Цифровые решения оптимизации планирования и контроля задач руководителей сестринского персонала в медицинских организациях мегаполиса

Актуальность. В крупных медицинских организациях, характеризующихся многочисленным се­стринским персоналом, главная медицинская сестра выполняет широкий спектр управленческих задач, связанных с планированием, делегированием и контролем. Традиционные инструменты (бу­мажные блокноты, мессенджеры) не обеспечивают необходимой прозрачности, дисциплины и еди­ной точки контроля, что актуализирует поиск доступных цифровых решений.

Цель исследования апробировать и оценить восприятие и целесообразность использования отечественного цифрового сервиса «Ёжка» для управления профессиональными задачами, выполняемыми главными медицин­скими сестрами.

Методы. На базе кафедры сестринского дела ОрГМУ проведен опрос 35 главных медицинских сестер, обучающихся на цикле «Управление сестринской деятельностью», об использу­емых инструментах планирования и контроля. Организовано практико-ориентированное обучение работе с сервисом «Ёжка» по методу «Обучение через действие». Каждый обучающийся в течение недели управлял мини-проектом, создавая задачи, назначая сроки, используя канбан-доску и автома­тические напоминания.

Результаты. Выявлено, что 70% респондентов используют бумажные блокно­ты, 80% мессенджеры для постановки задач подчиненным. В ходе обучения главные медицинские сестры отметили ключевые преимущества сервиса: визуализацию статусов задач (канбан), автомати­ческие напоминания (100% опрошенных назвали эту функцию приоритетной), привязку обсуждений к конкретному поручению, снижение риска потери задач. Обучение позволило повысить прозрач­ность контроля и дисциплину исполнения поручений.

Заключение. Практико-ориентированное об­учение главных медицинских сестер цифровому сервису показало его целесообразность для повсе­дневного управления сестринским персоналом в крупных медицинских организациях. Результаты обосновывают включение соответствующих модулей в программы дополнительного профессиональ­ного образования.

1. Страдымов Ф.И., Ступак В.С. Предпосылки централизации медицинских организаций в современных условиях. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2024;(4):413- 431. https://doi.org/10.24412/2312-2935-2024-4-413-431

2. Ли М.В., Мартынова А.В., Аленицкая М.В. и др. Особенности системной оценки деятельности многопрофильной медицинской организации: оптимизация обеспеченности кадрами. Менеджер здравоохранения. 2022;(10):61-70. https://doi.org/10.21045/1811-0185-2022-10-61-70

3. Хрипун А.И. Основные принципы и комплексный подход к развитию московского здравоохранения. Национальное здравоохранение. 2024;5(3):5-17. https://doi.org/10.47093/2713-069X.2024.5.3.5-17

4. Никишина Ю.Ю., Двойников С.И. Роль руководителя сестринской службы в улучшении работы медицинских сестер процедурного кабинета. Медсестра. 2022;(4):42-48. https://doi.org/10.33920/med05-2204-05

5. Федько Н.А., Малкина Л.В., Воропинова О.А. Совершенствование системы управления сестринским персоналом. Медицинская сестра. 2025;27(2):49-52. https://doi.org/10.29296/25879979-2025-02-06

6. Мамленкова Е.А. Менеджмент в сестринском деле. Менеджмент качества в медицине. 2022;(4):64- 71.

7. Sutton T. Technology’s Impact on Nurse Manager Practices. Nursing Administration Quarterly. 2025;49(4):248-258. https://doi.org/10.1097/NAQ.0000000000000705

8. Селиверстов П.В. Искусственный интеллект в сестринской практике. Правовые аспекты и трансформация профессиональной роли медицинской сестры. Медицинская сестра. 2024;26(8):11-19. https://doi.org/10.29296/25879979-2024-08-02

9. Королева И.В. Старшая медицинская сестра: какие компетенции необходимо развивать и зачем? Медицинская сестра. 2023;25(7):37-40. https://doi.org/10.29296/25879979-2023-07-08

10. Adatara P., Baku E.A., Atakro C.A. et al. Factors Influencing Information and Communication Technology Knowledge and Use Among Nurse Managers in Selected Hospitals in the Volta Region of Ghana. CIN: Computers, Informatics, Nursing. 2019;37(3):171-177. https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000000477

11. AONL Digital Transformation Guiding Principles. 2024. Доступно по ссылке: https://www.aonl.org/system/files/media/file/2024/06/AONL-Digital-Transformation-Guiding-Principles.pdf (Дата обращения: 12.02.2025)

12. Comparcini D., Simonetti V., Tomietto M. et al. The Relationship Between Nurses’ Digital Health Literacy and Their Educational Levels, Professional Roles, and Digital Attitudes: A Cluster Analysis Based on a Cross-Sectional Study. Journal of Clinical Nursing. 2024;1-13. https://doi.org/10.1111/jocn.17484

