Mga nadagdag:
- Kakayahang maunawaan ang mga konsepto ng pagmamapa ng proseso, stream ng halaga at bottleneck at gumamit ng artificial intelligence upang makabuo ng pagsusuri sa proseso at mga ideya sa pagpapabuti
- Kakayahang maghanda ng root cause analysis (5 Reasons, fishbone) at scenario simulation draft na may suporta sa artificial intelligence
- Ang pag-unawa na ang pagiging posible sa field at epekto sa kaligtasan ng pasyente ng pagpapabuti na iminungkahi ng artificial intelligence ay nakasalalay sa pag-verify ng koponan.
Ang bagay na madalas na inirereklamo ng isang pasyente sa isang ospital ay hindi ang paggamot, ngunit ang paghihintay at pagkalito: ang pila sa pagpaparehistro, na ipinapadala mula sa isang lugar patungo sa isang lugar para sa isang pagsusuri, muling pumipila para sa mga resulta. Karamihan sa mga ito ay hindi isang medikal na pangangailangan ngunit ang resulta ng isang hindi magandang disenyo na proseso. Ang pagpapabuti ng proseso ay ang disiplina ng pagpapabuti ng daloy sa pamamagitan ng paggawa ng mga hakbang ng isang trabaho na nakikita at pagbabawas ng basura at pagkaantala. Sa unit na ito, gagamit kami ng artificial intelligence sa process mapping, bottleneck detection, root cause analysis at scenario simulation. Boundary: Ang AI ay bumubuo ng mga ideya para sa pagsusuri at pagpapabuti; ngunit ang pagiging posible sa larangan at epekto sa kaligtasan ng pasyente ng rekomendasyon ay nakasalalay sa pagpapatunay ng koponan.
Lean na pamamahala at mga pangunahing konsepto
Ang lean management ay isang diskarte sa pagtatanong sa bawat hakbang kung ito ay nagdaragdag ng halaga sa pasyente at nag-aalis ng mga basura na hindi nagdaragdag ng halaga (paghihintay, hindi kinakailangang transportasyon, muling paggawa). Ang value stream mapping ay nakikita ang lahat ng mga hakbang ng isang proseso mula simula hanggang matapos at ang oras ng paghihintay/pagproseso sa bawat hakbang. Ang bottleneck ay ang hakbang na may pinakamaliit na kapasidad na tumutukoy sa bilis ng buong proseso; Ito ay tulad ng pinakamahina na link sa isang kadena. Ang pinaka-kritikal na prinsipyo ay ang pagsisikap sa pagpapabuti ay dapat na tumuon muna sa bottleneck, dahil ang pagpapabilis ng isang hakbang sa labas ng bottleneck ay hindi magpapabilis sa kabuuang daloy-ang tubig ay dadaloy pa rin nang mabilis habang ito ay dumaan sa pinakamaliit na tubo.
Mayroong dalawang klasikong tool para sa paghahanap ng ugat ng problema. Ang 5 Whys ay tungkol sa pagkuha mula sa pang-ibabaw na sintomas patungo sa ugat na sanhi sa pamamagitan ng pagtatanong ng "bakit" sa isang problema nang limang beses na magkakasunod. Ang fishbone (Ishikawa) diagram ay nagmamapa ng mga posibleng sanhi ng isang problema sa pamamagitan ng paghahati sa mga ito sa mga kategorya (tao, pamamaraan, materyal, makina, kapaligiran). Mayroon ding simulation: pagmomodelo ng pagbabago sa proseso ayon sa scenario-by-scenario na batayan upang makita ang "ano ang mangyayari kung gagawin natin ito" bago ito aktwal na ipatupad. Bumubuo ang AI ng mga draft at ideya sa lahat ng mga tool na ito.
