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Codificación y Big Data:
el valor de los datos en un gran
Hospital
Jornada
Transición a CIE-10
Oportunidades y Retos
Juan Luis Cruz
CIO Hospital Universitario Puerta de Hierro
23 de Abril de 2015
Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda
Abril 2015
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índice
1. Puerta de Hierro: eHospital
2. Explotación de la información (BI)
3. Big Data
4. Conclusiones
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Página 3
1. Puerta de Hierro: eHospital
Hospital Público de Alta Complejidad – algunas cifras
• Hospital público de la Comunidad de Madrid de gran tamaño y
complejidad, con gran historia y nuevas instalaciones desde 2008
• Importante apuesta por las TIC, apoyados por DGSIS / ICM.
Hospital nivel 6 de HIMSS
• Más de 3.000 profesionales sanitarios
• 613 camas, 22 Quirófanos
• Actividad (anual):
–
–
–
–
550.000 consultas
150.000 urgencias
26.000 ingresos
17.000 intervenciones
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Algunas cifras acerca de las Tecnologías de la Información (TI) en el Hospital
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
3.000 usuarios TI
20.000 contactos con soporte TI/ año
+ 2.000 PCs
+ 110 aplicaciones software
+ 90 servidores
+ 120 LAN switches en 36 salas repartidoras
+170 puntos de acceso WiFi 802.11n
+80 Tablets Android 7´´, +50 PDAs
+150 dispositivos móviles personales (BYOD)
+500 usuarios reales en movilidad
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Modelo EMRAM de HIMSS - Hospital nivel 6
• Apostamos en 2011 por utilizar
como modelo de adopción y
evolución de la HCE el estándar
EMRAM de HIMSS
• Gracias al Servicio Madrileño de
Salud (DGSIS/ICM) y a la implicación
de los profesionales del hospital
alcanzamos el nivel 6 en Octubre de
2013
H.U. Puerta de Hierro
• Hospital nivel 3 más informatizado
de la Comunidad de Madrid, entre
los 40 hospitales top de Europa
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Modelo EMRAM de HIMSS - Hospital nivel 6
• La consecución del nivel 6 se centró
fundamentalmente en la implantación
de procesos y herramientas para
mejorar la eficiencia y calidad de la
asistencia y la seguridad de los
pacientes:
• Informatización de procesos asistenciales
clave.
• Soporte a la toma de decisiones (CDSS)
• Seguridad en el proceso de administración
de medicación (CLMA)
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Modelo EMRAM de HIMSS - Hospital nivel 6
• Acceso móvil a la Historia Clínica Electrónica: Selene
Mobility
• Clinical Decision Support Systems (CDSS):
• Ayudas a la Prescripción.
• Avisos ante resultados patológicos inesperados
en Rx y APA.
• Motor de reglas para la detección de pacientes en
riesgo de sepsis.
• Guías Clínicas
Cuidados.
para
Enfermería:
Planes
de
• Detección de ingresos en urgencias de pacientes
incluidos en Ensayos Clínicos.
• Closed Loop Medication Administration (CLMA):
• Registro de administración de medicación a pie de
cama mediante Selene Mobility.
• Sistema
seguro
de
administración
medicamentos citostáticos y hemoderivados.
de
• Intercambio de información clínica: Teleconsultas AP.
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Modelo EMRAM de HIMSS - Hospital nivel 6 - ROI de las TIC sanitarias
Teleconsultas con Atención Primaria
Alertas de Rx y Anatomía Patológica
Alertas a la prescripción de medicación
ePrescribing alerts performance (1st year)
Cita
Convencional
16,00%
35000
14,00%
30000
12,00%
AP
H
25000
10,00%
20000
8,00%
15000
6,00%
Teleconsulta
10000
4,00%
2,00%
5000
0,00%
0
Maximum
dosage
Active ingredient
duplicity
% Alerts modifying prescription
Inversión (desarrollo corporativo):
8.800 €
Resultados (algunos ejemplos):
• Apnea del sueño: 427
visitas,
23.485 días de paciente
ahorrados
1ª
• Hematología: 426 1ª visitas de
MIR, 43.026 días de paciente
ahorrados
Allergies
No. Alerts fired
Inversión (desarrollo
corporativo): 46.400 €
Resultados (1,5 años):
Resultados (1 año):
• 105 adelantos de cita, 26 días
en media
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Interactions
Inversión (desarrollo
corporativo): 35.200 €
• 1073 alertas generadas
• Ciática y Hernia Vertebral: 224 1ª
visitas de TRA, 10.976 días de
paciente ahorrados
Medication
duplicity
• 2.765 días de paciente
ahorrados con enfermedad
maligna
• 384 cambios de
prescripción debido a las
alertas.
