헬스케어 시뮬레이션 센터는 방대한 운영, 교육 및 경험 데이터를 수집하지만, 이러한 정보는 인증 보고 외에는 종종 충분히 활용되지 않는다. 저자들은 일상적인 시뮬레이션 데이터를 실행 가능한 운영 정보로 변환하기 위한 구조적 접근 방식인 CORE 분석 프레임워크—규정 준수, 운영, 결과 및 경험—을 소개한다. 이 프레임워크는 인공지능(AI)의 학습자 중심 교육 응용 프로그램에 집중하는 대신 교육의 질과 지속 가능성에 영향을 미치는 관리 및 물류 기능을 목표로 한다. 상관 분석, 예측 분석 및 AI 지원 데이터 합성을 통합함으로써 CORE 프레임워크는 시뮬레이션 리더가 비효율성을 파악하고, 자원 요구를 예측하며, 지속적인 개선을 지원할 수 있도록 돕는다. 사례 예시는 확장 가능한 구현이 결과를 개선하고 자원 활용을 최적화하여 운영 정보가 헬스케어 시뮬레이션의 교육 우수성의 기반이 되도록 하는 방법을 설명한다.
Herrington et al. (금요일)은 이 질문을 연구하였다.