Die Definition von Metriken und die Motivation der Mitarbeiter sind der Schlüssel zur Steigerung der OR-Leistung im Gesundheitswesen
In den meisten leistungsstarken Krankenhäusern stammt der Großteil der Einnahmen – über 60 % der Gewinnspanne – aus der Erbringung perioperativer Leistungen. Um den größtmöglichen Nutzen für die Patienten zu erzielen bzw. die Ergebnisse im Verhältnis zu den Kosten zu maximieren, müssen Gesundheitsorganisationen in der Lage sein, die Leistungserbringung effektiv zu verwalten. Leider verfügen viele Organisationen nicht über die richtigen Instrumente, um Entscheidungen über die Leistung zu treffen, die nicht nur zu mehr Geld, sondern auch zu einer Leistungsverbesserung im Gesundheitswesen für die Patienten führen würden.
Arguably, the most important variable in achieving OR utilization is effective staffing. However, without visibility into performance, health systems lack the essential information needed to manage resource utilization. Predictive analytics can assist in staff optimizing OR utilization, while holding quality of patient care constant. Click to learn more about aligning OR resources to meet surgical demand.
Der erste Punkt, an dem die Analytik helfen kann, betrifft die Blockgestaltung. Ein Blockdesign ist eine Familie von Teilmengen, deren Mitglieder so ausgewählt werden, dass sie eine Reihe von Eigenschaften erfüllen, die für eine bestimmte Anwendung als nützlich erachtet werden, um den Zugang für die produktivsten Verfahren aller Ärzte zu maximieren. Durch die Verwendung von Blockprognosen können die Praxismuster der Ärzte mit der Nachfrage nach Blockzeiten in Einklang gebracht werden. Zweitens können prädiktive Analysemodelle angemessene Zeit für dringende, dringende und elektive geplante Fälle zuweisen. Die Krankenhäuser nutzen diesen Zeitplan, um die Aufnahme von Patienten auf der Intensivstation zu prognostizieren und die Betten effizient zu verwalten – und damit die Zufriedenheit der Patienten und des Personals zu verbessern, da diese wissen, was sie erwarten können.
Durch die Erstellung eines Blockplans auf der Grundlage der prognostizierten Nachfrage können mehrere Vorteile erzielt werden:
- OP-Lastausgleich, der die Varianz in den täglichen OP-Plänen minimiert
- Verbesserter Zugang zum OP für Ärzte
- Praxismuster von Chirurgen können in das Modell integriert werden, um Auswirkungen auf Klinikpläne zu vermeiden
- Verringerung der kostspieligen Überstunden durch Kontrolle der Arbeitskosten
Eine Zeitersparnis im OP kann erhebliche Auswirkungen auf die Abläufe eines Gesundheitssystems haben. Die Verkürzung der Zeit innerhalb und zwischen chirurgischen Eingriffen führt dazu, dass die Patienten weniger Zeit in der Chirurgie oder beim Warten auf die Operation verbringen. Dadurch wird auch das Personal entlastet, so dass es mehr Zeit am Krankenbett verbringen kann. In der Regel wurde im Gesundheitswesen versucht, die Zeit zu verkürzen, indem neue Geräte angeschafft oder zusätzliche Operationssäle eingerichtet wurden, um eine parallele Behandlung der Patienten zu ermöglichen. Aber die Suche nach Möglichkeiten zur Minimierung der nichtoperativen Zeit (NOT) kann ähnliche Auswirkungen haben. Die Verknüpfung effektiver Analysetools mit einem OP-Managementprogramm fördert nicht nur die Transparenz, sondern auch die Verantwortlichkeit des OP-Personals und kann zu besseren Leistungen führen. Angesichts der Komplexität des modernen Gesundheitswesens sind Analysen eine Notwendigkeit, um Verbesserungen in den Arbeitsabläufen zu maximieren und die Übergabe von einem Team zum nächsten für jeden Schritt des OP-Prozesses zu rationalisieren.
Viele OP-Manager und Krankenhausleiter verfügen über Dashboards für betriebliche Leistungsindikatoren (KPIs), wie z. B. OP-Auslastung, Anzahl der Fälle, pünktlicher Beginn des ersten Falles, Umsatz, Verweildauer [LOS]Die meisten nutzen diese in einem „Pull“-Modell, d. h. sie haben eine Vorstellung davon, wie eine Kennzahl sein sollte, und suchen dann nach den Daten, die ihre Annahmen widerlegen oder beweisen. Probleme entstehen, wenn sie nicht wissen, wonach sie suchen sollen, oder wenn sie von der Datenmenge überfordert sind. Interessanterweise ist das Problem nicht ein Mangel an Daten, sondern ein Mangel an Einsicht in die richtigen Daten, um sie zu nutzen und umsetzbare Pläne zur Steigerung der Effizienz im OP zu erstellen. Data Science und maschinelles Lernen in Kombination mit modernen Datenübermittlungsmechanismen wie mobilen Geräten können ein Unternehmen zu einem „Push“-Modell umwandeln und Details aufdecken, die in Dashboards und OP-Berichten fehlen – und letztlich die Effizienz verbessern.
Möchten Sie sehen, welche Auswirkungen prädiktive Analysen in Ihrem Gesundheitssystem haben können und wie sie zu einer Leistungsverbesserung im Gesundheitswesen führen können?
