Переводные статьи
Популярное | Последнее
229
×
Объединяя Lean Six Sigma и массивы данных в здравоохранении
Сообщество Lean+6Sigma в России
Объединяя Lean Six Sigma и массивы данных в здравоохранении
Вадим Сеничев, Преподаватель каф. АИДМиСВ МГОУ
03 апреля в 15:42

Lean Six Sigma уже давно является основной и общепризнанной методологией совершенствования рабочих процессов. Благодаря своей гибкости Lean позволяет организациям привносить в работу новые инструменты, которые могут привести к еще более высоким результатам.

Этот подход особенно полезен в отрасли здравоохранения при объединении Lean с анализом Больших Данных.

Термин «Big Data» или Большие данные - это, по сути, фраза, включающая все, что связано с управлением, сбором и анализом массивных наборов данных. В здравоохранении эти данные могут включать в себя цифровые записи пациентов, в которых хранится огромное количество информации о посещениях врачей, принятых лекарствах и проведенных процедурах.

Однако данные о здравоохранении также включают информацию о времени ожидания приемов, время, которое диагностические машины простаивают без дела, и время, затрачиваемое медицинским персоналом на различные процедуры и документы, некоторые из которых являются прямыми потерями.

Большие данные и Lean

Lean Six Sigma может определить многие из вышеуказанных проблем и обеспечивает систематический метод для разработки решений. Она также учитывает контроль за выполнением этих решений, чтобы проверить, работают ли они, а также и внесение корректировок, если это будет необходимо. 

Большая часть методологии Lean это сбор данных о рабочем процессе и вникание в детали всего, что включает в себя этот процесс. С этими типами данных команды могут затем начать находить первопричины, которые препятствуют качественному оказанию услуги или производству продукта, и определять потраченные впустую или ненужные шаги в этом процессе.

Стратегии, связанные с большими данными, могут оказаться полезными в этой области, в особенности для прогнозирования.

Те, кто работает в прогнозировании, работают с большими объемами прошлых данных, ищут тенденции, а также взаимосвязь между двумя факторами. В некоторых случаях компьютерная обработка используется для поиска этих часто скрытых тенденций.

Время ожидания

Для примера из системы здравоохранения, аналитику могут собрать данные о количестве людей, которые посещают диагностическую клинику каждый день, типах причин обращения, и среднем времени ожидания.

Онкологический институт им. Уиншип в Университете Эмори в Джорджии (The Winship Cancer Institute of Emory University, Georgia) сделал именно это, используя прогностическую модель, разработанную в iQueue Labs, которая предсказывала, как объем пациентов, так и причины обращений, по которым они обратились при поступлении в институт, например, переливание крови, или более сложное диагностическое лечение.

Используя эту информацию, институт тогда применил Lean-подход к анализу проблемы и нашел необходимое решение. Просматривая модель прогнозирования с 15-минутным интервалом, они смогли сконцентрировать необходимое количество медсестер и флебологов в нужное время.. Каков же результат? Они сократили время ожидания от примерно одного часа до менее чем 15 минут.

Интеграция Lean в здравоохранение

В приведенном выше примере показано, как прогнозирование может использоваться в качестве еще одного инструмента при реализации методологии Бережливого производства. Lean, безусловно, стоит использовать в здравоохранении, отрасли, которая сталкивается со множеством проблем в улучшении как эффективности работы, так и обслуживания пациентов. У нас есть причина для оптимизма. В последнее время внедрение Lean демонстрирует успехи в ряде случаев, включая:

  • Исследование здравоохранения США в 2017 году показали, что 87% организаций здравоохранения, которые внедрили Lean, заметили, что показатели диагностики пациентов улучшились

  • В Небраске время подачи заявки на получение лицензии медсестры у государства сократилось более чем на месяц после того, как были применены методы Lean

  • В Далласе детская больница использовала методики Six Sigma, разработанные Toyota для улучшения результатов лечения пациентов на 75%.

Даже с появлением технологических инноваций основные принципы Lean Six Sigma продолжают влиять на бизнес во многих отраслях, включая здравоохранение, а большие данные и прогнозирование предоставляют чрезвычайно ценный инструмент, который в сочетании с Lean может дать невероятные результаты.

Войдите, чтобы оставить комментарий
E-Mail
Комментариев нет
Рекомендовано
Реклама
  • Как с вероятностью в 96% понять правильного ли кандидата Вы нанимаете? Мотивационное исследование (МОИ) – лучший инструмент для найма, оценки персонала и коррекции системы мотивации
  • Первый в России дистанционный курс "Департамент по Производственной Системе" для руководителей и сотрудников внутренних департаментов.
Поделиться