РАЗРАБОТКА И ПРИОРИТИЗАЦИЯ КЛЮЧЕВЫХ ИНДИКАТОРОВ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЛЯ ОБЩЕНАЦИОНАЛЬНОЙ ПАНЕЛИ МОНИТОРИНГА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БОЛЬНИЦ: ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА СО СТОРОНЫ РУКОВОДИТЕЛЕЙ МЕДУЧРЕЖДЕНИЙ
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17848046##article.subject##:
ключевые показатели эффективности; управленческий дашборд; бизнес-аналитика; здравоохранение; цифровизация; управление больницей##article.abstract##
В статье представлено исследование по разработке и приоритизации ключевых показателей
эффективности (KPI) для формирования управленческих дашбордов в медицинских организациях. Исследование
проводилось в 2025 году среди руководителей государственных больниц города Ташкента на основе анкетного
опроса. Все показатели были сгруппированы по пяти основным направлениям: финансовые, операционные,
кадровые ресурсы, безопасность и качество медицинской помощи, а также услуги, предоставляемые пациентам.
С использованием методов статистического анализа определены приоритетные группы показателей и выявлены
различия в их значимости в зависимости от пола, уровня образования, профиля подготовки и типа больницы.
Полученные результаты могут быть использованы при проектировании цифровых систем бизнес-аналитики и
управленческих дашбордов в здравоохранении
Библиографические ссылки
1. Shuhratov, Maʼmurjon Shuhrat o‘g‘li, and Jasurbek Olyorbek o‘g‘li Baxodirov. “An AIDriven Approach to Employee
Task and Training Recommendations Using Matrix Factorization.” Digital Transformation and Artificial Intelligence:
Problems, Innovations and Trends (DTAI-2024): 1st International Scientific-Practical Conference, Tashkent State
University of Economics, 11 Sept. 2024, pp. 380–384.
2. Shukhratov, Ma’mur, and Jasur Baxodirov. “Modern Technologies and Methods for Employee Evaluation: Practical
Opportunities and Contemporary Challenges.” Research Focus International Scientific Journal, vol. 4, no. 5, 2025, pp.
1–15. Research Focus, Uzbekistan. https://doi.org/10.5281/zenodo.15629871
3. Ma’mur Shukhratov, and Jasur Baxodirov,Omonkhonov, Saidkarim, “Системы оценки эффективности работы
сотрудников в управлении персоналом на основе искусственного интеллекта.” Advances in Science and
Humanities, vol. 1, no. 3, 2025, pp. 21–24. https://doi.org:10.70728/human.v01.i03.007
4. Davenport, T. H., Harris, J. G., Shapiro, J. Competing on Talent Analytics // Harvard Business Review. 2010. Vol.
88(10). 52–58pp.
5. Waller, M. A., Fawcett, S. E. Data Science, Predictive Analytics, and Big Data: A Revolution That Will Transform Supply
Chain Design and Management // Journal of Business Logistics. 2013. Vol. 34(2). 77–84pp.
6. Few, S. Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-Glance Monitoring. 2nd ed. Burlingame: Analytics
Press, 2013. 211 p.
7. Bersin, J. High-Impact HR: Using Analytics for Business Results. Oakland: Bersin by Deloitte Press, 2013. 284 p.
8. Zheng, Y., Zhong, X., Yang, N. HR Analytics and Its Impact on Organizational Performance // International Journal of
Information Management. 2021.Vol. 57. Article 102247.
9. OECD. The Path to Becoming a Data-Driven Public Sector. Paris: OECD Publishing, 2019. 158 p.
10. Oʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 28.04.2020 yildagi “Raqamli iqtisodiyot va elektron hukumatni keng joriy etish
chora-tadbirlari toʻgʻrisida”gi PQ-4699-son qarori. https://lex.uz/docs/-4800657
Загрузки
##submissions.published##
Как цитировать
##issue.issue##
##section.section##
Лицензия
Copyright (c) 2025 YASHIL IQTISODIYOT VA TARAQQIYOT
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.