A melhoria de processos é essencial para as empresas e, em particular, para os cuidados de saúde. Os cuidados de saúde estão sob grande escrutínio devido ao aumento dos custos. Até mesmo hospitais, clínicas e médicos que estão se saindo bem nas áreas de atendimento e custo sempre podem melhorar. Lean e Six Sigma são apenas duas ferramentas que irão guiá-lo na busca de oportunidades de melhoria nos cuidados de saúde, impactando positivamente o atendimento ao paciente, as relações com médicos, funcionários, fornecedores e clientes.
Identificar oportunidades de melhoria nos cuidados de saúde, definindo metas. Isso deve ser feito em ordem decrescente, onde as metas da organização como um todo são identificadas, as metas de cada departamento são identificadas e, finalmente, as metas de cada processo são identificadas. As metas para toda a organização podem incluir classificações mais altas em tais associações de credenciamento e relatórios de assistência à saúde, como a Comissão Conjunta, uma redução nos custos gerais, aumento da produtividade do paciente, diminuição da rotatividade de funcionários e mais médicos em exercício. As metas de todo o departamento podem incluir tempos de resposta reduzidos para os procedimentos, uma redução na burocracia duplicada e uma maior satisfação dos funcionários. As metas do processo podem incluir tempos de espera de pacientes reduzidos e processos simplificados. Utilize ferramentas como: instruções de missão, mapas de processo e mapeamento de fluxo de valor. Os mapas de processo mostram um procedimento em sua totalidade, incluindo período de tempo e recursos. Um mapa de fluxo de valor concentra-se em partes de valor agregado de um processo, sendo executado horizontalmente no mapa do fluxo de valor, enquanto as partes sem valor agregado do processo são indicadas verticalmente.
Procure maneiras de medir as metas da organização, dos departamentos e dos processos, utilizando painéis e amostragem de dados. Painéis são usados para mostrar visualmente o status de um processo em relação à obtenção de um objetivo. Um painel indica qual parte do processo está sendo medida, como pacientes por dia, qual a contagem atual em relação à meta e será condicionalmente codificada por cores para ter impacto visual, mostrando se o processo está no alvo (verde), em perigo de não fazer um alvo (amarelo) ou não fazer o alvo sem medidas drásticas (vermelho). A amostragem de dados coleta informações para análise estatística e leva em consideração os pontos de dados - o tempo de retorno dos procedimentos.
Colete dados e analise-os para identificar outliers que identificarão oportunidades de melhoria. Os dados coletados dependerão muito do tempo ou objetivo que está sendo medido. Por exemplo, se você deseja melhorar o número de regravações de verificação necessárias, seus dados incluiriam todas as verificações escritas; as verificações que são reescritas seriam indicadas como tal para que você possa encontrar uma porcentagem para saber qual é o seu ponto de partida. Um outlier é um ponto de dados que está fora da maioria dos pontos de dados. Outliers são oportunidades para melhorias rápidas. Um outlier pode ser um tempo de retorno em uma leitura de raio-x que levou 24 horas porque os resultados de leitura foram perdidos em uma caixa de entrada de email. Uma solução rápida para isso seria configurar um alerta por e-mail quando mensagens do radiologista, sejam terceirizadas ou internas, forem recebidas.
Utilize ferramentas como ANOVA, desvio padrão, análise de regressão e testes de normalidade para analisar os dados. ANOVA, análise de variância, é um cálculo estatístico que identifica fontes de variâncias. Os pontos de dados podem ser o tempo por paciente nas salas de ressonância magnética. As fontes de variação dentro dos horários podem ser o dia da semana, solicitando médico, idade do paciente, sexo do paciente ou número de funcionários. O desvio padrão não considera as variações individuais nos pontos de dados, mas encontrará a norma dos pontos de dados coletados e, ao fazê-lo, identificará os pontos de dados que estão fora da norma. Essas são instâncias que precisam ser revisadas para determinar o que ocorreu para produzir um ponto de dados fora da norma. A análise de regressão cria um modelo para previsão com inúmeras variáveis. O trabalho de teste de normalidade é feito através de um processo para determinar se um modelo é realista e alcança os resultados desejados. Se o objetivo é ter um tempo de resposta para leituras de três horas, as seguintes informações seriam inseridas em um teste de normalidade: minutos a partir da criação da imagem e quando ela é enviada ao radiologista, tempo para o radiologista ler tempo para os resultados serem enviados de volta à organização de saúde e tempo para os resultados serem enviados ao médico solicitante. Se esses tempos não forem inferiores a três horas em circunstâncias normais, o modelo não cumprirá as metas desejadas.
Use as metas, medições, dados e análise estatística para identificar oportunidades de melhoria, utilizando ferramentas como: matriz de controle / influência, brainstorming, crítica para a qualidade, voz do cliente, árvores de realidade atual e árvores de pré-requisitos. Uma matriz de controle / influência lidera uma equipe de projeto por meio de partes de um processo, determinando se a equipe do projeto tem controle, influência ou controle ou influência durante uma parte do processo. As discussões precisam ser realizadas com todas as partes interessadas de um processo: o proprietário do processo (gerenciamento), os processadores (funcionários em nível de equipe) e os clientes (sejam pacientes ou médicos) para determinar o que é crítico para a qualidade. Voz do cliente se concentra na melhoria com base nas necessidades e desejos dos clientes. Entrevistas, pesquisas ou questionários podem ser usados para descobrir o que o cliente está dizendo. As árvores de realidade atual (CRTs) mostram às equipes de projeto uma lista atual de problemas dentro de um processo. Um CRT liderará a equipe do projeto através dos efeitos posteriores dos problemas dentro do processo. Efeitos colaterais de ordens médicas incompletas podem ser que um paciente espere em uma sala de exame com um roupão de papel por uma hora enquanto os membros da equipe tentam localizar o médico para esclarecimentos sobre os pedidos. Uma árvore de pré-requisitos é lida de cima para baixo, com o resultado desejado listado na parte superior e os pré-requisitos para obter esse resultado listados abaixo. Os pré-requisitos podem ser obstáculos em um processo atual que não estão funcionando, como instruções de laboratório adequadas não sendo comunicadas a um paciente ou parte de um processo que não existe atualmente e que precisa ser inserido, como exigir que todos os funcionários usem depósito direto.
