ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
Quality improvement (QI) has become an essential component of modern neurosurgical practice due to the increasing complexity, high-risk nature, and multidisciplinary demands of neurosurgical care. Contemporary QI frameworks extend beyond technical surgical performance and increasingly emphasize patient safety, system reliability, patient-centered outcomes, and continuous organizational learning. Neurosurgical QI has shifted to the integration of system-based approaches, with measurable outcomes, risk reduction, process redesign, and data-based continuous improvement.Advanced clinical analytics, digital transformation, and artificial intelligence (AI) are expected to significantly influence future neurosurgical quality systems. Clinical and operational data can be used in AI applications for improved risk prediction, workflow optimization, complication prevention, and resource allocation. In parallel, image-based AI and computer vision solutions using computed tomography, magnetic resonance imaging, and real-time surgical data could help with detection, classification, segmentation, anatomical recognition, and surgical workflow analysis. In the future, AI-powered platforms could be developed that combine clinical and imaging information for predictive monitoring and real-time decision-making. Future directions in neurosurgical QI will likely include learning health systems, real-time quality monitoring, patient-reported outcomes, multidisciplinary collaboration, and system-based safety approaches. However, successful implementation requires careful attention to ethical governance, transparency, algorithmic bias, clinician oversight, and healthcare equity. The vision of neurosurgical quality improvement is to develop safer, more reliable, equitable, and patient-centered care systems for patients with complex neurological diseases.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 79/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Surgical Simulation and Training · Artificial Intelligence in Healthcare and Education · Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Thara Tunthanathip · Prince of Songkla University
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง