【刘红梅老师】医院精益管理实用方法工作坊

课程背景:

随着医改的深入,特别是DRGs/DIP的落地实施,使诸多医院管理者重新审视医院的发展,运营有效率成为了医院管理追求的最高目标。在价值型医疗的导向下,现有的单一“以劳动量换报酬”将逐步转向为“以效率换报酬”;过去医院内部经营关注的重点是,在一种疾病的治疗过程中如何提供更多、更先进的服务,现在的关注点将逐渐转变为,在疾病的治疗过程中如何选用更简单有效、更节约资源的服务内容。

在此背景下,如何优化结构、规范流程、提高效率、降低成本、创造价值、规避风险是医院管理的关键和重点,概括起来就是降本增效将是医院目前管理的核心目标。然而就像医院质量管理经历的一样,降本增效在我国医院也追求了很多年,但时至今日,依然有很多医院处于有想法,没有办法的困境中,而精益管理,是协助医院达成这个目标的有效方法。自2016年恩泽医疗集团和广东省中医院落地精益管理至今,越来越多的医院通过实施精益管理,实现了合理收支结构、优化工作流程、规范临床路径、降低成本/浪费、提高效率效益。逐渐完善的精益管理体系为医院可持续发展提供了原动力,并且协助医院完成从优秀到卓越的蜕变。

本课程将传统的精益管理方法与医疗行业特点相结合,形成符合医疗机构的一套理念、一套工具,希望能够为广大医疗同仁在运营提升中提供一点启发。

课程收益:

1、使学员明白精益管理的核心思维,掌握更科学的思维逻辑;

2、使学员了解精益改善常用的方法、工具及应用场景,以便能够精准找到问题、全面分析原因、制定有效措施;

3、掌握调结构、降成本、提效率、强效益、提质量、强学科的思路和方法;

4、全面提升管理者素养,提升医务人员分析问题、解决问题的能力;

5、协助构建医院优秀的执行文化

课程时间:2天,6小时/天

课程对象:

院领导班子、中层管理干部或质量改善骨干、医院运营管理部、质控科、医务部、护理部、评审办等相关人员、医院精益改善/质量改善项目组成员或准备实施精益/质量改善的员工。

课程方式:集中讲授+案例分析+案例练习+案例指导

课程大纲

医院精益管理实用方法工作坊

第一讲:认识医院精益管理

一、精益管理是什么?

  1. 新医改背景下医院推行精益管理的必要性
  1. 从医改政策看精益管理
  2. 从医院发展看精益管理
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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