Meskipun mereka mungkin bertanya-tanya berapa lama mereka harus menunggu untuk ditangani dokter atau menerima hasil rontgen atau prosedur diagnostik lainnya, mungkin metrik kinerja rumah sakit dalam memberikan perawatan atau cara rumah sakit tersebut memenuhi standar penyediaan layanan kesehatan Ontario tidak terlintas di benak mereka. Namun, Sri Vijay Bharat Peddi (seorang Spesialis Inteligensi Bisnis) dan tim Inteligensi Bisnis (BI) di NYGH untungnya bisa melakukan hal tersebut.

Sebagai rumah sakit komunitas, NYGH menerima sebagian besar pendanaannya dari Kementerian Kesehatan dan Perawatan Jangka Panjang Ontario. Untuk mendapatkan dana yang dibutuhkan guna melayani beragam lapisan masyarakat di wilayah Toronto Utara, rumah sakit ini harus menunjukkan kemampuannya dalam menyediakan layanan perawatan kesehatan yang memenuhi dan melampaui standar provinsi. Di Ontario, salah satu komponen utama untuk model pendanaan adalah pengukuran Prosedur Berbasis Kualitas (QBP). Intinya, rumah sakit akan menerima pembayaran berdasarkan jenis dan jumlah pasien yang mereka tangani. QBP bergantung pada tarif berdasarkan bukti yang dikaitkan dengan kualitas perawatan yang diberikan.

Bertahun-tahun sudah NYGH berhasil menggunakan perangkat lunak IBM Cognos Analytics untuk mengukur dan melaporkan QBP-nya. Dengan demikian, mereka dapat mengembangkan dan memberikan laporan untuk setiap metrik, seperti biaya per kasus, lama rawat inap, usia pasien, dan sebagainya. Namun, rumah sakit ini membutuhkan cara untuk memvisualisasikan hubungan antarvariabel secara dinamis sekaligus cepat. Alasannya, karena laporan baru untuk setiap analisis hubungan tidak praktis.

Pada tahun 2017, rumah sakit ini menggandeng IBM untuk mulai mentransformasi infrastruktur analitiknya agar tersedia cara yang lebih solid dan fleksibel untuk memantau kinerja QBP. Sejak saat itu, NYGH terus menggunakan insight berbasis data untuk meningkatkan kualitas perawatan di seluruh rumah sakit ini. Di tengah upaya ini, Sri Vijay diam-diam terlibat dengan memandu penyediaan layanan berbasis data di rumah sakit ini secara efektif. "Saya membantu mereka menjadikan insight data sebagai bagian dari rutinitas mereka sehari-hari," katanya, "dan meyakinkan mereka untuk berani mengambil keputusan berdasarkan data tersebut."

Proses analisis kognitif rumah sakit ini menggunakan IBM dimulai pada tahun 2017 dengan implementasi platform gudang data, yaitu IBM PureData System for Analytics, yang didukung oleh teknologi Netezza. NYGH kemudian menerapkan solusi IBM DataStage yang didukung AI untuk mengirimkan data ke server data dari lebih dari 15 sistem sumber di seluruh rumah sakit ini secara real time. Ini termasuk sistem sumber klinis dan non-klinis internal dari Cerner Corporation, RL Solutions dan TeleTracking Technologies, Inc, serta sumber eksternal, termasuk set data dari City of Toronto dan Ontario Health dan set data geo-spasial sumber terbuka. NYGH juga menerapkan dan terus menggunakan IBM SPSS Modeler untuk analitik prediktif.

Terakhir, NYGH meningkatkan perangkat lunaknya dengan Cognos Analytics yang didukung oleh AI. Fungsi perangkat lunak ini adalah untuk mengembangkan laporan dan dasbor secara real-time yang mencakup berbagai metrik penyediaan layanan. Rumah sakit ini pertama kali menerapkan insight AI ini ke lebih dari 20 QBP untuk membuat dasbor yang menggantikan setidaknya 100 laporan statis yang berbeda. Dasbor tunggal memberikan insight ke semua QBP sekaligus memudahkan pengguna untuk menelusuri detail dan insight yang diizinkan, termasuk ke tingkat pasien.

