nyttnlshbilde

Nordlands­sykehuset

Skjermer i korridorene viser status.

Pasienten i sentrum

Bedrifter har lenge vært flinke til å bruke tilgjengelig data. Det økende volumet av data fra sosiale medier og kunde- og transaksjonssystemer gir oss stadig større muligheter til å sette kunden i sentrum. Hvilke behov har kunden? Hvordan ønsker de å bli kontaktet? Og hva er det de vil være tilbøyelige til å kjøpe om to måneder?

Big Data er merkelappen som har blitt satt på de økende datamengdene i samfunnet vårt. Big Data har lenge gitt næringslivet muligheten for å sette kunden i sentrum. Nå er det også på full fart på vei inn i helsesektoren.

På Nordlandssykehuset i Norge har man kommet langt i arbeidet med å trekke ut verdifull innsikt av data. Helseforetaket tilbyr spesialisthelsetjenester de aller fleste somatiske spesialiteter, psykiatri og rusbehandling for en befolkning på mer enn 200 000 langt nord i landet, der avstandene er store og veien til behandling kan være lang.

 

Fremtiden i sanntid
Barthold Vonen er medisinsk direktør på Nordlandssykehuset. Han ser store ressursutfordringer, men engasjeres også av et fremtidig helsevesen med pasienten i sentrum. De siste årene har man sett en tydelig dreining mot pasientsentrerte prosesser og klinisk beslutningsstøtte i sanntid.

– Sanntidsundersøkelser er veldig spennende, og noe vi håper vi kan få til på litt lengre sikt, sier Vonen. Dataene vi etter hvert samler  kan hjelpe oss til å forutse hvilke pasienter vi bør være spesielt oppmerksomme på. Da kan vi ta inn pasienter i et tilpasset pasientforløp basert på egenskaper som tilsier fremtidig risiko, forklarer han.

– Vi opplever nå en eldrebølge over store deler av Europa. Tenk om vi i fremtiden kan identifisere grupper av eldre mennesker som ikke er forbundet med noe særlig risiko. Da kan man allokere ressursene våre til de som virkelig trenger hjelp, sier han.

Barthold_vonen

Barthold Vonen, viseadministrerende direktør/medisinsk direktør, Nordlandssykehuset

Vonen påpeker likevel at det også er store utfordringer knyttet til Big Data.

– Vi har tilgang til uendelig mengder data, men det er jo store farer knyttet til dette også. Se bare på de synkende vaksinasjonsratene rundt om i verden. Millioner av mennesker våger ikke å vaksinere seg mot svineinfluensa, fordi de stoler mer på informasjonen man får gjennom sosiale medier enn fra fagfolk. Her må vi være svært varsomme i årene som kommer.

 

Rendyrket automatisering
For to år siden startet Nordlandssykehuset utviklingen av en ny løsning for automatisert strukturert journalgranskning av helsejournaler for å redusere antall uønskede hendelser i pasientbehandlingen. Med utgangspunkt i Global Trigger Tool (GTT) metoden kunne de kartlegge forekomsten av pasientskader gjennom å manuelt lese journaler, men ambisjonen var å fange opp flere hendelser gjennom å automatisere prosessen. Dermed kunne et bredere utvalg av journaler gjennomgås på kortere tid, med den heldige bi-effekten at sykehusene også sparer ressurser.

– Sammen med SAS Institute har vi utviklet Automated Trigger Analytics (ATA). Det er den aller første rendyrkede automatiseringen av GTT-metoden, sier Tonje Hansen, leder for sykehusets seksjon for pasientsikkerhet.

Tonje E Hansen

Tonje Hansen, leder for seksjon for pasientsikkerhet, Nordlandssykehuset

Automatisert strukturert journalgransking av helsejournaler ble først utviklet ved Karolinska Universitetssykehus i Sverige. Tanken var at man ved hjelp av såkalt textmining automatisk skulle finne markører som kunne indikere en medisinsk skade. Den svenske løsningen er likevel ikke sammenliknbar med løsningen som vi har utviklet på Nordlandssykehuset, sier Hansen.

– Vi ønsket å utvikle en nasjonal metode som var 100 prosent basert på GTT-metoden. Vår ATA-løsning er basert på en referansedatabase som er vesentlig større enn den de hadde på Karolinska. Det har gitt oss et bedre treffbilde på triggere. Vi har definert triggertreff for hver trigger, og brukt mye tid på å bygge opp dette helt fra grunnen, forklarer Hansen.

 

Store gevinster
Barthold Vonen gir et tydelig bilde på gevinstene som er oppnådd.

