L'Hospital Sant Joan de Déu és un dels hospitals líders de Barcelona. El seu programa Learning by Doing té com a objectiu crear consciència sobre la IA permetent als participants desenvolupar solucions reals per a necessitats reals mentre aprenen a utilitzar la IA al llarg del camí.
Vam ser una de les consultores seleccionades per participar en aquest programa i vam col·laborar amb DRIA (Direcció de Recerca, Investigació i Aprenentatge), la unitat responsable de la recerca i la formació professional. formació , per ajudar-los a construir una solució per millorar l'anàlisi de formació necessitats.
El repte
El procés de detecció de les necessitats d'aprenentatge entre els professionals de l'hospital va ser extremadament manual. Van recollir respostes mitjançant una enquesta en què es van incloure dades específiques formació es van sol·licitar accions.
La neteja, la revisió, la classificació i l'agrupació van requerir una intervenció humana intensiva. El full de càlcul d'Excel resultant va requerir un procés manual llarg i complex que podia trigar mesos.
L'objectiu era transformar respostes disperses i variades en informació estructurada que es pogués comparar per donar suport a una millor formació planificació, sense eliminar la revisió i l'anàlisi de la unitat d'experts.
El que vam fer
Treballant amb l'equip d'experts de DRIA, vam dissenyar i validar un MVP per automatitzar el procés , concebut com el primer pas d'una arquitectura més àmplia que es podria desenvolupar posteriorment:
- Capturar la informació en un flux estructurat
- Processant les respostes amb IA
- Identificació real formació necessitats presents en les respostes
- Normalitzar, classificar i agrupar aquestes necessitats
- Aplicació de criteris de puntuació i priorització
- Generació de resultats provisionals per a la revisió humana
- Incorporar un pas de validació humana abans de consolidar els resultats
- Produir llistes prioritzades, quadres de comandament i informes que siguin útils per a l'equip DRIA
Hem estructurat aquesta solució en cinc capes :
- Recopilació de dades
- Processament amb IA
- Emmagatzematge i traçabilitat
- Revisió humana
- Generació de resultats
I, per a la fase de processament, vam dissenyar un pipeline d'IA, orquestrat amb Power Automate , amb tres passos:
1. Normalització i classificació
Les sortides inicials es converteixen en informació estructurada. El nostre sistema identifica la necessitat, genera i classifica una sortida normalitzada i determina el servei i el camp implicats.
2. Agrupació semàntica
Similars formació Les necessitats es podrien expressar de manera diferent en respostes diferents. Aquest pas del nostre procés les agrupa quan expressen la mateixa necessitat d'aprenentatge subjacent, reduint així les duplicacions.
3. Puntuació i priorització
Les necessitats que ja s'han agrupat al pas anterior s'avaluen mitjançant criteris definits. El resultat és una llista prioritzada per decidir quines necessitats s'han de tenir en compte en el següent pas. formació planificació per a professionals.
El flux funciona de la següent manera:
- S'ha carregat un fitxer
- S'executa un primer pas del pipeline d'IA
- Es genera un resultat intermedi
- Es demana validació humana
- Si s'aprova, el sistema avança amb l'agrupació semàntica i la priorització.
- El resultat final s'emmagatzema al SharePoint i l'equip rep una notificació del resultat a través del Teams.
Què vam aconseguir
El MVP proporciona una base sòlida per a un procés més eficient i traçable, reduint el treball manual i aplicant criteris coherents a l'avaluació.
El nostre projecte va rebre el premi "Flywheel" a la presentació Learning by Doing, que reconeix la seva capacitat per establir un cicle de millora contínua.
Pel que fa als propers passos, el nostre pla incloïa dos desenvolupaments addicionals:
2027: incorporació de noves fonts
Com ara incidents de seguretat, comentaris dels pacients o dades operatives. L'objectiu seria detectar necessitats mitjançant altres sistemes, no només enquestes explícites.
2028: evolució predictiva
Aquesta última fase del projecte va consistir a anticipar les necessitats abans que s'expressessin explícitament, mesurant l'impacte dels resultats obtinguts formació programes i generar propostes basades en l'evidència acumulada.
Vam aprendre que el valor no rau només en desenvolupar una solució tecnològica, sinó també en obtenir una comprensió més profunda del problema i transformar el procés mentre "aprenem fent".
Una altra conclusió clau de l'enfocament LbD ha estat organitzativa: hem desenvolupat el coneixement i la confiança per identificar on la IA pot aportar valor realment, col·laborar iterativament amb un soci de consultoria tecnològica i mantenir la capacitat interna per continuar evolucionant la solució al llarg del temps.
