시그널 포착: 실시간 데이터 시각화 및 위해성 기반 품질 관리(RBQM)

위해성 기반 품질 관리(RBQM)는 임상팀이 품질, 환자 안전, 그리고 데이터 무결성 등 가장 핵심적인 요소에 집중할 수 있도록 지원합니다. 하지만 단절된 시스템 환경에 RBQM을 무리하게 도입할 경우, 임상 팀은 여전히 데이터 지연, 복잡한 시스템 탐색, 그리고 불필요한 추가 수작업이라는 난제에 부딪히게 됩니다.

이번 웨비나 다시보기를 통해 실시간 데이터 시각화가 어떻게 임상 팀의 고위험 사이트 식별과 이상치(Outliers) 조사를 돕고, 포착된 위험 시그널을 실질적인 후속 조치로 전환하는지 확인해 보세요. 또한, 본 세션에서는 cubeRBQM이 거시적인 데이터 트렌드부터 개별 대상자(Subject) 수준의 데이터까지 명확한 가시성을 제공하여, 중앙 모니터링(Centralized monitoring)에 대한 보다 실용적인 접근 방식을 어떻게 지원하는지 심도 있게 살펴봅니다.

영상을 시청하시려면 아래 양식을 통해 등록해 주시기 바랍니다.

이번 웨비나에서 제공하는 인사이트가 RBQM을 통해 어떻게 더욱 집중적인 모니터링, 데이터 품질 향상, 그리고 선제적인 과제 관리 감독(Oversight)을 이끌어낼 수 있는지 이해하는 데 실질적인 도움이 되기를 바랍니다.