，并确定改进的机会。 质量改进倡议： 医疗保健领域的绩效管理包括实施质量改进计划，旨在加强患者护理、临床成果和组织流程。 质量改进工作可能涉及根本原因分析、流程重新设计、员工培训和循证实践的实施。 员工绩效管理： 绩效管理延伸到员工个人，包括临床医生、护士、行政人员和辅助人员。 医疗机构利用绩效评估系统、反馈机制和专业发展机会来支持员工的绩效和职业发展。 患者体验管理： 医疗保健领域的绩效管理包括衡量和改善患者体验的工作。 医疗机构通过调查、焦点小组和其他方式收集患者反馈，以确定在沟通、可及性和响应患者需求方面需要改进的地方。 风险管理与患者安全： 绩效管理包括在医疗机构内管理风险和加强患者安全的战略。 这可能涉及实施安全规程、对不良事件进行根本原因分析，以及在员工中推广安全文化。 持续改进文化： 绩效管理在医疗机构中培养了一种持续改进的文化，鼓励员工发现创新、提高效率和质量的机会。 持续改进工作包括协作、学习和调整，以实现组织的卓越性。 监管合规和认证： 绩效管理可确保符合医疗监管机构和认证组织制定的监管要求和认证标准。

目录 什么是医疗保健领域的数据分析 医疗保健领域的数据分析被定义为收集、分析和解释大量医疗保健数据的过程，以获得可操作的见解并为决策提供信息，从而改善患者护理、提高运营效率和推动组织绩效。 数据分析涉及使用先进的统计技术、机器学习算法和数据可视化工具，以发现医疗保健数据中的模式、趋势、相关性和关系。 医疗保健领域数据分析的主要方面包括 数据收集： 医疗保健数据源包括电子健康记录 (EHR)、医学影像文件、实验室检测结果、账单和索赔数据、管理数据、可穿戴设备和移动应用程序中由患者生成的数据以及公共卫生数据集。 数据从各种来源收集，以结构化或非结构化格式存储。 数据整合与聚合： 医疗机构汇总并整合不同来源的数据，创建全面的数据集，提供有关患者群体、临床流程和医疗运营的整体视图。 数据整合包括核对来自多个来源的数据、实现格式标准化以及确保数据质量和完整性。 描述性分析： 描述性分析包括对医疗数据进行总结和可视化，以描述过去的事件、趋势和模式。 描述性分析技术包括数据可视化工具、仪表盘和报告，使医疗保健专业人员能够一目了然地探索和理解数据。 预测分析： 预测分析利用统计建模、机器学习算法和预测建模技术，根据历史数据模式预测未来的结果、趋势或事件。 预测分析使医疗机构能够预测患者的预后，识别高危人群，并主动干预以防止不良事件的发生。 预设分析： 规定性分析包括利用数据驱动的洞察力来建议具体的行动或干预措施，以优化患者护理、资源分配和运营效率。 预设分析模型根据预测见解、成本效益分析和优化算法，推荐最有效的行动方案。 临床决策支持： 数据分析为临床决策支持系统（CDSS）提供动力，该系统可在护理点为医疗保健专业人员提供循证建议、警报和指南。 CDSS 利用患者数据、临床指南和最佳实践，协助临床医生做出明智决策，改善患者预后。 人口健康管理： 数据分析支持人口健康管理计划，旨在改善特定患者群体的健康状况。 人口健康分析可识别高风险患者，有针对性地采取干预措施，并监测人口健康趋势，以推动预防保健、慢性病管理和健康计划。 提高医疗质量： 数据分析通过衡量绩效指标、确定需要改进的领域以及评估质量改进措施的影响，在医疗质量改进工作中发挥着至关重要的作用。 质量分析可帮助医疗机构评估临床指南的遵守情况，根据行业标准制定绩效基准，并推动患者护理质量和安全的持续改进。 医疗欺诈检测与预防： 数据分析技术通过分析报销数据、识别异常模式和标记可疑活动，用于检测和预防医疗欺诈、浪费和滥用。 欺诈分析可帮助医疗支付方和提供方识别欺诈性索赔，减少经济损失，保护医疗资源。 研究与临床试验： 数据分析通过分析大规模数据集、确定患者群组以及发现为研究假设和研究设计提供依据的见解，促进了医疗保健研究和临床试验。 研究分析支持循证医学、药物发现和临床研究工作，旨在促进医学知识和创新。