AI Lead, Hospital Sant Joan de Déu
L'Hospital Sant Joan de Déu és un dels hospitals líders de Barcelona. El seu programa Learning by Doing té com a objectiu crear consciència sobre la IA permetent als participants desenvolupar solucions reals per a necessitats reals mentre aprenen a utilitzar la IA al llarg del camí.
Vam ser una de les consultores seleccionades per participar en aquest programa i vam col·laborar amb DRIA (Direcció de Recerca, Investigació i Aprenentatge), la unitat responsable de la recerca i la formació professional. formació , per ajudar-los a construir una solució per millorar l'anàlisi de formació necessitats.
El repte
El procés de detecció de les necessitats d'aprenentatge entre els professionals de l'hospital va ser extremadament manual. Van recollir respostes mitjançant una enquesta en què es van incloure dades específiques formació es van sol·licitar accions.
La neteja, la revisió, la classificació i l'agrupació van requerir una intervenció humana intensiva. El full de càlcul d'Excel resultant va requerir un procés manual llarg i complex que podia trigar mesos.
L'objectiu era transformar respostes disperses i variades en informació estructurada que es pogués comparar per donar suport a una millor formació planificació, sense eliminar la revisió i l'anàlisi de la unitat d'experts.
El que vam fer
Treballant amb l'equip d'experts de DRIA, vam dissenyar i validar un MVP per automatitzar el procés , concebut com el primer pas d'una arquitectura més àmplia que es podria desenvolupar posteriorment:
- Capturar la informació en un flux estructurat
- Processant les respostes amb IA
- Identificació real formació necessitats presents en les respostes
- Normalitzar, classificar i agrupar aquestes necessitats
- Aplicació de criteris de puntuació i priorització
- Generació de resultats provisionals per a la revisió humana
- Incorporar un pas de validació humana abans de consolidar els resultats
- Produir llistes prioritzades, quadres de comandament i informes que siguin útils per a l'equip DRIA
Hem estructurat aquesta solució en cinc capes :
- Recopilació de dades
- Processament amb IA
- Emmagatzematge i traçabilitat
- Revisió humana
- Generació de resultats
I, per a la fase de processament, vam dissenyar un pipeline d'IA, orquestrat amb Power Automate , amb tres passos:
1. Normalització i classificació
Les sortides inicials es converteixen en informació estructurada. El nostre sistema identifica la necessitat, genera i classifica una sortida normalitzada i determina el servei i el camp implicats.
2. Agrupació semàntica
Similars formació Les necessitats es podrien expressar de manera diferent en respostes diferents. Aquest pas del nostre procés les agrupa quan expressen la mateixa necessitat d'aprenentatge subjacent, reduint així les duplicacions.
3. Puntuació i priorització
Les necessitats que ja s'han agrupat al pas anterior s'avaluen mitjançant criteris definits. El resultat és una llista prioritzada per decidir quines necessitats s'han de tenir en compte en el següent pas. formació planificació per a professionals.
El flux funciona de la següent manera:
- S'ha carregat un fitxer
- S'executa un primer pas del pipeline d'IA
- Es genera un resultat intermedi
- Es demana validació humana
- Si s'aprova, el sistema avança amb l'agrupació semàntica i la priorització.
- El resultat final s'emmagatzema al SharePoint i l'equip rep una notificació del resultat a través del Teams.
Com canviar tota una estratègia de dades
Imagino 8wires com aquell soci sincer i honest que et treu de tot aquest soroll i t'ajuda a concentrar-te en allò que és important, per poc atractiu que sigui, per aconseguir un gran objectiu a llarg termini.
La que t'acompanya en els moments difícils i t'ajuda en les decisions difícils, sabent que no hi ha un camí fàcil. La que et dóna l'empenta o les eines perquè pugis i siguis tu mateix qui arribi als cims que proposis de manera saludable, sostenible i energètica. I sobretot, aquell que fa un pas al costat quan sap que no t'està ajudant o que no et podrà donar el que necessites.
No sé si és útil, però d'alguna manera vaig veure a la web una explicació visual del problema en el món de les dades/tecnologia (no sé si amb aquesta metàfora) abans de mostrar com és treballar amb nosaltres i finalment, una altra explicació visual del resultat.
Com un pont sobre aigües turbulentes
Imagino 8wires com aquell soci sincer i honest que et treu de tot aquest soroll i t'ajuda a concentrar-te en allò que és important, per poc atractiu que sigui, per aconseguir un gran objectiu a llarg termini.
Aquell que t'acompanya en els moments difícils i t'ajuda a prendre les decisions difícils, sabent que no hi ha cap camí fàcil. Aquell que et dóna l'empenta o les eines perquè pugis i siguis tu mateix, aquell que arriba als cims que et proposes d'una manera sana, sostenible i energètica.
