Izboljšanje procesov je bistvenega pomena za podjetja in zlasti za zdravstveno varstvo. Zaradi vse večjih stroškov je zdravstveno varstvo pod velikim nadzorom. Vedno se lahko izboljšajo tudi bolnišnice, klinike in zdravniki, ki delajo dobro na področju oskrbe in stroškov. Lean in Six Sigma sta samo dve orodji, ki vas bosta vodili pri iskanju priložnosti za izboljšanje zdravstvenega varstva, pozitivno vplivali na oskrbo pacientov, odnose z zdravniki, zaposlenimi, dobavitelji in strankami.
Opredelitev priložnosti za izboljšanje zdravstvenega varstva z opredelitvijo ciljev. To je treba narediti v vrstnem redu od zgoraj navzdol, kjer so opredeljeni cilji za celotno organizacijo, nato pa se določijo cilji za vsak oddelek in končno se določijo cilji za vsak proces. Cilji na ravni celotne organizacije bi lahko vključevali višje stanje v takšnih akreditacijah za zdravstveno varstvo in združenja za poročanje, kot je skupna komisija, zmanjšanje skupnih stroškov, večji pretok bolnikov, zmanjšanje fluktuacije zaposlenih in več zdravnikov. Cilji na celotnem oddelku bi lahko vključevali skrajšan čas za postopke, zmanjšanje dvojnega papirja in večje zadovoljstvo zaposlenih. Cilji procesov lahko vključujejo skrajšane čakalne dobe pacientov in poenostavljene postopke. Uporabite orodja, kot so: izjave o misijah, zemljevide procesov in kartiranje tokov vrednosti. Karte procesov prikazujejo postopek v celoti, vključno s časovnim okvirom in viri. Kartica s tokom vrednosti se osredotoča na dele procesa z dodano vrednostjo, ki potekajo vodoravno po zemljevidu toka vrednosti, medtem ko so deli procesa, ki niso dodani vrednosti, prikazani navpično.
Poiščite načine za merjenje ciljev organizacije, oddelkov in procesov, z uporabo nadzornih plošč in vzorčenja podatkov. Nadzorne plošče se uporabljajo za vizualno prikazovanje stanja procesa v povezavi z doseganjem cilja. Nadzorna plošča prikazuje, kateri del procesa se meri, na primer pacienti na dan, kaj je trenutno število v odnosu do cilja in bo pogojno barvno označeno, da ima vizualni učinek, kar kaže, ali je proces na ciljni (zeleni), v nevarnosti, da ne bo naredil tarče (rumene barve) ali da ne bo dosegel cilja brez drastičnih ukrepov (rdeča). Vzorčenje podatkov zbira informacije za statistično analizo in upošteva podatkovne točke - čas preoblikovanja postopkov.
Zberemo podatke in jih analiziramo, da bi identificirali outliers, ki bodo določili možnosti za izboljšanje. Zbrani podatki bodo v veliki meri odvisni od časa ali cilja, ki se meri. Na primer, če želite izboljšati število zahtevanih zapisov za preverjanje, bodo vaši podatki vključevali vse zapisane preglede; preverjanja, ki so ponovno napisana, bi bila navedena kot taka, tako da boste lahko našli odstotek, ki bo vedel, kakšno je vaše izhodišče. Outlier je podatkovna točka, ki je zunaj večine podatkovnih točk. Outliers so priložnosti za hitre izboljšave. Odstopanje je lahko čas prelivanja na rentgenskem branju, ki je trajalo 24 ur, ker so bili rezultati branja napačno postavljeni v prejeto pošto. Hitra rešitev za to bi bila vzpostavitev e-poštnega opozorila, ko bi bila prejeta sporočila radiologa, bodisi zunanjih izvajalcev ali internih.
Uporabite orodja, kot so ANOVA, standardna deviacija, regresijska analiza in testiranje normalnosti za analizo podatkov. ANOVA, analiza variance, je statistični izračun, ki identificira vire variance. Podatkovne točke so lahko čas na bolnika v sobah MRI. Viri variance v času so lahko dan v tednu, zdravnik, ki zahteva zdravljenje, starost bolnika, spol bolnika ali število članov osebja. Standardno odstopanje ne obravnava posameznih odstopanj znotraj podatkovnih točk, ampak bo našlo normo zbranih podatkovnih točk in s tem identificiralo tiste podatkovne točke, ki so zunaj norme. To so primeri, ki jih je treba pregledati, da bi ugotovili, kaj se je zgodilo, da bi ustvarili podatkovne točke zunaj norme. Regresijska analiza ustvari model za napovedovanje s številnimi spremenljivkami. Preskušanje normalnosti dela podpira proces, da ugotovi, ali je model realističen in doseže želene rezultate. Če je cilj imeti čas preoblikovanja za odčitavanje treh ur, bodo v test normalnosti vstavljene naslednje informacije: minute od trenutka, ko je bila slika ustvarjena, in ko je poslana radiologu, čas, da radiolog bere čas, da se rezultati pošljejo nazaj organizaciji zdravstvenega varstva in čas, da se rezultati pošljejo zdravniku. Če ti časi v normalnih okoliščinah ne znašajo manj kot tri ure, potem model ne bo izpolnil želenih ciljev.
Uporabite cilje, meritve, podatke in statistično analizo za prepoznavanje priložnosti za izboljšanje, in sicer z uporabo orodij, kot so: nadzorna / vplivna matrika, brainstorming, kritična za kakovost, glas strank, trenutna realnostna drevesa in predpogojna drevesa. Kontrolna / vplivna matrika vodi projektno skupino skozi dele procesa, pri čemer ugotavlja, ali ima projektna skupina nadzor, vpliv ali ne nadzoruje in ne vpliva na del procesa. Razprave morajo potekati z vsemi zainteresiranimi stranmi procesa: lastnikom procesa (vodstvom), predelovalcem (zaposlenimi na ravni osebja) in strankami (bodisi pacienti ali zdravniki), da ugotovijo, kaj je ključnega pomena za kakovost. Glas kupca se osredotoča na izboljšave, ki temeljijo na potrebah in željah strank. Intervjuje, ankete ali vprašalnike lahko uporabite, če želite izvedeti, kaj stranka pravi. Tekoča drevesa (CRT) kažejo projektnim skupinam trenutni seznam težav v procesu. CRT bo vodil projektno skupino skozi učinke težav v procesu. Posledice nepopolnih zdravniških naročil so lahko, da pacient čaka v izpitni sobi s papirno obleko na uro, medtem ko člani osebja poskušajo najti zdravnika za pojasnilo o ukazih. Predpogojno drevo se bere od zgoraj navzdol, pri čemer je želeni rezultat naveden na vrhu, in predpogoji za pridobitev tega rezultata, ki so navedeni spodaj. Predpogoji so lahko ovire v trenutnem postopku, ki ne deluje, kot so ustrezni laboratorijski napotki, ki se ne sporočajo bolniku, ali del postopka, ki trenutno ni na voljo, ki ga je treba vstaviti, na primer zahtevati, da vsi zaposleni uporabljajo neposredni depozit.
