لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش دوره پیشرفته کمربند سیاه شش سیگما مبتنی بر هوش مصنوعی برای کیفیت مراقبتهای بهداشتی
- آخرین آپدیت
دانلود Advanced AI-Driven Six Sigma Black Belt for Healthcare Quali
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
تسلط بر متدولوژی DMAIC با استفاده از هوش مصنوعی برای ایمنی بیمار، کیفیت فرآیند و انطباق با استانداردهای FDA و HIPAA
اجرای کامل یک پروژه DMAIC از ابتدا تا انتها بر روی یک مشکل واقعی در کیفیت مراقبتهای بهداشتی
ایجاد سیستمهای اندازهگیری قابل اعتماد: برنامههای جمعآوری دادهها، MSA و فرآیند استخراج دادهها از EHR
یافتن علت ریشهای با استفاده از آزمون فرضیه، رگرسیون و اهمیت ویژگیها در یادگیری ماشین (ML)
تثبیت دستاوردها با برنامههای کنترل، داشبوردهای لحظهای و نظارت بر رانش (Drift) مدلهای هوش مصنوعی
رهبری پروژههای بهبود برای جلب حمایت مدیران و ارائه بازگشت سرمایه (ROI) قابل اندازهگیری
نوشتن منشور پروژه دقیق، بیان مسئله و درخت CTQ برای تعریف درست مشکل
محاسبه سطح سیگما و DPMO و تحلیل نمودارهای کنترل SPC با اطمینان کامل
بهبود فرآیندها با استفاده از طراحی آزمایشها (DOE)، مدلهای پیشبین و پروژههای آزمایشی
بهکارگیری اصول Lean، ایمنی بیمار و سازمانهای با قابلیت اطمینان بالا در محیطهای بالینی
اعتبارسنجی مسئولانه AI/ML در محیطهای تحت نظارت و رسیدگی به سوگیریها و حریم خصوصی
آمادگی برای آزمون کمربند سیاه و اجتناب از اشتباهاتی که باعث شکست پروژههای واقعی میشوند
پیشنیازها: عدم نیاز به پیشزمینه آماری (ما همه مفاهیم را از پایه میسازیم)
علاقمندی به کیفیت مراقبتهای بهداشتی، عملیات یا انطباق با استانداردها
اختیاری: دسترسی به ابزارهای صفحهگسترده (اکسل)؛ زبان پایتون نمایش داده میشود اما برای دنبال کردن دوره الزامی نیست
این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.
ابزارهای AI تنها برای بازنویسی و اصلاح گرامر در توضیحات دوره و متون پشتیبان استفاده شدهاند.
سیستمهای بهداشتی بر پایه فرآیندها اداره میشوند و تغییرات در این فرآیندها منجر به آسیب به بیمار، رد ادعاهای بیمه و فرسودگی کارکنان میگردد. این دوره به شما میآموزد تا این تغییرات را به روش برترین رهبران کیفیت حذف کنید: با دقت متدولوژی DMAIC در شش سیگما که اکنون توسط هوش مصنوعی تقویت شده است. شما یاد خواهید گرفت که مشکل درست را تعریف کنید (Define)، دادههای قابل اعتماد را از منابع پیچیده بالینی اندازهگیری کنید (Measure)، علت ریشهای را با آمار و یادگیری ماشین تحلیل کنید (Analyze)، با مدلهای پیشبین و طراحی آزمایشها بهبود ببخشید (Improve) و دستاوردها را با SPC لحظهای و نظارت بر رانش مدل کنترل کنید (Control). هر متد بر روی سناریوهای واقعی بهداشتی آموزش داده میشود — مانند کاهش عفونتهای خط مرکزی، پیشبینی پذیرش مجدد، کاهش زمان گردش اتاق عمل و شناسایی خطاهای دارویی — تا بتوانید از شنبه صبح آن را اجرا کنید. همچنین بخشی را خواهید آموخت که اکثر دورهها نادیده میگیرند: آمادهسازی مستندات برای بازرسیهای FDA، HIPAA، Joint Commission و ISO 13485 و اعتبارسنجی مسئولانه AI/ML در محیطهای قانونمند. در پایان، شما مانند یک کمربند سیاه فکر و عمل خواهید کرد که میتواند از AI بهره ببرد، بستههای شواهدی مورد انتظار رگولاتورها را بسازد و پروژههای بهبودی را رهبری کند که واقعاً ماندگار باشند. این دوره توسط متخصص تجربی که AI و اتوماسیون را در عملیات واقعی پیاده کرده است، به زبانی ساده برای مخاطبان جهانی از جمله متخصصان کیفیت، پزشکان، مهندسان فرآیند و مدیران انطباق ارائه شده است. اگر میخواهید کیفیت و ایمنی قابل اندازهگیری را با ابزارهای مدرن هدایت کنید و آن را اثبات کنید، از اینجا شروع کنید.
