Page 32 - Inovacije i izazovi u obrazovanju i sestrinskoj skrbi - KNJIGA SAŽETAKA

INOVACIJE I IZAZOVI U OBRAZOVANJU I SESTRINSKOJ SKRBI - KNJIGA SAŽETAKA

Anton Justin, mag. zdr. njege
Splošna bolnišnica Jesenice, Slovenija

Anja Novak, dipl. med. sestra
Splošna bolnišnica Jesenice, Slovenija

Optimizacija razporeditve dijakov / študentov v delovne

izmene s pomočjo umetne inteligence

Razporejanje dijakov in študentov v delovne izmene je ključno za učinkovito delovanje
različnih sektorjev, zlasti pa za področja, kjer je potrebna nenehna prisotnost in skrb za ljudi,
kot je zdravstvena nega. Tradicionalni načini razporejanja, ki temeljijo na ročnem delu ali
preprostih algoritmih, pogosto ne izkoriščajo vseh razpoložljivih virov ali ne zadovoljujejo
potreb posameznih skupin dijakov in študentov glede na njihove specifične veščine in
preferenčne šolske urnike.

V Splošni bolnišnici Jesenice se je vodstvo odločilo za vpeljavo naprednih metod umetne
inteligence z namenom optimizacije procesa razporejanja. Pilotno smo s projektom pričeli v
mesecu marec 2024. Centralna ideja je koncept matrike fleksibilnosti, ki omogoča sistematično
analizo potreb vključevanja dodatnih kadrovskih virov na standardnih bolniških oddelkih glede
na različne dejavnike, kot so osvojene veščine, razpoložljivost in želje dijakov/študentov.

Z uporabo algoritmov strojnega učenja in analize podatkov lahko sistem prepozna vzorce in
trende, ki omogočajo boljše razumevanje potreb po vključevanju kadrovskih virov glede na
osvojene veščine in opredeljene skupine. Na primer, lahko identificira tri glavne skupine
dijakov/študentov glede na njihove osvojene veščine: tiste z osnovnim nivojem, srednjim
nivojem in naprednim nivojem znanja.

Zaradi te natančnejše klasifikacije je mogoče bolj učinkovito razporediti dijake in študente v
delovne izmene, ki ustrezajo njihovim sposobnostim in potrebam, hkrati pa zagotoviti, da so
potrebne naloge in odgovornosti ustrezno razporejene med različne delovne skupine. To ne le
izboljša produktivnost in učinkovitost, ampak tudi poveča zadovoljstvo zaposlenih ter izboljša
kakovost zdravstvenih storitev, ki jih pacienti potrebujejo.

Poleg tega ta pristop omogoča boljšo uporabo razpoložljivih virov, kar lahko vodi v zmanjšanje
stroškov in boljšo izrabo časa. Skozi čas lahko sistem še naprej učinkovito prilagaja
razporeditve glede na spreminjajoče se potrebe in dinamiko delovnega okolja, kar omogoča
trajnostno in prilagodljivo razporejanje kadrovskih virov ob dolgoživi družbi in pomanjkanju
kadra v zdravstveni negi.

Ključne besede: dijaki, študenti, zdravstvena nega, standardni bolniški oddelki, umetna
inteligenca, razpored dela

32