Y aunque pueden preguntarse cuánto tiempo de espera será antes de ver a un médico o recibir una radiografía u otro procedimiento de diagnóstico, probablemente no estén pensando en las métricas de desempeño del hospital para brindar atención o cómo se compara con los estándares de prestación de atención médica de Ontario. Pero, afortunadamente, el especialista en business intelligence, Sri Vijay Bharat Peddi, y el equipo de business intelligence (BI) de NYGH están haciendo precisamente eso.

Como hospital comunitario, NYGH recibe la mayor parte de su financiamiento del Ontario Ministry of Health and Long-Term Care. Para asegurar los fondos que requiere para atender a las diversas comunidades en el área del norte de Toronto, el hospital debe demostrar que está brindando servicios de atención médica que cumplen y superan los estándares de la provincia. En Ontario, uno de los componentes clave del modelo de financiamiento es una medición de procedimientos basados en calidad (QBP), donde se reembolsa a los hospitales en función de los tipos y cantidades de pacientes que tratan. Los QBP dependen de tasas basadas en la evidencia que se asocian con la calidad de la atención brindada.

Durante muchos años, NYGH utilizó con éxito el software IBM® Cognos Analytics para medir e informar sus QBP, desarrollar y entregar informes para métricas individuales, como el costo por caso, la duración de la estadía, la edad del paciente, etc. Sin embargo, el hospital necesitaba una manera dinámica de visualizar las relaciones entre variables sobre la marcha, en lugar de crear un nuevo informe para cada análisis de relaciones.

En 2017, el hospital contrató a IBM para comenzar a transformar su infraestructura analítica para proporcionar una forma más potente y flexible de monitorear el rendimiento de QBP. Desde entonces, NYGH ha continuado su proceso de utilizar insights basados en datos para mejorar la calidad de la atención en todo el hospital. En el centro de este esfuerzo, Sri Vijay ayuda de manera silenciosa, pero efectiva, a guiar la prestación de atención basada en datos del hospital. “Permito que las personas hagan que los insights de datos sean parte de su rutina diaria”, dice, “y les doy la confianza para tomar decisiones basadas en ella”.

El viaje cognitivo del hospital con IBM comenzó en 2017 con la implementación de una plataforma de almacén de datos, IBM® PureData System for Analytics powered by Netezza technology. Luego, NYGH desplegó la solución IBM® DataStage impulsada por IA para entregar datos al servidor de datos desde más de 15 sistemas de origen en todo el hospital en tiempo real. Estos incluyen sistemas de fuentes clínicas y no clínicas internas de Cerner Corporation, RL Solutions y TeleTracking Technologies, Inc., así como fuentes externas, incluidos conjuntos de datos de la ciudad de Toronto y Ontario Health, y conjuntos de datos geoespaciales de código abierto. NYGH también implementó y continúa utilizando IBM® SPSS Modeler para analytics predictivos.

Finalmente, NYGH se actualizó al software Cognos Analytics impulsado por IA, que utiliza para desarrollar informes y paneles en tiempo real que cubren múltiples métricas de prestación de servicios. El hospital aplicó por primera vez estos conocimientos de IA a más de 20 QBP, creando un panel que reemplazó al menos 100 informes estáticos diferentes. Un único panel proporciona insights sobre todos los QBP, al tiempo que permite a los usuarios desglosar los detalles y los insights con autorización, incluso a nivel de paciente.

Sri Vijay atribuye la rápida aceptación por parte del personal del hospital a las visualizaciones interactivas y enriquecidas, y al diseño centrado en el usuario del software Cognos Analytics. “Nos permite obtener más insights en tiempo real”, dice. “Y también permite a los usuarios ingresar y, como autoservicio, dividir y desmenuzar los datos de la forma que necesiten. Un médico o un jefe de enfermería puede ver un gráfico y saber de un vistazo si algo no está bien”. Los usuarios también pueden filtrar los datos y aprovechar potentes informes detallados a nivel del paciente para obtener información detallada sobre el rendimiento y los resultados.

Luego, el equipo de BI centró su atención específicamente en el servicio de urgencias. Según Sri Vijay, “las métricas, como los tiempos de espera de los pacientes y la duración de la estadía, son fundamentales para el desempeño del departamento de emergencias y las unidades de pacientes hospitalizados, pero, desde una perspectiva operativa, podría haber docenas de factores que impulsen esas métricas”. El hospital examinó retrasos específicos en los que los pacientes esperaban más tiempo para recibir atención. En un caso, descubrió que los reingresos al servicio de urgencias, en los que el diagnóstico por imágenes era el motivo de las nuevas visitas, estaban teniendo impactos en cascada en el flujo general de pacientes en el servicio de urgencias. Al garantizar la disponibilidad de recursos de imágenes en varios momentos durante la primera visita del paciente, el hospital pudo mitigar algunas de las visitas de reingreso, lo que a su vez mejoró los tiempos de espera generales de los pacientes.

NYGH también utiliza la solución Cognos Analytics para analizar los determinantes de salud de la población para el área local desde la que atraen a la mayoría de sus pacientes. “Usamos las funciones de mapeo de la solución Cognos para identificar puntos de acceso a la prevalencia y datos demográficos de la enfermedad”, dice Sri Vijay. “Queremos saber si hay alguna brecha en los servicios para poder atender mejor a nuestra comunidad” .