– ATA-løsningen har halvert arbeidsbyrden vår, og gir oss mye mer kunnskap om hvilke situasjoner som gir pasientskader. Dette gir oss helt nye skadeforebyggende perspektiver, sier den medisinske direktøren.

God kvalitet i pasientbehandlingen er det aller viktigste for Tonje Hansen. Det som skjer på gulvet i de ulike sykehusenhetene. Hun jobber for at alle pasientene skal få et tryggere sykehusopphold. Helt siden pasientsikkerhet ble et eget fag for drøye ti år siden, har hun vært opptatt av at pasienten skal stå i sentrum.

– ATA-løsningen har medført endringer i hverdagen min. Man sparer jo mye tid og ressurser. All logistikk rundt skjemaer og registrering er veldig mye enklere nå. Før var det å lage rapporter og skadestatistikk ekstraarbeid. Nå bare henter jeg ut dette direkte fra portalen, sier Hansen.

– Prosjektet vi har gjort her på Nordlandssykehuset kan absolutt kopieres. Nettopp fordi vi har holdt oss til GTT-manualen.

 

Brukervennlighet og åpenhet
ATA-løsningen som nå er tatt i bruk på sykehuset er utviklet med fokus på brukervennlighet. For å kunne sette pasienten i sentrum, må man også sette det helsefaglige i sentrum når teknologiske løsninger utvikles. Altfor mange prosjekter står bare på teknologi-beinet, mener Hansen.

– Vi har lenge hatt teknologien. Utfordringen er at det helsefaglige ikke har vært tilstrekkelig integrert tidligere, forklarer hun. ATA-løsningen hadde aldri vært mulig uten SAS Institute. Men den hadde heller ikke vært mulig uten oss. Nå har vi data på som er faglig viktige for oss. Vi har utviklet en løsning som helsearbeideren virkelig vil ha.

Nordlandssykehuset tror på åpenhet, og Hansen mener at det kanskje er på akkurat det området sykehuset hennes har markert seg sterkest.

– Åpenheten er kanskje det som definerer oss her på Nordlandssykehuset. Vi har bevisstgjort styret, så vel som ledelse og alle ansatte på hvordan vi jobber med analyse. Og ikke minst pasientene. Det ser du når du kommer inn på sykehuset. I foajeen har vi en egen skjerm hvor alle kan se pasientskadeoversiktene. Vi har også kvalitetstavler i pasientområdene, hvor vi publiserer resultater fra kvalitetsmålinger. Det tror jeg ikke det er så mange andre sykehus som gjør, sier Hansen.

Automated Trigger Analytics (ATA)

Bakgrunn: Pasientsikkerheten ved norske sykehus

Noen pasienter blir skadet i møtet med helsetjenesten.

  • 14%

    14 prosent av pasienter som blir innlagt på norske sykehus blir skadet under oppholdet (hyppigste skader: legemiddelrelaterte skader og infeksjoner)

  • 8%

    Ved 8 prosent av tilfellene oppstår det skader som fører til forlenget sykehusopphold. Ekstra liggedøgn er dyrt for samfunnet, og selvsagt ikke ønskelig fra pasientens ståsted.

  • 70 000

    70 000 uønskede hendelser årlig ved norske sykehus. 3 000 dør på grunn av disse hendelsene.

Løsning: Automated Trigger Analytics (ATA)

ATA er en standardisert og automatisert prosess for å identifisere pasientskader. Løsningen støtter den anerkjente GTT-metodikken, som gjøres slik:

  • 1

    Et tilfeldig utvalg av pasientjournaler undersøkes manuelt.

    Myndighetene krever at man sjekker 240 i året for å avdekke uønskede hendelser under sykehusoppholdet som kan knyttes til mulige behandlingsskader.

  • 2

    Team av helsepersonell identifiserer 57 forhåndsdefinerte triggere i disse journalene.

  • 3

    Teamet avgjør om triggerne identifiserer en pasientskade. Oppstod skaden under sykehusoppholdet?

  • 4

    Vurdering kvalitetssikres av lege.

  • 5

    Teamet klassifiserer pasientskaden etter type og alvorlighetsgrad.

Fordeler: Automated Trigger Analytics

Fordeler med ATA er:

  • Tidsbesparende.
    Automatisering av prosessen er tidsbesparende i seg selv, men man sparer også tid som vanligvis går med til GTT-opplæring ved eventuelle utskiftninger av helsepersonell i granskningsteamene.

  • Forenklende.
    Man oppnår enkel skaderegistrering, rapportering og oppfølging. Alle skader lagres i felles database.

  • Helhetlig.
    Enkel gjennomgang av alle journaler – ikke bare noen utvalgte. Man kan også analysere både strukturerte og ustrukturerte pasientdata, både aktuelle og historiske.