Das Versprechen der Ausfall-Analyse im Gesundheitswesen

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Die meisten von uns nicht zweimal darüber nachdenken, immer auf einer kommerziellen Fluglinie. Die Chancen zu sterben, selbst auf den schlechtesten 39 airlines 1 in 1,5 Millionen oder eine .0000006% chance auf den Tod. Das ist mehr als fünf mal besser als Six Sigma-Qualität (Fehlerraten unterhalb 3,4 pro million).

In einer 2012 veröffentlichten Studie von The Lancet, die Sterblichkeit der Operation bis zu zwei Monate nach der Pflege, sind 3.6%. Offensichtlich ist dies weit von Six Sigma Qualität. Inzwischen Chirurgie Volumen und outcome-Daten nicht öffentlich verfügbar sind, zu studieren.

Global-tracking-Verfahren

Erinnere mich an die Malaysian Air Flug 370 verschwunden, die März 2014 töten 239 Menschen? Die Globale airline-Industrie reagierte mit der Verstärkung der globalen tracking-Verfahren verbessert, um zu mildern Zukunft ähnliche Tragödien.

Dies ist ein Beispiel einer Branche, lernen aus Fehlern und Anwendung von neuen standards, um die Ergebnisse zu verbessern. Wir können hier etwas lernen.

Tracking-Zeit zu scheitern

Ein Freund von mir genannt, bieten ein Sonnenuntergang Probefahrt in einem Learjet 45. Er ist der Kapitän für Caterpillar Luftfahrt mit über 14.000 Stunden Fliegen alle Arten von Flugzeugen – auch Akrobatik. Dies ist ein hot rod aus einem Flugzeug. Es kann null und drehen Sie in nur wenigen Sekunden und ist in der Lage, auf 535 km / h oder 81% der Schallgeschwindigkeit.

Früher in dieser Woche einen pre-flight-check identifiziert eine Warnanzeige. Das Fahrwerk und back-up-Querruder-Hydraulik zeigte eine ausstehende Fehler in 20 Betriebsstunden.

Der Learjet ist ein Informationssystem, so gründlich, angeschlossen, und gut programmiert, dass es Spuren, die die Zeit bis zum Versagen für alle kritischen Flug-Systeme basieren auf historischen Ausfall. Die crew wird alarmiert, wenn die Komponenten sind Austausch fällig, bevor Sie tatsächlich nicht – auch im Flug.

Bombardier, der Hersteller der Learjet, gesammelte Daten und programmiert, was es gelernt über kritische Fehler in den Systemen. Sie haben auch eine live-Anzeige. Ihr Ziel war ein großartiges Ergebnis: flight safety.

Ein Kritischer Ausfall der live-Anzeige

In diesem Fall, die Teile waren Billig Pinsel in ein motor treibt eine hydraulische Pumpe. Manchmal sind die kleinsten Dinge, kombiniert mit der Erfahrung, die das potential haben, einen großen Einfluss auf die Qualität.

Standard FAA Qualitätssicherung Mandat, das die folgenden Wartungsarbeiten auf kritische Systeme, nicht-kommerziellen test-Flug gemacht werden müssen. Der Brennstoff für die test-Flug kostet mehr als das Bürsten. Aber die Fahrt bei Sonnenuntergang eine wunderschöne Sache ist – lucky me!

Genau wie die flight-system von algorithmen und Indikatoren entfernt, die unpraktisch Arbeit der Bürsten überprüfen Sie vor jedem Flug, gut programmiert healthcare algorithmen, beginnend mit der strukturierten historischen Daten können das gleiche tun. Eine Onkologie-Projekt erwies es sich als. Ich werde dazu in ein bisschen, aber zuerst mehr über die Daten.

Zeit zu scheitern: dem, Was im Gesundheitswesen lernen können Flugzeuge

Haben Sie jemals gehört von schmutzigen Daten? In einem Papier veröffentlicht von Datamark, Analysten von Merrill Lynch, Gartner, und IBM vereinbart, dass zwischen 60% und 80% der medizinischen Daten ist unstrukturiert.

Es ist die sogenannte „dirty data“, also nicht in einem definierten Bereich, wie z.B. name, Adresse, Stadt, Bundesland oder Postleitzahl. Im Gegensatz zu den vorgegebenen Feldern, unstrukturierte Daten können einfach sortiert werden und abgebaut. Es umfasst die Arzt Notizen und Eindrücke, einen Absatz in der EMR von der Krankenschwester, oder auch ein Bild.

Darüber hinaus werden die in der Gesundheitsversorgung sind nicht interoperabel oder übersetzbar zwischen den Systemen. Leider nicht viel-Schnittstellen mit sehr viel anderes. Stattdessen gibt es unterschiedliche, unverbundene Systeme und seltene Sprachen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Verarbeitung natürlicher Sprache (oder NLP) Technologie interpretiert die gesprochene oder geschriebene Sprache. Die Einschränkung liegt in seiner Unfähigkeit, sich semantisch unterscheiden, die wahre Bedeutung oder Lexikon.

Zum Beispiel, Worte könnten sagen, „dies ist das Dritte mal, dass ich bestellte das Essen.“ Bedeutet das, dass Sie so erfreut davon waren in der Vergangenheit kam Sie zurück und bestellte die gleiche Sache zwei mal? Oder bedeutet es, Sie habe Ihre Bestellung drei mal und immer noch nicht haben?

Die Weiterentwicklung, um Natürliche Sprache zu verstehen oder NLU ist der nächste Schritt, um kontextuelle, semantische Verständnis von unstrukturierten Daten. Entwicklung ist im Gange an Unternehmen wie Digital Argumentation und Cicayda analysieren e-Dokumentation in der rechtlichen Bewertungen und Entdeckung.