Ang pagpapabuti ng proseso sa pangangalagang pangkalusugan ay may natatanging hadlang na nagpapaiba nito sa ibang mga industriya: ang bilis ay hindi palaging mabuti. Ang paglaktaw ng isang hakbang at pagpapabilis ng produksyon sa isang pabrika ay nagdudulot ng tubo; Sa isang ospital, ang paglaktaw sa isang check-up na hakbang at pagpapabilis ng proseso ay maaaring magdulot ng buhay ng isang pasyente. Kaya kapag nagpapabuti, alisin ang bawat hakbang gamit ang dalawang tanong: "Nagdaragdag ba ng halaga ang hakbang na ito sa pasyente?" at "Ang hakbang ba na ito ay isang hadlang sa kaligtasan?" Ang unang tanong ay nakakahanap ng basura; Ang pangalawang tanong ay pinoprotektahan ang mga hindi nahahawakan. Ang isang hold o paulit-ulit na trabaho na hindi nagdaragdag ng halaga ay madaling maalis; ngunit ito ay protektado kahit na ang isang hadlang sa seguridad (drug double check, pasyente authentication, surgery timeout check) ay nagpapabagal nito, sa pinakamahusay na ito ay ginagawa sa pamamagitan ng mas mabilis na paraan. Ang AI ay napakahusay sa unang tanong; Tanging ang pangkat na nakakaalam sa larangan ang makakasagot sa pangalawang tanong nang may kumpiyansa.
Hakbang-hakbang: Pagpapabuti ng proseso gamit ang AI
- I-map ang proseso. Isulat nang hindi nagpapakilala ang mga hakbang, pagkakasunud-sunod, at tinantyang oras para sa bawat hakbang; Hilingin sa AI na mag-draft ng isang regular na mapa ng daloy.
- Hanapin ang bottleneck. Sa aling hakbang nangyayari ang pinakamahabang paghihintay/pila? Hilingin sa AI na markahan ito.
- Pumunta sa root cause. 5 Mga dahilan ng bottleneck at fishbone sketch.
- Bumuo ng mga ideya sa pagpapabuti. Kumuha ng mga suhestyon na nag-aalis ng mga hakbang na hindi nagdaragdag ng halaga at nagpapalawak ng bottleneck.
- Scenario simulation. Ipamodelo sa kanila ang "Ano ang mangyayari kung aalisin natin ang hakbang na ito / gawin ito nang magkatulad" na mga sitwasyon.
- Pagpapatunay ng pangkat. Sinusuri at inaaprubahan ng pangkat sa field (manggagamot, nars, technician) ang panukala sa mga tuntunin ng pagiging posible at kaligtasan ng pasyente.
Babala: Ang isang "speed-up" na iminungkahi ng AI ay maaaring makapinsala sa kaligtasan ng pasyente — halimbawa, ang pag-alis ng isang control step ay nagpapababa ng oras ngunit pinapataas ang panganib ng error. Hindi lahat ng pagpapabuti ay ipinapatupad nang hindi sinusuri ng team para sa epekto nito sa seguridad.
tatlong mini case
Kaso 1 — bottleneck sa laboratoryo. Sa isang ospital, ang average na oras ng resulta ng pagsusuri sa dugo ay 140 minuto, at ang mga pasyente ay nagrereklamo. Ibinigay ng pangkat ng kalidad ang proseso nang sunud-sunod (sampling, transportasyon, pagtanggap, pagsusuri, pag-apruba, pag-uulat) sa YZ. Ipinakita ng YZ na ang pinakamatagal na paghihintay ay wala sa "pagsusuri" kundi sa mga hakbang sa "sample na transportasyon at pagtanggap", at 55 porsyento ng kabuuang oras ang ginugol dito. Ang dalas ng transportasyon ay nadagdagan at ang pagpasok ay na-digitize. Bumaba ang average na oras mula 140 hanggang 95 minuto. Ang bottleneck ay nasa tamang lugar; Ang analyzer ay hindi nagbago sa lahat.
