Website CLBV.VN và các nền tảng trong hệ sinh thái QuanTriBenhVien.Vn được xây dựng bởi các thành viên có kinh nghiệm tại các bệnh viện, công ty. Web không có liên quan tới bất kỳ Vụ, Cục nào của BYT hay SYT --> chi tiết
Nội dung bạn cần không thấy trên website, có thể do bạn chưa đăng nhập hoặc tài khoản đã hết hạn. Nếu là thành viên của website, bạn cũng có thể yêu cầu trong nhóm Zalo "CLBV Members" các nội dung bạn quan tâm.

Kính gửi Anh/Chị/Em đồng nghiệp,

Trong thời gian qua, CLBV nhận được sự ủng hộ rất lớn từ cộng đồng. Website đã nằm trong nhóm đầu kết quả tìm kiếm với nhiều từ khóa liên quan đến Quản lý chất lượng (QLCL) và An toàn người bệnh (ATNB) trong lĩnh vực y tế.

Tuy nhiên, khi lượng truy cập ngày càng tăng, Công ty M.I.U nhận thấy một số vấn đề cần được điều chỉnh để đảm bảo phù hợp với đặc thù chuyên môn:

1. Nội dung QLCL & ATNB có tính chuyên ngành cao

  • Nhiều nội dung mang tính học tập từ sự cố, cải tiến sau sai sót.
  • Nếu tiếp cận ngoài bối cảnh chuyên môn, có thể bị hiểu chưa đầy đủ hoặc sai lệch.

2. Một số tài liệu quản trị cần được sử dụng đúng đối tượng

  • Dù là văn bản công khai, việc áp dụng hiệu quả đòi hỏi hiểu đúng bối cảnh ngành.
  • Phù hợp hơn khi chia sẻ trong cộng đồng những người trực tiếp làm công tác y tế.

3. Hạn chế nguy cơ nhầm lẫn về nhận diện

  • Tên miền clbv.vn có thể gây hiểu nhầm với các hệ thống chính thức của Bộ Y tế.
  • Việc làm rõ và chuẩn hóa nhận diện là cần thiết.

Công ty M.I.U quyết định nâng cấp hệ thống phục vụ đúng đối tượng chuyên môn

Để đảm bảo chất lượng nội dung và phục vụ tốt hơn cho cộng đồng, chúng tôi thực hiện các điều chỉnh:

  • Giới hạn truy cập nội dung: Website dành cho thành viên đã đăng ký, là các đồng nghiệp đang công tác trong lĩnh vực y tế.
  • Chuyển đổi nhận diện sang tên miền mới: QLCL.NET để đồng bộ thương hiệu với các trang trong hệ sinh thái QuanTriBenhVien.Vn như KHTH.VN; CNTT.IT; KSNK.VN; VTTB.VN; HCQT.VN ... hướng đến chia sẻ kiến thức quản trị hiện đại, liên ngành trong bệnh viện không chỉ giới hạn ở QLCL & ATNB.

Chúng tôi tin rằng đây là bước điều chỉnh cần thiết nhằm:

  • Bảo vệ giá trị chuyên môn của nội dung.
  • Đảm bảo thông tin được sử dụng đúng đối tượng, đúng bối cảnh.
  • Xây dựng cộng đồng chia sẻ chất lượng, hiệu quả.

Rất mong tiếp tục nhận được sự đồng hành của Anh/Chị/Em đồng nghiệp.

Công ty M.I.U

Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học Y khoa

Bài 1: Tổng quan về ai và nghiên cứu khoa học Y khoa

Bài 2: Lợi ích, rủi ro và giới hạn của AI trong nghiên cứu

Bài 3: Tìm ý tưởng và xác định khoảng trống nghiên cứu (Research idea generation and gap identification)

Bài 4: Tổng quan tài liệu và systematic review (Literature review with AI)

Bài 5: Xây dựng câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết (PICO/FINER) (Research question formulation)

Bài 6: Viết đề cương nghiên cứu và proposal (Research proposal writing with AI)

Bài 7: Thiết kế nghiên cứu và phương pháp (Study design and methodology)

Bài 8: Tính cỡ mẫu và công suất thống kê (Sample size calculation with AI)

Bài 9: Thu thập dữ liệu với công nghệ (Data collection tools)

Bài 10: Quản lý và làm sạch dữ liệu (Data management and cleaning with AI)

Bài 11: Phân tích thống kê cơ bản với AI (Statistical analysis - descriptive and inferential)

Bài 12: Machine learning cơ bản trong Y khoa (Introduction to machine learning in medical research)

Bài 13: Trực quan hóa dữ liệu và tạo hình ảnh khoa học (Data visualization with AI)

Bài 14: Viết bài báo khoa học - cấu trúc IMRAD (Scientific manuscript writing with AI)

Bài 15: Quản lý tài liệu tham khảo và trích dẫn (Citation management with AI)

Bài 16: Chọn tạp chí và gửi bài (Journal selection and manuscript submission)

Bài 17: Trả lời phản biện và sửa bài (Peer review response with ai assistance)

Bài 18: Đạo đức nghiên cứu và khai báo sử dụng AI (Research ethics and AI disclosure guidelines)

Bài 19: Trình bày nghiên cứu - poster và slide presentation (Research presentation skills with AI)

Bài 20: Học sâu (deep learning) cho hình ảnh y học (Optional advanced module: Deep learning for medical imaging)

Thẻ