Fortschritt Mithilfe Der Angegebenen Daten

Arbeiten mit einer sehr großen Onkologie-Gruppe, mein Unternehmen untersucht Medikament Nutzung Angemessenheit gegen Patienten-outcomes. Wir schauten etwa 300.000 auf über 2 Jahre.

Die Führung Onkologen, die Brillant und bescheiden, wollte wissen, was Los war geschehen, um die Patienten, bevor Sie Sie behandelt haben. Auf den Einfluss der Onkologie-Drogen war ein großartiger Ort zu starten.

Anhand der definierten nicht-Persönliche Gesundheits – (Patienten -) Informationen (PHI), Rezept-Bestellungen von vier verschiedenen EMR-Systeme und Labor-Ergebnisse, die wir programmiert haben, sind die EMR-detail-Daten bei der Bekämpfung des Herstellers eingehalten.

Ein Verstoß gegen die Richtlinien

Forty-one Prozent der Zeit, Medikament Nutzung sich außerhalb der Richtlinien, einschließlich der

  • zu viel Drogen verwendet werden,
  • nicht genug Medikament
  • Medikamente verschrieben, mit dem falschen timing.

Die Auswirkungen auf die Patienten, gemessen durch die Ergebnisse (z.B. Blut) ergaben das Ergebnis. Die finanziellen Auswirkungen der unrechtmäßigen Nutzung einfacher war, den score auf $16 Millionen.

Ausfall-Analysen und die Zukunft der Gesundheitsversorgung

Der Algorithmus für die Onkologie Gleichung gearbeitet. Es konsolidiert die kollektive Ausbildung und Erfahrung von ärzten und Wissenschaftlern, eingekapselt in einem Ort für eine einfache Referenz und Anleitung mit echten Daten aus verschiedenen Systemen.

Dies ist der erste Schritt in Richtung einer automatisierten Anzeige von in Zukunft die Qualität, mit historischen Ergebnissen leiten die Behandlung Entscheidungen.

In einer direktional ähnlichen Schritt, Medicare beauftragt hat, die medizinische Bildgebung zu beginnen, Clinical Decision Support tools 1. Januar 2021.

Dieser Mechanismus nutzt die Vergangenheit der Wirksamkeit einer Therapie zu raten ärzte zu dem am besten geeigneten Verfahren. Während es verwendet statische unverbundene Daten, es ist ein guter Anfang. Es bietet Hilfestellung für diejenigen, die beschäftigt ER docs, um die richtige Prüfung.

Lassen Sie den Beweis uns führen

Wir müssen die Transformation der Praxis (versuchen das) in die Wissenschaft (das wissen).

Gesundheitsdaten Herausforderungen sind Komplex, aber kann überwunden werden mit der Planung, Kommunikation und Strategie.

„Prozesse und standards Gefahren werden sollen, indem Erkenntnisse und Ergebnisse“

Dies ist die Richtung, in die wir müssen, hingewiesen werden.

Lassen Sie uns beginnen, indem Sie mithilfe von konsolidierten historischen Daten aus klinischen Informationen (nicht nur behauptet Daten) kombiniert mit der kollektiven Erfahrung der Kliniker zu informieren, bessere klinische Entscheidungen und nicht nur erstellen, post-Begegnung berichten.

Augmented intelligence benötigt

Fähig Technologie akzeptieren kann, unterschiedlichen angegebenen Daten erwiesen ist. Komplexer, aber auch nachgewiesen ist, erfassen die fachliche expertise von ärzten in algorithmen.

Die Kombination von Daten und die Automatisierung von Funktionen erzeugen können aktive, geschichtet, evidence-driven Führung. Keine künstliche Intelligenz ist.

Augmented Intelligence, anstatt der künstlichen Intelligenz, ist eine genauere Darstellung. Es destilliert die details jeder Begegnung, Behandlung und Ergebnis für das künftige Behandlung. Es tut dies durch die Konsolidierung der Erfahrungen vieler und teilen es als universal-Führung leicht stratifiziert nach Vorliebe des Benutzers. Dieser Ansatz fahren Qualität der Ergebnisse und Wert.

Honigbienen

Ein Bienenschwarm ist eine Kraft, mit der gerechnet werden. Arbeiten auf dem Hof am Tag nach meiner Fahrt in die hot-rod-Learjet Fahrt, ich genoss das voller Zorn ein.

Nach dem entlassen-wenig Bienen habe unter meiner Kleidung, es gelang Ihnen, stechen Sie mir in allen möglichen unvorstellbaren Orten. Es war eine Anzeige von erstaunlichen Koordination.

Ich bin glücklich, ich habe nicht eine Allergie gegen Bienenstiche, und ich bin dankbar für 100mg Benadryl. Der Punkt ist, dass die kleinsten Dinge bei der Abstimmung mit großer Kommunikation, kann eine heftige Auswirkung auf ändern.

Diese kleinen Kreaturen sind eine gute illustration für die Kraft der ausgerichteten Ziele mit gemeinsamen Kommunikation und eine Strategie, die ein effektives Kraft , die Laufwerke entfernt wahrgenommene Gefahr.

Die bottom line

Die aktuelle Flugbahn des Gesundheitswesens zeigt, dass wir verpassen unseren Flug Sicherheit Ziele, wenn wir nicht bekommen, um zu arbeiten…beginnend mit den kleinen Dingen. Während die öffentliche Transparenz und automatisierte klinische Risiko-Indikatoren von gemeinsamen Daten bleiben schwer, die gute Nachricht ist,, Fortschritt statt, wenn auch Häufig in silos.

Bitte Kommentar unten oder schreiben Sie mir eine Linie bei [email protected] Ich würde gerne hören, Ihre Ideen und Fortschritt.

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