为什么现在是对患者体验策略进行现代化改造的时候了

现代患者体验策略需即时、有意义和可操作的见解。当前医疗保健体验洞察格局发展迅速,但洞察力实践停滞,多数系统仍以旧方式测量和报告数据。文章介绍三种改善患者体验策略的方法,即重视反馈即时性、个性化反馈及让洞察可操作,使策略现代化可提升体验。

即时、有意义和可操作的见解是现代患者体验策略的关键。

当前医疗保健体验洞察的格局正在迅速发展,在过去的十年中,看到了在提升和加强患者和护理人员体验方面的关注加速和重大进展。

医疗保健最终考虑到我们需要整合来自其他行业的领先客户体验最佳实践的想法,同时坚持我们的基础。

然而,随着制定更全面战略的能力不断成熟,但是洞察力实践一直停滞不前。大多数医疗保健系统仍在以几乎十年前的相同方式测量和报告数据,滞后的数据让提供者感到与他们最初进入医疗保健行业的内在原因脱节。

发现医疗保健系统所处的位置:

-体验是每个医疗保健系统的战略重点。

-开发综合体验战略的成熟度正在迅速发展。

-理解与质量、安全、品牌认知度和增长等其他结果的相互依存关系是公认的。

然而,缺乏的是获得即时的、有意义的和可操作的洞察力。但改进全在于数据。

以下是三种简单但有效的方法,洞察力需要在今天发挥作用,以改善医疗保健领域的患者体验策略:

即时:即时的、实时的反馈更有意义,因为这种体验在护理人员的脑海中通常是新鲜的,并且更有可能鼓励行为改变。这就像高清晰度的反馈。在医疗保健领域,重视围绕医疗服务提供的反馈和洞察的即时性。

有意义:洞察力在个性化时更具影响力。这在患者和员工体验领域极为重要。数字和图表通常会说明我们的表现,但最能激励护理人员的是直接从患者那里收到的反馈。面对面反馈的现代替代品同样具有影响力,因为提供叙事和视频反馈的能力正在成为新媒体。

可操作:如今,体验数据通常需要数月时间才能更改。首先,需要花费数周时间进行分析、制定行动计划,然后实施该计划。然后还需要几周的时间才能看到数据的任何变化。在当今拥有所有技术进步的时代,洞察力必须是可操作的,因此可以立即对反馈进行处理。无论是参与一个闭环过程,还是让医生直接从患者那里听到反馈。

十多年来,其他行业一直以这种方式接收反馈和见解。使医疗保健体验洞察策略现代化将提高性能,最重要的是,可以快速改善护理团队和患者的体验。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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