Kaso 2 — Paggaling sa maling lugar. Isinasaalang-alang ng isang unit na bumili ng mamahaling bagong sterilization device para mapabilis ang daloy ng operating room. Kapag ang stream ng halaga ay nakuha gamit ang AI, nakita na ang bottleneck ay hindi isterilisasyon, ngunit ang "paghahanda at pagpayag ng pasyente" na hakbang. Kung ang aparato ay binili, ang pera ay gagastusin at ang daloy ay hindi bibilis. Sa halip, ang proseso ng paghahanda ay muling inayos; bumaba ang kabuuang paghihintay. Aralin: ang pagpapabuti sa labas ng bottleneck ay hindi nagpapabilis sa pangkalahatang daloy.
Kaso 3 — Pangkaligtasang preno. Iminungkahi ni YZ na "alisin ang gamot na double check step" upang pabilisin ang daloy ng outpatient; magpapaikli talaga yan ng oras. Ang koponan ay tumutol: ang pag-double check ay isang hadlang sa kaligtasan ng pasyente, at ang pag-alis nito ay magdaragdag ng panganib ng mga error sa gamot. Tinanggihan ang panukala; Sa halip, isang paraan na nagpapabilis ng kontrol (barcoded) ang napili. Nakita ng AI ang bilis ngunit hindi matimbang ang kaligtasan; kritikal ang pagpapatunay ng pangkat.
Apat na maaaring kopyahin na mga template
1) Pagmamapa ng stream ng halaga:
Ang iyong tungkulin: katulong sa espesyalista sa pagpapabuti ng proseso. Nasa ibaba ang mga hakbang ng isang proseso at ang tinantyang oras ng pagproseso/paghihintay para sa bawat hakbang (anonymous). Gawain: ilagay ang mga hakbang sa isang maayos na flowchart, ibawas ang porsyento ng bawat hakbang sa kabuuang oras, markahan ang 2 hakbang na pinakamatagal. Huwag gumawa ng oras; Gamitin mo ang binigay ko sayo.
2) Bottleneck + 5 Dahilan:
Ang hakbang na pinakamatagal ay ang "sample na transportasyon at pagtanggap". Bumuo ng 5 Bakit pagsusuri para sa bottleneck na ito: magmungkahi ng mga posibleng sagot sa bawat "bakit", maabot ang ugat na dahilan. Pagkatapos ay magmungkahi ng 3 pagpapahusay upang matugunan ang ugat na ito, na inaalis ang gawaing hindi nagdaragdag ng halaga. Sabihin na ang mga ito ay hypotheses at kailangan ang field testing.
3) Scenario simulation:
Sa kasalukuyang proseso, ang kabuuang oras ay 140 minuto, ang bottleneck na hakbang ay tumatagal ng 60 minuto at ginagawa ng isang tao. I-modelo ang mga sumusunod na sitwasyon: (1) kung magdaragdag tayo ng pangalawang tao sa hakbang na ito, (2) kung gagawin natin ang hakbang nang magkatulad, (3) kung idi-digitize natin ang hakbang at bawasan ito sa 20 minuto, ano ang magiging kabuuang oras? Isulat ang tinantyang tagal at mga pagpapalagay para sa bawat senaryo.
4) Fishbone sketch:
Gumawa ng fishbone(Ishikawa) sketch para sa problemang "Mahaba ang oras ng paghihintay sa klinika ng outpatient": ilista ang mga posibleng dahilan sa mga kategorya ng tao, pamamaraan, materyal, makina, kapaligiran. 2-3 item para sa bawat kategorya. Sabihin na ito ay isang brainstorming draft at mabe-verify sa team.
Mahinang prompt / Malakas na prompt
Mahinang prompt:
Pabilisin ang proseso ng aming outpatient clinic.
Walang mga hakbang, walang tagal, hindi malinaw ang bottleneck; Nagbibigay ang AI ng pangkalahatang cliché, tina-target ang maling lugar.