Recientemente, en 2020, la pandemia de COVID-19 puso a prueba la capacidad del hospital para hacer frente a una afluencia de pacientes. NYGH aplicó la solución Cognos Analytics en un enfoque por fases para analizar el impacto del virus en varios recursos, incluida la capacidad de pruebas y las camas, pacientes hospitalizados y UCI en las ED. Además de crear informes en tiempo real, el hospital utilizó su software SPSS Modeler para predecir los impactos futuros en los recursos en función de los modelos de pronóstico.

“Como miembro del equipo de gestión de incidentes, la información en el panel de COVID-19 me dio acceso en tiempo real a información crítica, como los ingresos a la UCI y a los cuidados intensivos por COVID-19, la cantidad de pacientes con ventilación y la cantidad de pruebas completadas en el Centro de evaluación de COVID-19”, dice Sandy Marangos, directora clínica del programa de salud mental de NYGH.

En última instancia, NYGH creó un panel de recuperación de servicios para monitorear las diferentes métricas y proyecciones relacionadas con la COVID-19. “Este fue un desafío en términos de garantizar que nuestros servicios centrales aumentaran”, dice Sri Vijay. “Por ejemplo, asegurarnos de que todas nuestras cirugías estén a la altura y, al mismo tiempo, garantizar que el impacto de los pacientes de COVID-19 no desborde el sistema”.

Hace varios años, NYGH se embarcó en su estrategia para implementar atención médica basada en datos con la ayuda de las herramientas analíticas avanzadas de IBM. En la actualidad, el hospital no solo mide sino que también mejora el desempeño con el software de Cognos Analytics para cuantificar y evaluar las medidas de desempeño clave en todo el centro.

Cuando comenzó a realizar un seguimiento del desempeño del ED mediante los paneles de Cognos Analytics, el hospital descubrió cuellos de botella en el servicio. Al abordar estos problemas de frente con una nueva estrategia de dotación de personal, NYGH mejoró la eficiencia del servicio y radicalmente los KPI, lo que resultó en 3 millones adicionales de dólares canadienses en financiamiento gubernamental al año. Ampliamente admirada en el área metropolitana de Toronto, la solución de panel de ED ahora se utiliza para beneficiar a otras organizaciones hospitalarias.

El hospital continúa mejorando los QBP comprendiendo las vías de atención y los costos y financiamiento asociados, y buscando formas de mejorar la prestación de servicios a costos más bajos. Al analizar los datos de su panel de salud de la población, el hospital ha emprendido la creación de equipos de salud comunitarios colaborativos para abordar los problemas demográficos de atención médica en su área circundante. El objetivo es mejorar la prevención de enfermedades y la atención primaria y preventiva antes de que su población de pacientes requiera hospitalización.

Cuando llegó el momento de responder de manera proactiva a la pandemia de COVID-19, NYGH naturalmente recurrió a sus herramientas analíticas preferidas. “Gracias a la infraestructura que ya teníamos implementada, pudimos lanzar nuestro portal de COVID-19 en menos de dos semanas”, dice Sri Vijay. “Y esa ha sido una gran victoria para nosotros”.

El panel en tiempo real permite que el hospital realice un seguimiento de las tendencias en ingresos hospitalarios y de la UCI, y varios recursos en todo el hospital para permitirle responder rápidamente a los nuevos repuntes en la transmisión comunitaria. “Es nuestro panel del centro de mando que todo el personal del hospital puede ver de un vistazo”, dice Sri Vijay. “Aproximadamente 5000 empleados tienen acceso al panel para ver las métricas actuales y mantenerse informados”.

Al inicio de la pandemia, se cancelaron muchas cirugías y procedimientos para adaptarse a la posible afluencia de pacientes con COVID-19. A medida que pasa el tiempo, el hospital está utilizando sus herramientas analíticas, como IBM SPSS Modeler, en una iniciativa de recuperación de servicios para evitar retrasos en las cirugías, incluso mientras planifica posibles aumentos en la capacidad de COVID-19.

“He utilizado diariamente el panel de COVID-19 para identificar la cantidad total de pacientes de la organización y su impacto en la capacidad dentro del Programa de medicina y de la unidad de cuidados críticos”, dice Wendy Cheung, directora del programa médico de North York General Hospital. “Proporciona datos en tiempo real sobre el volumen, la capacidad y la gravedad de los pacientes. Este panel proporciona insights para comparar nuestra capacidad interna y la gravedad con otras organizaciones y dentro de Central Local Health Integration Network (CLHIN) para Ontario”.

“A medida que continuamente creamos nuevos casos de uso para las herramientas de Cognos Analytics”, concluye Sri Vijay, “podemos seguir proporcionando más valor económico al hospital en términos de ayudar a las personas a obtener una mejor atención e incluso salvar vidas”.

Como uno de los principales hospitales académicos comunitarios de Canadá, North York General Hospital(NYGH) (enlace externo a ibm.com) brinda una experiencia de atención excepcional para sus pacientes y sus familias. Desde 1968, NYGH ha atendido con orgullo a una comunidad diversa de aproximadamente 400 000 personas en el norte de Toronto y otros lugares. Sus más de 5000 empleados, médicos y voluntarios ofrecen una variedad de servicios de cuidados intensivos, ambulatorios y de atención a largo plazo.