Якість медичних послуг відіграє ключову роль у сфері охорони здоров’я, безпосередньо впливаючи на добробут пацієнтів, рівень довіри до медичних установ та загальні результати ліку- вання. Незважаючи на розвиток медичних технологій і вдосконалення методів лікування, забез- печення послідовного, об’єктивного та комплексного оцінювання медичних фахівців залишається серйозною проблемою. Існуючі методи оцінки якості часто орієнтовані на ретроспективний аналіз випадків та фінансовий менеджмент, що не дає можливості отримати оперативні, засновані на даних висновки про кваліфікацію лікарів, їх безперервний професійний розвиток і рівень задоволеності пацієнтів. У цьому дослідженні пропонується система Quality Medical System (QMS) як комплексна модель оцінювання медичних працівників, що інтегрує три основні підсистеми: Контрольно-екс- пертну роботу (КЕР), Освітнє портфоліо (ОП) та Відгуки пацієнтів (ВП).
Мета цього дослідження – розробка системного, багатофакторного підходу до оцінювання якості медичних послуг, який поєднує кількісні та якісні джерела даних. Підсистема КЕР оцінює компетенцію лікарів на основі незалежного експертного аналізу клінічних випадків, що забезпечує доказову, об’єктивну оцінку точності діагностики, ефективності лікування та відповідності медичним стандартам. Підсистема ОП відстежує освітній прогрес медичних фахівців, оцінюючи участь у навчальних програмах, сертифікаційних курсах і наукових дослідженнях, що сприяє постійній професійній еволюції. Водночас ВП аналізує зворотний зв’язок пацієнтів, забезпечуючи дані про якість комунікації між лікарем і пацієнтом, ефективність надання медичних послуг та загальний рівень задоволеності пацієнтів.
Для перевірки ефективності моделі QMS було проведено експериментальне дослідження у кількох медичних установах, метою якого було оцінити її вплив на результати роботи лікарів, професійний розвиток і довіру пацієнтів. Отримані результати показали зростання рівня професійної компетенції лікарів на 15%, збільшення на 25% залученості медиків до освітніх програм та покращення на 20% рівня задоволеності пацієнтів. Крім того, частота помилкових діагнозів знизилася на 10%, що свідчить про позитивний вплив об’єктивних оцінювань компетентності лікарів на клінічне прийняття рішень.
Одним із ключових викликів у впровадженні QMS є ресурсоємність збору, обробки та інтеграції даних. Додатково, відгуки пацієнтів можуть містити суб’єктивні упередження, що потребує засто- сування просунутих статистичних методів для забезпечення надійності оцінки. Проте модульна структура QMS дозволяє гнучко адаптувати систему під потреби різних медичних установ. Перспек- тивні напрями розвитку QMS включають впровадження алгоритмів машинного навчання для автоматизації оцінювання компетентності, предиктивної аналітики для оптимізації навчальних програм і мобільних додатків для отримання зворотного зв’язку пацієнтів у реальному часі.
Це дослідження демонструє ефективність QMS як комплексного, масштабованого рішення для вдосконалення якості медичних послуг. Інтеграція оцінки компетенції лікарів, відстеження професійного розвитку та аналізу відгуків пацієнтів формує прозорий, заснований на даних підхід до управління якістю медичних послуг. Отримані результати підкреслюють потенціал QMS як інноваційного інструменту для модернізації систем оцінювання в медицині, що в перспективі сприятиме вищим стандартам медичної освіти, покращенню лікування пацієнтів та підвищенню достовірності клінічних рішень.
- Begicheva, S. V. (2019). IEEE 21st Conference on Business Informatics (CBI). doi: 10.1109/CBI.2019.10088
- Begicheva, S. V. (2020). IEEE 14th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). doi: 10.1109/AICT50176.2020.9368653
- Bodin, O. N., Bezborodova, O. E., Mitroshin, A. N., Chuvykin, B. V., Martinov, D. V., & Edemsky, M. V. (2023). Systems and Technologies of the Digital HealthCare (STDH). doi: 10.1109/STDH59314.2023.10491005
- Cao, J., Zhang, J., Lin, X. G., & Sun, A. L. (2022). IEEE 2nd International Conference on Information Communication and Software Engineering (ICICSE). doi: 10.1109/ICICSE55337.2022.9828956
- Li, Z. (2024). IEEE 3rd International Conference on Electrical Engineering, Big Data and Algorithms (EEBDA). doi: 10.1109/EEBDA60612.2024.10485925
- Liu, A., Guo, X., Liu, T., Zhang, Y., Tsai, S.-B., & Zhu, Q. (2019). IEEE Access, 7. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2903684
- Mei, Y., & Zhang, J. (2021). International Conference on Public Management and Intelligent Society (PMIS). doi: 10.1109/PMIS52742.2021.00064
- Mikhailov, Y. I., Budrin, A. G., Budrina, E. V., Kovalchuk, S. V., Soldatova, A. V., & Lemeshkin, R. N. (2019). International Conference “Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies” (IT&QM&IS). doi: 10.1109/ITQMIS.2019.8928385
- Pan, W., Xie, J., Zhao, Y., Liu, B., & Hu, K. (2021). IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). doi: 10.1109/BIBM52615.2021.9669614
- Peng, K. (2021). 11th International Conference on Information Technology in Medicine and Education (ITME). doi: 10.1109/ITME53901.2021.00133
- Sultanovs, E., Strebko, J., Romanovs, A., & Lektauers, A. (2020). 61st International Scientific Conference on Information Technology and Management Science of Riga Technical University (ITMS). doi: 10.1109/ITMS51158.2020.9259298
- Zeng, S., & Wu, M. (2019). IEEE International Conference on Computation, Communication and Engineering (ICCCE). doi: 10.1109/ICCCE48422.2019.9010766
- Zhang, Z., & Zhang, Y. (2021). International Conference on Public Management and Intelligent Society (PMIS). doi: 10.1109/PMIS52742.2021.00019