Napakahusay na prompt:
Nasa ibaba ang mga hakbang at tagal ng proseso ng outpatient na klinika (anonymous). Hanapin ang bottleneck ayon sa bahagi nito sa kabuuang oras, suriin ang 5 Bakit para sa hakbang na iyon at magmungkahi ng 3 pagpapahusay na nag-aalis ng trabahong hindi nagdaragdag ng halaga. Tandaan din ang epekto sa kaligtasan ng pasyente para sa bawat rekomendasyon; Irekomenda ang pag-alis ng mga hakbang na mga hadlang sa seguridad.
sasakyan
para saan
output
stream ng halaga
Gawing nakikita ang proseso
Mapa ng tagal ng hakbang
Pagsusuri ng bottleneck
paghahanap ng hadlang
pinakamakitid na hakbang
5 Dahilan
Pagpunta sa root cause
ugat hindi sintomas
kunwa
"Paano kung"
Mga resulta ng senaryo
Mga karaniwang pagkakamali
- Pagpapabuti sa labas ng bottleneck. Hindi bumibilis ang kabuuang daloy, nasasayang ang pera.
- Paggamot sa sintomas. Kung hindi ka makarating sa ugat, babalik ang problema.
- Pag-alis ng hadlang sa seguridad. Ang paggawa ng hakbang sa pagkontrol para sa bilis ay nakakasira sa kaligtasan ng pasyente.
- Napagkakamalang realidad ang simulation. Ang senaryo ay isang hula; Ito ay pilot na sinubukan sa larangan.
- Hindi kasali sa team. Nang hindi alam ang larangan, ang mungkahi ay hindi praktikal o mapanganib.
Tip: Bago ilunsad ang isang pagpapabuti sa buong organisasyon, subukan ito sa isang maliit na pilot (isang serbisyo, isang linggo) at sukatin ang bago/pagkatapos ng oras. Ang senaryo ng AI ay maaaring maging optimistiko; Ang aktwal na data ng pilot ay nagpapakita kung ang rekomendasyon ay gumagana sa field at hindi nakompromiso ang kaligtasan.
Sa buod
Binabawasan ng pagpapabuti ng proseso ang pag-aaksaya at pagkaantala, pagpapabuti ng karanasan at kahusayan ng pasyente nang magkasama. AI; Ito ay isang mahusay na ideya at blueprint generator para sa value stream mapping, bottleneck finding, 5 Whys at fishbones, at scenario simulation. Ngunit ang pagpapabuti ay dapat tumuon sa bottleneck muna; Ang pagpapabilis sa labas ng bottleneck ay hindi gagana. At hindi lahat ng rekomendasyon, lalo na kung ito ay humipo sa isang control step para sa bilis, ay ipinapatupad nang hindi na-validate ng team para sa kaligtasan at pagiging posible ng pasyente.
Gawain ng aplikasyon
Pumili ng isang proseso mula sa iyong institusyon (tulad ng pagpaparehistro, pagsusuri, paglabas), isulat ang mga hakbang at tinantyang oras. Humingi ng mga mapa at root cause sa AI na may mga template na "Value stream mapping" at "Bottleneck + 5 Whys". Ihambing sa iyong sariling obserbasyon kung ang bottleneck ay nasa tamang lugar at suriin ang epekto sa kaligtasan ng pasyente ng isang iminungkahing pagpapabuti sa 5 item.
checklist
- [ ] Nagbigay ba ako ng mga hakbang sa proseso at oras nang hindi nagpapakilala?
- [ ] Itinuon ko ba ang pagpapabuti sa bottleneck?
- [ ] Nakarating na ba ako sa ugat (nananatili ba ako sa sintomas)?
- [ ] Nasuri ko ba ang epekto sa kaligtasan ng pasyente ng bawat rekomendasyon?
- [ ] Nagplano ba ako ng pag-verify ng pilot at crew bago ang pag-deploy?