Sri Vijay memuji visualisasi interaktif yang lengkap dan desain perangkat lunak Cognos Analytics yang berfokus pada pengguna sehingga staf rumah sakit dapat segera menggunakannya. "Ini membantu kami untuk mendapatkan lebih banyak insight secara real-time," jelasnya. "Ini juga memudahkan pengguna untuk masuk dan, secara mandiri, menguraikan dan menganalisis data yang mereka butuhkan. Seorang dokter atau manajer perawat dapat melihat grafik dan dengan cepat mengetahui jika ada sesuatu yang tidak beres. " Pengguna juga dapat memfilter data dan memanfaatkan laporan lengkap terkait pasien untuk mendapatkan insight lengkap tentang kinerja dan hasil.

Tim Inteligensi Bisnis kemudian mengalihkan perhatiannya secara khusus ke IGD. Menurut Sri Vijay, "Metrik-metrik, seperti waktu tunggu pasien dan lama rawat inap, sangat penting bagi kinerja instalasi gawat darurat dan unit rawat inap. Namun, mungkin ada banyak faktor yang memengaruhi metrik tersebut ketika dilihat dari aspek operasional." Rumah sakit ini menganalisis kendala tertentu yang menyebabkan pasien menunggu lebih lama untuk mendapatkan perawatan. Dalam satu kasus, diketahui bahwa rawat inap IGD di mana pencitraan diagnostik menjadi alasan untuk kunjungan kembali memiliki dampak yang berkelanjutan terhadap aliran pasien IGD secara keseluruhan. Dengan memastikan ketersediaan sumber daya pencitraan pada berbagai waktu selama kunjungan pertama pasien, rumah sakit ini dapat mengurangi beberapa kunjungan kembali ke IGD. Alhasil, waktu tunggu pasien menjadi lebih pendek secara umum.

NYGH juga memanfaatkan perangkat lunak Cognos Analytics untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kesehatan penduduk setempat yang mereka layani. “Berkat fitur peta di Cognos, kami dapat menentukan area dengan konsentrasi penyakit tertentu yang tinggi dan memahami demografi populasi tersebut,” kata Sri Vijay. "Kami ingin tahu apakah ada kesenjangan dalam layanan sehingga kami dapat meningkatkan pelayanan kami kepada masyarakat."

Terakhir adalah ketika pandemi COVID-19 merebak pada tahun 2020. Rumah sakit kewalahan menangani lonjakan pasien yang masuk. NYGH menerapkan solusi Cognos Analytics secara bertahap untuk menganalisis dampak virus terhadap berbagai sumber daya. Ini termasuk kapasitas pengujian dan tempat tidur IGD, rawat inap, dan ICU. Selain membuat laporan secara real-time, rumah sakit menggunakan perangkat lunak SPSS Modeler untuk memprediksi dampak sumber daya di masa depan berdasarkan model prediksi.

"Sebagai anggota Tim Manajemen Insiden, informasi di dasbor COVID-19 memberi saya akses ke informasi penting secara real-time. Misalnya, penerimaan pasien di ICU dan perawatan akut COVID-19, jumlah pasien yang dipasangi ventilator, dan jumlah tes yang diselesaikan di COVID-19 Assessment Center," ujar Sandy Marangos, Direktur Klinis Program Kesehatan Mental di NYGH.

Pada akhirnya, NYGH membuat dasbor pemulihan layanan untuk memantau berbagai metrik dan prediksi terkait COVID-19. "Ini merupakan suatu tantangan. Terutama untuk memastikan bahwa layanan utama kami sudah disempurnakan," kata Sri Vijay. "Misalnya, memastikan bahwa semua operasi kami berjalan sesuai rencana sekaligus memastikan bahwa dampak dari banyaknya pasien COVID-19 tidak membebani sistem."

Beberapa tahun yang lalu, NYGH memulai strateginya untuk menerapkan layanan kesehatan berbasis data dengan bantuan alat analitik canggih IBM. Saat ini, rumah sakit bukan hanya mengukur, melainkan juga meningkatkan kinerja. Ini dilakukan menggunakan perangkat lunak Cognos Analytics untuk mengukur dan mengevaluasi ukuran kinerja utama di seluruh fasilitas.

