Creating a Practical Transformational Change Management Model for Novel Artificial Intelligence–Enabled Technology Implementation in the Operating Room
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify change management (CM) strategies for implementing novel artificial intelligence and similar novel technologies in operating rooms and create a new CM model for future trials and applications inspired by the abovementioned strategies and established models. Methods: Key phases of technology implementation were defined, and strategies for transformational CM were created and applied in a recent CM experience at our institution between October 15, 2020 and October 15, 2021. We appraised existing CM models and propose the newly created model. Results: The key phases of the technology implementation were as follows: (1) team assembly; (2) committee approvals; (3) CM; and (4) system installation and go-live. Key strategies were (1) assemble team with necessary expertise; (2) anticipate potential institutional cultural and regulatory hurdles; (3) add agility to project planning and execution; (4) accommodate institutional culture and regulations; (5) early clinical partner buy-in and stakeholder engagement; and (6) consistent communication, all of which contributed to the new CM model creation. Conclusion: Key CM strategies and a new CM model addressing the unique needs and characteristics of operating room novel technology implementation were identified and created. The new model may be customized and tested for individual institution and project's needs and characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».