目录 什么是医疗保健领域的患者参与 患者参与医疗保健的定义是，患者积极参与自己的护理、治疗决策和健康管理过程。 这包括通过向患者提供信息、资源和支持，使他们能够在管理自己的健康和福祉方面发挥积极作用，从而做出明智的决定并有效地参与护理过程。 患者参与包括各种活动和倡议，旨在让患者参与其医疗保健，促进患者与医疗服务提供者之间的合作，并最终提高医疗效果和患者满意度。 患者参与医疗保健的主要方面包括 健康教育与交流： 患者参与计划为患者提供了获取全面健康信息、教育资源和工具的途径，以增进他们对自身病情、治疗方案和自我护理策略的了解。 患者与医疗服务提供者之间的有效沟通可促进共同决策，并鼓励患者积极参与护理工作。 共同决策： 患者参与促进了患者与医疗服务提供者之间的共同决策，即患者根据自己的偏好、价值观和治疗目标参与治疗决策、护理规划和目标设定。 共同决策使患者有能力掌握自己的健康状况，并确保治疗计划符合他们的个人需求和偏好。 改变健康行为和自我管理： 患者参与倡议支持患者采取健康行为、坚持治疗计划和有效管理慢性疾病。 为患者提供工具、资源和支持，以监测他们的健康指标，跟踪实现健康目标的进展情况，并在就医间隙对病情进行自我管理。 就医和导航： 患者参与工作旨在通过为患者提供信息和资源，使其能够有效地浏览医疗保健系统、获得适当的服务和专科医生，以及协调多个医疗服务提供者和医疗机构之间的医疗服务，从而改善医疗保健的获取和导航。 患者参与计划可包括患者导航计划、护理协调服务以及协助预约和转诊。 反馈与改善患者体验： 患者参与包括征求患者对其医疗体验、满意度和偏好的反馈意见，以确定需要改进的地方并提升患者体验。 医疗机构利用患者的反馈意见来实施变革、解决关切问题，并不断改进所提供的医疗和服务质量。 技术和数字健康工具： 通过使用技术和数字医疗工具，使患者有能力获取自己的健康信息、与医疗服务提供者沟通并参与虚拟医疗服务模式，从而促进患者的参与。 患者门户网站、移动健康应用程序、远程监控设备和远程医疗平台使患者能够远程管理自己的健康、获取支持资源、参与虚拟会诊和后续护理。 患者宣传与赋权： 患者参与倡议旨在增强患者的能力，使其能够倡导自己的医疗保健需求、权利和偏好。 我们鼓励患者提出问题、表达关切，并积极参与有关护理和治疗方案的讨论。 患者权益组织和支持团体为患者提供宣传资源、同伴支持和社区参与机会。 总体而言，患者参与医疗保健对于促进以患者为中心的护理、改善医疗效果和提升患者体验至关重要。 通过让患者参与自己的护理和决策过程，医疗机构可以让个人成为其健康历程中的积极合作伙伴，从而获得更好的健康结果，提高患者满意度，改善医疗质量和效率。 患者参与医疗保健的重要性 患者参与医疗保健至关重要，原因有几个，因为它有助于改善医疗效果、提高患者满意度以及提高医疗保健服务的效率。 以下是强调患者参与医疗保健的重要性的一些重要原因： 1.改善健康结果： 积极参与的患者更有可能坚持治疗计划、遵循健康行为并积极参与疾病管理，从而改善健康状况。 参与自身护理的患者能够更好地坚持用药，减少再次入院的情况，并改善慢性病的管理。 2.提高患者满意度：

目录 什么是医疗风险评估 医疗保健领域的风险评估被定义为对可能影响患者、医疗保健提供者和医疗保健组织的潜在风险和危害进行系统的识别、评估和管理。 这是一个积极主动的过程，旨在识别潜在风险，分析其可能性和潜在影响，并实施措施以有效缓解或管理这些风险。 医疗保健领域的风险评估涉及多个方面，包括患者安全、临床护理、信息安全、监管合规和运营风险。 医疗保健风险评估的主要内容包括 风险识别： 医疗机构在其运营的各个方面识别潜在的风险和危险，包括临床流程、患者护理服务、信息系统、物理环境和监管合规性。 风险可能包括不良事件、医疗事故、安全漏洞、违反法规和运营中断。 风险分析： 一旦确定了风险，就要对其进行分析，以评估其发生的可能性以及对患者、员工和组织目标的潜在影响。 风险分析包括评价后果的严重性、评估发生的可能性，并根据风险的重要性和紧迫性确定优先次序。 风险评估： 根据风险的严重性、可能性以及对患者安全、医疗质量和组织绩效的潜在影响对风险进行评估。 对患者安全或组织目标构成最大威胁的风险被列为优先事项，以便进一步关注和采取行动。 风险缓解战略： 医疗机构制定并实施风险缓解战略，以减少或消除已识别的风险和危害。 缓解策略可包括实施安全规程、改进临床流程、加强员工培训和教育、加强信息安全措施以及实施质量改进计划。 监测和审查： 风险评估是一个持续的过程，需要定期监测和审查，以确保风险随着时间的推移得到有效的管理和控制。 医疗机构监控关键风险指标，跟踪风险缓解措施的实施情况，定期审查风险评估结果，以确定新出现的风险和改进机会。 文件和报告： 风险评估活动、评估结果和缓解战略在组织内部进行记录和报告，以确保透明度、问责制和合规性。 文件可包括风险评估报告、风险登记册、行动计划和事故报告，作为组织风险管理工作的记录。 持续改进： 医疗保健领域的风险评估是一个促进持续改进和组织学习的动态过程。 医疗机构会定期评估和更新其风险评估流程、方法和工具，以反映医疗环境的变化、新出现的风险以及风险管理的最佳实践。 总体而言，医疗保健领域的风险评估对于促进患者安全、医疗质量和组织复原力至关重要。 通过系统地识别、评估和管理风险，医疗机构可以减轻潜在的威胁，提高患者的治疗效果，并确保提供安全有效的医疗服务。 医疗风险评估的重要性 医疗保健领域的风险评估至关重要，原因有几个，因为它有助于患者安全、医疗质量、监管合规性和组织复原力。 以下是强调医疗风险评估重要性的一些重要原因： 1.患者安全： 风险评估有助于确定可能危及患者安全的危害、弱点和威胁。 通过主动识别和降低风险，医疗机构可以预防不良事件、医疗差错和对患者的伤害，确保为患者提供更安全的护理环境。 2.护理质量： 风险评估通过确定需要改进的领域、优化临床流程和加强护理服务实践，促进提供高质量的医疗保健服务。