13. Haas O., Hutzler M., Egginger T.H. et al. Automating Time-Consuming and Error-Prone Manual Nursing Management Documentation Processes. CIN: Computers, Informatics, Nursing. 2021;39(10):584- 591. https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000000790

14. Clancy T.R. Technology Solutions for Nurse Leaders. Nursing Administration Quarterly. 2020;44(4):300- 315. https://doi.org/10.1097/NAQ.0000000000000439

15. Navarro Martínez O., Leyva-Moral J.M. Digital Transformation Led by Nurses and Nursing Managers’ Priorities: A Qualitative Study. Journal of Nursing Management. 2024;2024:8873127. https://doi.org/10.1155/2024/8873127

16. Borges Do Nascimento I.J., Abdulazeem H., Vasanthan L.T. et al. Barriers and facilitators to utilizing digital health technologies by healthcare professionals. npj Digital Medicine. 2023;6(1):161. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00899-4

17. Brommeyer M., Liang Z. A Systematic Approach in Developing Management Workforce Readiness for Digital Health Transformation in Healthcare. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022;19(21):13843. https://doi.org/10.3390/ijerph192113843

18. Sapci A.H., Sapci H.A. Teaching Hands-On Informatics Skills to Future Health Informaticians: A Competency Framework Proposal and Analysis of Health Care Informatics Curricula. JMIR Medical Informatics. 2020;8(1):e15748.

19. Damarchede M.K. Intelligent Workflow Automation Systems to Enhance Nursing Efficiency and Patient Safety. Journal of Drug Delivery and Therapeutics. 2026;16(2):198-206. https://doi.org/10.22270/jddt.v16i2.7554

20. Zayas- Cabán T., Haque S.N., Kemper N. Identifying Opportunities for Workflow Automation in Health Care: Lessons Learned from Other Industries. Applied Clinical Informatics. 2021;12(3):686-697. https://doi.org/10.1055/s-0041-1731744

21. Wu D.T., Barrick L., Ozkaynak M. et al. Principles for Designing and Developing a Workflow Monitoring Tool to Enable and Enhance Clinical Workflow Automation. Applied Clinical Informatics. 2022;13(1):132- 138. https://doi.org/10.1055/s-0041-1741480

22. Jansson M., Liisanantti J., Ala-Kokko T. et al. The negative impact of interface design, customizability, inefficiency, malfunctions, and information retrieval on user experience: A national usability survey of ICU clinical information systems in Finland. International Journal of Medical Informatics. 2022;159:104680. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2021.104680

23. Yu D., Obuseh M., DeLaurentis P. Quantifying the Impact of Infusion Alerts and Alarms on Nursing Workflows: A Retrospective Analysis. Applied Clinical Informatics. 2021;12(3):528-538. https://doi.org/10.1055/s-0041-1730031

24. Sharaf N.I. Prescription Automation: Enhancing Medication Safety and Healthcare Efficiency. Gland Surgery. 2024;9(2):416-442. Available from: https://www.glandsurgery.net/index.php/GS/article/view/120

25. Yuan X., Zhu L., Jiang K. et al. Impact of Artificial Intelligence-Assisted Closed-Loop Mobile Nursing Information Management on Nursing Quality Indicators and Work Efficiency. Risk Management and Healthcare Policy. 2025;18:3581-3591. https://doi.org/10.2147/RMHP.S548275

26. Walzer S., Armbruster C., Mahler S. et al. Factors Influencing the Implementation and Adoption of Digital Nursing Technologies: Systematic Umbrella Review. Journal of Medical Internet Research. 2025;27:e64616. https://doi.org/10.2196/64616

27. Pepito J.A., Acaso N.J., Merioles R. et al. Opportunities, Challenges, and Future Directions for the Integration of Automation in Nursing Practice: Discursive Study. JMIR Nursing. 2025;8:e72674. https://doi.org/10.2196/72674

28. Hassanein S., El Arab R.A., Abdrbo A. et al. Artificial intelligence in nursing: an integrative review of clinical and operational impacts. Frontiers in Digital Health. 2025;7:1552372. https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1552372

29. Al hatailah M.A.H., Al sunbuh M.S.M., Albayraq T.A. et al. Assessing Clinical Decision Support Systems in Enhancing Emergency Nursing Accuracy. Vascular and Endovascular Review. 2025;8(6s):8-14. Available from: https://verjournal.com/index.php/ver/article/view/501

30. Ferrara M., Bertozzi G., Di Fazio N. et al. Risk Management and Patient Safety in the Artificial Intelligence Era: A Systematic Review. Healthcare. 2024;12(5):549. https://doi.org/10.3390/healthcare12050549