• 19 reacciones alérgicas
potenciales evitadas
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Modelo EMRAM de HIMSS - Hospital nivel 6 - ROI de las TIC sanitarias
Sistema de seguridad transfusional
Recordatorios de cita por SMS
BI - Hospital de Semana
% consultas pacientes no presentados
7,2
7
6,8
6,6
- 1,08%
6,4
6,2
6
5,8
5,6
5,4
Discharge before weekend
5,2
2011
Inversión (5 años): 121.300
Resultados (5 años):
• 1 vida salvada
• 10 reacciones severas evitadas, 50
días de ingreso para esos
pacientes
Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda
2012
2013
• Consultas no perdidas: 5.400
en primer año
• Horas de médico no perdidas:
1.350 en primer año
Análisis de información de
estancias medias por
diagnóstico.
Agrupación de pacientes
con estancia inferior a la
semana en la misma unidad
Retorno: 247.400 eur / año
por ahorro de personal no
trabajando en fin de semana
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Nivel 7: Seguridad de los pacientes – evidencia científica
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Nivel 7: Seguridad de los pacientes - hospitales con grado A de Leapfrog Group (USA)
Representation of Hospitals with an "A" Leapfrog Hospital Safety Grade by EMRAM Stage
% GRADO “A” POR
NIVEL EMRAM-HIMSS
Leapfrog’s Hospital Safety Score®
assigns A, B, C, D and F grades to
more than 2500 U.S. hospitals based
on their ability to prevent errors,
accidents, injuries and infections.
Punto de inflexión
Extraído de l a presentación de John P. Hoyt – Health Insights by HIMSS presentation, june 2014, London
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Nivel 7: Consecución de la estrategia del SERMAS / Hospital
• Consolidar todos los niveles EMRAM previos.
• Sistemas de soporte a la decisión clínica (CDSS).
• Calidad y seguridad de la asistencia.
• Circuito cerrado de administración de medicación (CLMA).
• Continuidad de Cuidados.
• Nivel de utilización de los sistemas de información.
• Rendimiento y satisfacción de los
• Hospital sin papeles.
profesionales.
• Gobernanza de las TIC. Demostración de su ROI.
• Eficiencia de los procesos asistenciales.
• Explotación de la información de gestión y clínica.
• Potenciación de la investigación y la
• Intercambio de información clínica entre instituciones.
innovación.
• Recuperación ante desastres TIC y planes de continuidad
de negocio.
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Nivel 7: Seguridad de los pacientes - Tendencia mundial - Europa
Stage
DE
IT
NL
ES
PL
PT
Other
Europe*
Europe
Stage 7
0.3%
0.0%
0.0%
0.5%
0.0%
0.0%
0.0%
0.1%
Stage 6
0.0%
0.6%
13.2%
4.5%
0.0%
0.0%
0.0%
2.2%
Stage 5
9.9%
8.0%
36.8%
30.9%
2.4%
55.2%
66.7%
16.3%
Stage 4
3.4%
1.7%
2.9%
6.8%
0.0%
6.9%
0.0%
3.2%
Stage 3
6.8%
3.2%
1.5%
1.8%
0.0%
10.3%
0.0%
3.6%
Stage 2
34.5%
31.3%
44.1%
26.4%
10.8%
0.0%
33.3%
30.0%
Stage 1
0.3%
37.4%
1.5%
9.1%
16.9%
0.0%
0.0%
16.7%
Stage 0
44.9%
17.7%
0.0%
20.0%
69.9%
27.6%
0.0%
27.9%
N
383
524
68
220
83
29
9
1,427
Mean
1.7716
1.7872
4.0170
3.0751
0.5824
3.6277
4.3084
2.1787
EMRAM Scores, % of Hospitals, Q2/2014 (based on data from latest 24 months, no weighting etc. applied) HIMSS Analytics Europe
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Nivel 7: Seguridad de los pacientes - Tendencia mundial - USA
Q1 2014
Stage 6 – 13,3%
Stage 7 – 3,1%
13.3
3.1
EMR Benefits and Benefit Realization Methods of Stage 6 and 7 Hospitals Hospitals with advanced EMRs
report numerous benefits February, 2012 © 2012 THE ADVISORY BOARD COMPANY AND HIMSS
ANALYTICS
Data drom Q1 2014 from HIMSS AnalyticsTM Database
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Nivel 7: Programas de actuación
Mantenimiento
de los sistemas
y aplicaciones.