Ketika mulai memantau kinerja IGD menggunakan dasbor Cognos Analytics, rumah sakit ini menemukan adanya kendala layanan. Dengan langsung menangani masalah ini melalui strategi kepegawaian yang baru, efisiensi layanan dan KPI NYGH naik secara signifikan. Prestasi ini diapresiasi oleh pemerintah dengan menggelontorkan dana tambahan sebesar 3 juta CAD per tahun. Setelah mendapat apresiasi positif dari masyarakat di wilayah Toronto, solusi dasbor UGD kini digunakan untuk membantu organisasi rumah sakit lainnya.

Rumah sakit ini terus meningkatkan QBP dengan memahami alur perawatan serta biaya dan pendanaan terkait. Mereka pun berusaha menemukan solusi peningkatan penyediaan layanan dengan yang lebih ekonomis. Dengan menganalisis data di dasbor kesehatan masyarakat, rumah sakit ini memulainya dengan membentuk tim kesehatan masyarakat kolaboratif untuk mengatasi masalah kesehatan demografi di daerah sekitarnya. Tujuannya adalah untuk meningkatkan pencegahan penyakit serta perawatan primer dan preventif sebelum populasi pasiennya perlu dirawat inap.

Ketika perlu merespons secara proaktif terhadap pandemi COVID-19, NYGH tentu saja beralih ke alat analitik pilihannya. "Berkat infrastruktur yang kami miliki, kami dapat meluncurkan portal COVID-19 dalam waktu kurang dari dua minggu," ujar Sri Vijay. “Ini merupakan prestasi yang luar biasa bagi kami.”

Rumah sakit ini menggunakan dasbor real-time untuk memantau tren penerimaan pasien di rumah sakit dan ICU serta berbagai sumber daya di seluruh rumah sakit. Ini dilakukan agar mereka dapat segera merespons saat terjadi peningkatan penularan di masyarakat. "Ini adalah dasbor utama kami yang dapat dilihat oleh seluruh staf rumah sakit dalam sekejap," ujar Sri Vijay. "Sekitar 5.000 staf memiliki akses ke dasbor untuk melihat metrik terkini dan tidak ketinggalan informasi."

Pada awal pandemi, banyak operasi dan prosedur yang dibatalkan untuk mengakomodasi kemungkinan masuknya pasien COVID-19. Seiring berjalannya waktu, rumah sakit ini menggunakan alat analitiknya, termasuk IBM SPSS Modeler, dalam inisiatif pemulihan layanan demi menghindari penundaan operasi bahkan ketika rumah sakit merencanakan kemungkinan lonjakan kapasitas COVID-19.

"Saya sudah menggunakan dasbor COVID-19 setiap hari untuk mengetahui jumlah pasien yang masuk ke rumah sakit dan dampaknya terhadap kapasitas di dalam Program Medis dan di dalam unit perawatan kritis," ujar Wendy Cheung, Direktur Program Medis, North York General Hospital. “Ini memberikan data aktual tentang volume, kapasitas, dan keparahan kondisi pasien. Dasbor ini memberikan insight untuk membandingkan kapasitas dan keparahan kondisi pasien di rumah sakit kami dengan rumah sakit lain dan di dalam Central Local Health Integration Network (CLHIN) untuk Ontario."

“Saat kami terus mengembangkan contoh penggunaan baru untuk alat Cognos Analytics,” simpul Sri Vijay, “kami dapat terus memberikan nilai ekonomi yang lebih besar kepada rumah sakit ini dalam hal membantu orang mendapatkan perawatan yang lebih baik dan bahkan menyelamatkan jiwa.”

Sebagai salah satu rumah sakit akademis komunitas terkemuka di Kanada, North York General Hospital(NYGH) (tautan berada di luar ibm.com) memberikan layanan perawatan yang luar biasa bagi para pasien dan keluarganya. Sejak tahun 1968, NYGH berhasil melayani 400.000 orang dari berbagai lapisan masyarakat di Toronto Utara dan sekitarnya. Lebih dari 5.000 staf, dokter, dan sukarelawannya menawarkan berbagai layanan perawatan akut, rawat jalan, dan perawatan jangka panjang.