L'Hospital Sant Joan de Déu és un dels hospitals líders de Barcelona. El seu programa Learning by Doing té com a objectiu crear consciència sobre la IA permetent als participants desenvolupar solucions reals per a necessitats reals mentre aprenen a utilitzar la IA al llarg del camí.
Vam ser una de les consultores seleccionades per participar en aquest programa i vam col·laborar amb DRIA (Direcció de Recerca, Investigació i Aprenentatge), la unitat responsable de la recerca i la formació professional. formació , per ajudar-los a construir una solució per millorar l'anàlisi de formació necessitats.
El repte
El procés de detecció de les necessitats d'aprenentatge entre els professionals de l'hospital va ser extremadament manual. Van recollir respostes mitjançant una enquesta en què es van incloure dades específiques formació es van sol·licitar accions.
La neteja, la revisió, la classificació i l'agrupació van requerir una intervenció humana intensiva. El full de càlcul d'Excel resultant va requerir un procés manual llarg i complex que podia trigar mesos.
L'objectiu era transformar respostes disperses i variades en informació estructurada que es pogués comparar per donar suport a una millor formació planificació, sense eliminar la revisió i l'anàlisi de la unitat d'experts.
El que vam fer
Treballant amb l'equip d'experts de DRIA, vam dissenyar i validar un MVP per automatitzar el procés , concebut com el primer pas d'una arquitectura més àmplia que es podria desenvolupar posteriorment:
- Capturar la informació en un flux estructurat
- Processant les respostes amb IA
- Identificació real formació necessitats presents en les respostes
- Normalitzar, classificar i agrupar aquestes necessitats
- Aplicació de criteris de puntuació i priorització
- Generació de resultats provisionals per a la revisió humana
- Incorporar un pas de validació humana abans de consolidar els resultats
- Produir llistes prioritzades, quadres de comandament i informes que siguin útils per a l'equip DRIA
Hem estructurat aquesta solució en cinc capes :
- Recopilació de dades
- Processament amb IA
- Emmagatzematge i traçabilitat
- Revisió humana
- Generació de resultats
I, per a la fase de processament, vam dissenyar un pipeline d'IA, orquestrat amb Power Automate , amb tres passos:
1. Normalització i classificació
Les sortides inicials es converteixen en informació estructurada. El nostre sistema identifica la necessitat, genera i classifica una sortida normalitzada i determina el servei i el camp implicats.
2. Agrupació semàntica
Similars formació Les necessitats es podrien expressar de manera diferent en respostes diferents. Aquest pas del nostre procés les agrupa quan expressen la mateixa necessitat d'aprenentatge subjacent, reduint així les duplicacions.
3. Puntuació i priorització
Les necessitats que ja s'han agrupat al pas anterior s'avaluen mitjançant criteris definits. El resultat és una llista prioritzada per decidir quines necessitats s'han de tenir en compte en el següent pas. formació planificació per a professionals.
El flux funciona de la següent manera:
- S'ha carregat un fitxer
- S'executa un primer pas del pipeline d'IA
- Es genera un resultat intermedi
- Es demana validació humana
- Si s'aprova, el sistema avança amb l'agrupació semàntica i la priorització.
- El resultat final s'emmagatzema al SharePoint i l'equip rep una notificació del resultat a través del Teams.
Com canviar tota una estratègia de dades
Imagino 8wires com aquell soci sincer i honest que et treu de tot aquest soroll i t'ajuda a concentrar-te en allò que és important, per poc atractiu que sigui, per aconseguir un gran objectiu a llarg termini.
La que t'acompanya en els moments difícils i t'ajuda en les decisions difícils, sabent que no hi ha un camí fàcil. La que et dóna l'empenta o les eines perquè pugis i siguis tu mateix qui arribi als cims que proposis de manera saludable, sostenible i energètica. I sobretot, aquell que fa un pas al costat quan sap que no t'està ajudant o que no et podrà donar el que necessites.
No sé si és útil, però d'alguna manera vaig veure a la web una explicació visual del problema en el món de les dades/tecnologia (no sé si amb aquesta metàfora) abans de mostrar com és treballar amb nosaltres i finalment, una altra explicació visual del resultat.
Com un pont sobre aigües turbulentes
Imagino 8wires com aquell soci sincer i honest que et treu de tot aquest soroll i t'ajuda a concentrar-te en allò que és important, per poc atractiu que sigui, per aconseguir un gran objectiu a llarg termini.
Aquell que t'acompanya en els moments difícils i t'ajuda a prendre les decisions difícils, sabent que no hi ha cap camí fàcil. Aquell que et dóna l'empenta o les eines perquè pugis i siguis tu mateix, aquell que arriba als cims que et proposes d'una manera sana, sostenible i energètica.
.png){kind=logo}
.png){kind=small}