精准溯源，智能改进：自动鱼骨图助力护理管理

一、不良事件管理，护士长面临的挑战

作为护士长，您是否在处理不良事件时遇到这些困境？

• 事件原因复杂，难以快速定位

•护理不良事件（如跌倒、输液外渗、药物错误等）涉及多个因素，人工分析难以全面、精准地溯源。

•传统分析方式依赖经验判断，缺乏系统性，容易遗漏潜在风险点。

2. 数据分散，整改措施难以追踪

事件发生后，记录通常分散在不同的系统或表格中，缺乏统一的数据支持，导致整改措施执行不到位或难以验证成效。

3. 重复发生，质控管理难以闭环

即使进行了整改，某些问题仍然频繁出现，说明根本原因未彻底解决，团队管理面临挑战。

面对这些问题，如何借助科学工具，让不良事件的分析更系统、整改更精准、管理更高效？

二、不良事件分析的传统方法及分析

不良事件分析通常采用以下几种方法：

1. 人工讨论+经验归因

• 依靠护士长和相关人员的经验进行归因，但往往受个人判断影响，可能存在主观偏差。

• 适用于单一事件，但无法快速总结共性问题，缺乏数据支撑。

2. 事件分类统计+趋势分析

• 通过统计各类事件发生频率，识别高发问题，但难以深入分析背后的原因和影响因素。

• 无法实现精准整改，容易流于形式化管理。

3. 传统鱼骨图分析+绘制

• 通过手工绘制鱼骨图（因果图），分类梳理影响因素（如人员、流程、设备、环境等）。

• 但手工分析依赖于个人理解，分析颗粒度和深度受限，数据不可视化，整改执行难以追踪。

这些方法在一定程度上有助于不良事件分析，但缺乏系统性、数据支撑不足、整改难以形成闭环。

三、智能鱼骨图分析：让不良事件管理更精准高效

我们以上方的不良事件表单为准，看看智能鱼骨图分析的效果👇🏻👇🏻👇🏻

1. 智能分析，不良事件精准溯源

• 自动分类+数据挖掘：系统自动分析不良事件类型，并结合历史数据挖掘潜在风险因素。

• 智能推荐原因链：基于算法，从人员、流程、设备、环境等维度，智能匹配可能的影响因素，快速生成鱼骨图。

2. 自动化鱼骨图，管理层级清晰可视

• 动态展示因果关系：不同因素的权重、影响路径直观呈现，一目了然。

• 关联整改措施：点击不同因素，系统提供相关的整改建议，支持多层级分析，帮助护士长精准制定改进方案。

3. 智能整改追踪，闭环管理更高效

• 整改措施自动分配：针对分析结果，系统可将整改任务直接分配给责任护士，并设定完成期限。

• 实时进度反馈：整改情况可追踪，护士长随时掌握执行进度，确保措施落地。

• 复发监测+预警机制：同类事件再次发生时，系统自动提醒，帮助护士长调整策略，预防问题重复出现。

四、这对护理部管理意味着...

• 强化质量控制，提高护理安全

通过智能鱼骨图精准分析不良事件原因，推动护理质量持续改进，降低不良事件发生率。

• 优化团队管理，提升执行效率

事件整改自动追踪，减少人工管理成本，提升护士团队的执行力和响应速度。

• 数据驱动决策，助力精细化管理

形成完整的不良事件数据库，为护理部主任提供数据支持，优化护理流程，推动质量管理体系升级。

• 构建闭环管理，推动医院评审达标

通过智能分析和整改追踪，确保改进措施真正落地，有助于医院在各类质控评审中取得更高评分。