الحد من الأخطاء الطبية استراتيجيات قائمة على البيانات

تقدم هذه الدورة للمحترفين في الرعاية الصحية استراتيجيات قائمة على البيانات للحد من الأخطاء الطبية وتحسين سلامة المرضى. تركز الدورة على تصنيف الأخطاء، جمع البيانات، التحليلات، أدوات الذكاء الاصطناعي، ودمج التكنولوجيا. سيتعلم المشاركون كيفية تحليل الأنماط، وتطوير استراتيجيات الوقاية، وتنفيذ البروتوكولات الموحدة لسلامة المرضى. تركز الدورة على استخدام النمذجة التنبؤية، نظم دعم القرار السريري، والسجلات الصحية الإلكترونية. يتضمن التدريب العملي دراسات حالة، تقييم الأداء، ومبادرات تحسين الجودة المستمر.

تحديد أنواع الأخطاء الطبية الرئيسية وأثرها على سلامة المرضى وتكاليف الرعاية الصحية.

إظهار أفضل الممارسات لجمع البيانات المتعلقة بسلامة المرضى وإدارتها.

تطبيق أدوات تحليل البيانات، بما في ذلك تحليل السبب الجذري (RCA) والذكاء الاصطناعي للكشف عن الأخطاء.

تطوير استراتيجيات قائمة على البيانات لتقليل الأخطاء الطبية وتحسين سلامة المرضى.

دمج التقنيات مثل نظم دعم القرار السريري (CDSS) والسجلات الطبية الإلكترونية (EMRs) في الوقاية من الأخطاء.

تنفيذ البروتوكولات والإجراءات الفعالة للحد من الأخطاء المتكررة.

تقييم التدخلات الأمنية وتحسين العمليات بناءً على مقاييس الأداء.

مقدمة في الأخطاء الطبية وسلامة المرضى

• تعريف الأخطاء الطبية وأثرها على جودة الرعاية الصحية.
• نظرة عامة على العلاقة بين البيانات وسلامة المرضى.
• التكلفة البشرية والمالية للأخطاء الطبية.

جمع البيانات وإدارتها في سياق سلامة المرضى

• مصادر البيانات في مؤسسات الرعاية الصحية (السريرية، الإدارية، والتكنولوجية).
• أفضل الممارسات لجمع البيانات المتعلقة بالأخطاء الطبية.
• تأمين البيانات وضمان خصوصيتها وفقًا للمعايير الدولية.

تحليل البيانات لتحديد أنماط الأخطاء

• أدوات وتقنيات تحليل البيانات (مثل تحليل السبب الجذري RCA).
• تحليل الاتجاهات الزمنية والمكانية للأخطاء.
• استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأنماط الخفية.

تطوير استراتيجيات قائمة على البيانات للحد من الأخطاء الطبية

• استخدام مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) لقياس تحسين سلامة المرضى.
• بناء أنظمة تنبيه وتحذير مبكرة باستخدام البيانات.
• تصميم بروتوكولات موحدة للحد من الأخطاء المتكررة.

دور التكنولوجيا في تقليل الأخطاء الطبية

• تطبيق نظم دعم القرار السريري (CDSS).
• أهمية السجلات الطبية الإلكترونية (EMRs) في تقليل الأخطاء.
• استخدام أجهزة التتبع وأنظمة التحقق الذكية لتحسين العمليات.

تدريب الفرق الطبية على تحليل البيانات واتخاذ القرارات

• تدريب عملي على استخدام أدوات تحليل البيانات.
• كيفية ترجمة نتائج التحليل إلى إجراءات عملية.
• تعزيز ثقافة الإبلاغ عن الأخطاء لتحسين جودة البيانات.

قياس وتحسين الأداء

• تقييم التدخلات والإجراءات بناءً على البيانات.
• مراجعة وتحسين العمليات بشكل مستمر.
• وضع خطط لتحسين الجودة وسلامة المرضى بناءً على الدروس المستفادة.