Statistisk dataanalys av produktionsdata Erfarenheter från sjukvården

(1)

Statistisk dataanalys av produktionsdata – Erfarenheter från sjukvården

Alexander Chakhunashvili, PhD (alexandre.chakhunashvili@karolinska.se) Sektionen för Strategiska Projekt, Analys och Visualisering

Avdelningen för Strategisk Sjukvårdsutveckling och Vårdproduktion

Seminarium Industriell statistik: Analys av service- och tjänsteprocesser Karolinska Institutet, Stockholm

Den 17 mars, 2015

(2)

Tack vara den snabba IT utvecklingen finns det idag stora mängder produktionsdata att tillgå i sjukvården. Det mäts mycket… Och det lagras mycket. Men…

– Använder vi sjukvårdsdata på ett klokt sätt?

– Hur långt räcker vår datakunskap/statistikkunskap?

– Använder vi den för att förstå variationen och omvandla rådata till något vettigt?

– Eller är det datorkunskapen/programmeringskunskapen som gör skillnaden?

Syftet med denna presentation är att lyfta fram några utvecklingsområden i samband med användning av

produktionsdata från sjukvården och visa tillämpningar i analys och uppföljningssyfte.

Sammanfattning

(3)

Kort om organisationen…

3

SSVP

Värdebaserad

vård Vårdproduktion

Strategiska Projekt, Analys och Visualisering

HR …

Ekonomi K & P

Sjukhusdirektör/sjukhusledning

(4)

G r u n d n i v å (datatillgång, dataskick, mm)

Dataanalys: hur ligger vi till?

Deskriptiv dataanalys

Utvärdera

Prediktiv dataanalys

Titta framåt

Preskriptiv dataanalys

Optimera

T. ex. EDA, 7QC

T. ex. tidsserieanalys, simulering av stokastiska flöden

T. ex. optimering

Probabilistisk

Deterministisk

Semiprobabilistisk

Komplexitet

Mognad Datavetenskap/programmeringskunskap

Variationskunskap/matematisk statistik

Matematik/optimerings teknik

Utdataarbete

Lägga grund, säkra utdata

Bilden baseras på rapporten från Gartner Business Inteligence & Analytics Summit 2014.

(5)

Innehåll

1. Utdataarbete – lägga en stabil grund och säkra utdata.

2. Deskriptiv dataanalys – utvärdera historiska utfall. Deterministisk kontra probabilistisk dataanalys.

3. Prediktiv dataanalys – titta framåt.

Prediktion inom gränser. Modellering och simulering.

4. Preskriptiv dataanalys – optimera för bästa resultat.

(6)

Innehåll

(7)

Vad mäter vi på ett sjukhus?

• Vårdproduktion (utfall i öppenvård, slutenvård, operation, etc)

• Kö till nybesök, återbesök, operation/behandling, etc

• Vårdplatssituation (disponibla vårdplatser, fastställda vårdplatser, beläggningsgrad, etc)

• Väntetider/ledtider (på akutmottagningen, till behandling/operation, etc)

• Läkemedelsordination/administrering

• Och mycket annat…

(8)

Dataflödesmodell, ett exempel från Karolinska

Dataflöde

Heroma

(9)

Innehåll

(10)

Deterministisk kontra probabilistisk dataanalys

Probabilistisk/över tid Deterministisk/punktmätning

678 1 294

537

672 1 334

562

0 500 1 000 1 500

-1%

Knivtid

+3%

+5%

Patienttid Antal utförda op

2014 2013

(11)

Veckovis uppföljning av akutkirurgi, Huddinge 2015

0 2 4 6 8 10 12 14 16

v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10

Styrdiagram Klinik A

Ant op LCL CL UCL LWL UWL

10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10

Styrdiagram Klinik B

8 12 16 20 24 28 32

v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10

Styrdiagram Klinik C

5 15 25 35 45 55

v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10

Styrdiagram Klinik D

(12)

Väntande till nybesök läkare – köställda totalt (exklusive framflyttad vård) 2012-2014

År 2012 År 2013 År 2014 År 2015

Väntande till nybesök läkare – köställda > 30 dagar (exklusive framflyttad vård) 2012-2014

År 2012 År 2013 År 2014 År 2015

Väntande till op/beh – köställda Totalt (exklusive framflyttad vård) 2012-2014

År 2012 År 2013 År 2014 År 2015

Variationsmönster i nybesöks- och op/beh:s kö

Väntande till op/beh – köställda > 90 dagar (exklusive framflyttad vård) 2012-2014

År 2012 År 2013 År 2014 År 2015

(13)

Kö är en dynamisk process

Antal köställda

v52

v51

v50

v49

v48

v47

v46

v45

v44

v43

v42

v41

v40

v39

v38

v37

v36

v35

v34

v33

v32

v31

v30

v29

v28

v27

v26

v25

v24

v23

v22

v21

v20

v19

v18

v17

v16

v15

v14

v13

v12

v11

v10

v9

v8

v7

v6

v5

v4

v3

v2

v1

Kö >30 dgr har varierat mellan 9%-35%

Nybesökskö till läkare under 2014

Kö 21-30 dgr har varierat mellan 7%-34%

1-10 dgr 11-20 dgr 21-30 dgr Över 30 dgr

Finns det ett annat, bättre, sätt att visualisera och följa upp kön?

(14)

Köuppföljning – från ett linjediagram till lexisdiagram

Väntande till nybesök läkare – köställda > 30 dagar (exklusive framflyttad vård) 2012

(15)

(16)

Ytterligare ett exempel av lexisdiagram från en akutmottagning

Kalendertid

Tid (antal timmar)

(17)

Färdigt Pågående Olika prioriteringar

markeras med olika färger

Mål för olika

prioriteringar kan anges

(18)

Innehåll

(19)

0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16

Nyckeltal A

Tidsserieanalys

• Framtagning av en stokastisk modell

• Modellspecifikation och modellverifiering

• Prediktion av tidsserier

• Modellering av dynamiska samband

• Etc

(20)

0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16

Nyckeltal A

Tidsserieanalys

• Framtagning av en stokastisk modell

• Modellspecifikation och modellverifiering

• Prediktion av tidsserier

• Modellering av dynamiska samband

• Etc

(21)

Modellering och simulering – några exempel från Karolinska

• Modellering och simulering av en framtida förlossningsavdelning

• Modellering och simulering av en framtida operationsavdelning (CHOPIN)

• Flödessimulering på en opererande klinik inklusive vårdplatssituation

• Simulering av ett nytt arbetssätt med syfte att separera akuta och elektiva

patientflöden och därmed minska utlokaliseringar

(22)

Simulering av ett nytt arbetssätt med syfte att separera akuta och elektiva patientflöden och därmed minska utlokaliseringar

• Långa väntetider på akuten

• Överbeläggningar

• Utlokaliseringar till andra kliniker

• Få fart på det akuta flödet

• Freda elektiva platser

• Separation av akuta och elektiva flöden

• Klustring av kliniker

22

(23)

Innehåll

(24)

Statistisk dataanalys av produktionsdata Erfarenheter från sjukvården