سرفصل ها و درس ها
مبانی: شش سیگما مبتنی بر هوش مصنوعی برای مراقبتهای بهداشتی
Foundations: AI-Driven Six Sigma for Healthcare
درباره مدرس و نحوه استفاده از این دوره
About Your Instructor & How to Use This Course
چرا شش سیگما در بهداشت مهم است: هزینه تغییرات
Why Six Sigma Matters in Healthcare: The Cost of Variation
نگاهی کلی به نقشه راه DMAIC
The DMAIC Roadmap at a Glance
نقاط تقویت شش سیگما توسط هوش مصنوعی
Where AI Supercharges Six Sigma
نقش کمربند سیاه و ذینفعان در بیمارستان
The Black Belt Role & Stakeholders in a Hospital
تعریف (Define): چارچوببندی مشکل درست با هوش مصنوعی
Define: Framing the Right Problem with AI
منشور پروژه و بیان مسئله
The Project Charter & Problem Statement
صدای مشتری (VOC) با پردازش زبان طبیعی (NLP)
Voice of the Customer with NLP
درختهای CTQ: تبدیل نیازها به کیفیت قابل اندازهگیری
CTQ Trees: Translating Needs to Measurable Quality
مدل SIPOC و تعیین محدوده فرآیند
SIPOC & Process Scoping
کارگاه: تدوین منشور پروژه با کمک هوش مصنوعی
Workshop: Charter an AI-Assisted Define
اندازهگیری (Measure): دادههای قابل اعتماد با هوش مصنوعی + آزمون بخش
Measure: Trustworthy Data with AI + Section Quiz
برنامههای جمعآوری داده در محیط بالینی
Data Collection Plans in a Clinical Setting
تحلیل سیستم اندازهگیری (MSA)
Measurement System Analysis (MSA)
استخراج فرآیند از لاگهای رویداد EHR
Process Mining from EHR Event Logs
خطوط پایه، سطح سیگما و DPMO
Baselines, Sigma Level & DPMO
کارگاه: ایجاد فاز اندازهگیری با SPC (+ آزمون بخش)
Workshop: Build a Measure Phase with SPC (+ Section Quiz)
آزمون
Quiz
تحلیل (Analyze): یافتن علت ریشهای با هوش مصنوعی
Analyze: Finding Root Cause with AI
ابزارهای علت ریشهای: استخوان ماهی و 5 چرا (تقویت شده با AI)
Root-Cause Tools: Fishbone & 5 Whys, AI-Augmented
آزمون فرضیه برای دادههای بالینی
Hypothesis Testing for Clinical Data
رگرسیون و اهمیت ویژگیها در یادگیری ماشین
Regression & ML Feature Importance
تشخیص ناهنجاری برای سیگنالهای کیفیت
Anomaly Detection for Quality Signals
کارگاه: تحلیل علت ریشهای با AI روی دادههای واقعی
Workshop: AI Root-Cause on Real Data
بهبود (Improve): طراحی راهکار با هوش مصنوعی
Improve: Designing the Fix with AI
تولید و اولویتبندی راهکارها
Generating & Prioritizing Solutions
طراحی آزمایشها (DOE) در مراقبتهای بهداشتی
Design of Experiments (DOE) in Healthcare
بهینهسازی پیشبین و دوقلوهای دیجیتال
Predictive Optimization & Digital Twins
پروژههای آزمایشی، تستهای A/B و مدیریت تغییر
Pilots, A/B Tests & Change Management
کارگاه: بهبود فرآیند با مدل پیشبین
Workshop: Improve with a Predictive Model
کنترل (Control): تثبیت دستاوردها با هوش مصنوعی
Control: Sustaining Gains with AI
برنامههای کنترل و استانداردسازی کار
Control Plans & Standard Work
داشبوردهای SPC لحظهای
Real-Time SPC Dashboards
نظارت بر مدلهای AI: رانش و کالیبراسیون مجدد
Monitoring AI Models: Drift & Recalibration
خطایابی (Poka Yoke) با استفاده از تکنولوژی
Mistake-Proofing (Poka-Yoke) with Technology
کارگاه: ساخت داشبورد کنترل (+ آزمون بخش)
Workshop: Build a Control Dashboard (+ Section Quiz)
نمایش نظرات