80
Consolidación
de los logros
TIC.
Difusión de los
resultados.
proyectos
ORGANIZACIÓN + PROCESOS + TECNOLOGÍA
Innovación e
Investigación en
TIC aplicadas.
Cumplimiento de
nuevos objetivos
estratégicos.
Ejecución de
proyectos
corporativos.
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1. Puerta de Hierro: eHospital
Nivel 7: Explotación de la información como elemento fundamental
• Consolidar todos los niveles EMRAM previos.
• Sistemas de soporte a la decisión clínica (CDSS).
• Circuito cerrado de administración de medicación (CLMA).
• Nivel de utilización de los sistemas de información.
• Hospital sin papeles.
• Gobernanza de las TIC. Demostración de su ROI.
• Explotación de la información de gestión y clínica.
• Intercambio de información clínica entre instituciones.
• Recuperación ante desastres TIC y planes de continuidad
de negocio.
La explotación de la información
clínica es uno de los aspectos
fundamentales para la
consecución del nivel 7 de EMRAM.
Implica trabajar sobre múltiples
aspectos:
• Organización de la HCE.
• Estructuración de la
información.
• Codificación.
• Arquitectura de sistemas de
información.
• Procesos de gestión de la
información.
• Organización dedicada.
¿Pero no estamos ya explotando la información clínica?
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2. Explotación de la información (BI)
Herramientas a nuestro alcance
Disponemos desde hace años de herramientas que nos permiten
evaluar aspectos clave de la asistencia sanitaria:
• Demografía de la población atendida y epidemiología.
• Actividad realizada.
• Accesibilidad.
• Eficiencia.
• Coste.
• Calidad y seguridad.
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2. Explotación de la información (BI)
Herramientas a nuestro alcance
Para ello son fundamentales conceptos y herramientas como:
• Registros: CMBD, SICYT, SIAE, RULEQ, etc.
• Codificación: CIE-9  CIE-10, HAC-POA (hospital acquired
condition-present on admission).
• Agrupación (case-mix): AP-GRD, APR-GRD (+severidad,
+riesgo de muerte).
• Análisis: Indicadores AHRQ, Eventos potencialmente
prevenibles: Reingresos (PPR), Complicaciones (PPC)
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2. Explotación de la información (BI)
BI como realidad actual en el Hospital: ACCESIBILIDAD
Mamografía
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2. Explotación de la información (BI)
BI como realidad actual en el Hospital: EFICIENCIA
Casemix-Adjusted Inpatient Hospital Average Length of Stay (IEMA)
1,4
1,2
1,2
0,97
0,97
0,95
0,95
0,94
1
Mejor
resultado
0,8
0,6
0,4
0,2
0
2009
2010
2011
2012
2013
2014
Controlling for differences in clinical factors (DRGs), Hospital Puerta de Hierro consumed
significantly less days of care than others hospitals
2014: 7.600 less days of care
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2. Explotación de la información (BI)
BI como realidad actual en el Hospital: CALIDAD
IQI 20 Pneumonia Mortality Rate
16%
14,21%
14%
12,81%
11,63%
12%
9,50%
Rate
10%
8%
6%
4%
2%
0%
2011
2012
2013
2014
In-hospital deaths per 100 hospital discharges with pneumonia as a principal diagnosis for patients ages 18 years and
older. Excludes obstetric discharges and transfers to another hospital.
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2. Explotación de la información (BI)
BI como realidad actual en el Hospital: CALIDAD
IQI 16: Heart Failure Mortality Rate
12%
10%
9,33%
8,21%
8,42%
8%
Rate
6,64%
6%
4%
2%
0%
2011
2012
2013
2014
In-hospital deaths per 100 hospital discharges with heart failure as a principal diagnosis for patients ages 18 years and
older. Excludes obstetric discharges and transfers to another hospital..
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2. Explotación de la información (BI)
BI como realidad actual en el Hospital: CALIDAD
Postoperative Sepsis Rate
1,8
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
H1
Hospital
HUPH
HUPH
H2
H3
YEARS
2011-2012
2012-2013
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HUPH
H4
HSMR
0,54
0,41
H5
H6
L CI
0,84
0,72
H7
H CI
1,25
1,16
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2. Explotación de la información (BI)
BI como realidad actual en el Hospital: COSTE
Coste del GRD
GRD 818 Sustitución de cadera excepto por complicaciones.
FARMACIA Medicación
Prótesis
Tpo. Quirófano 149 mIn.
Tpo. Anestesia 149 mIn.
2 Traumatólogos 316 mIn.
Radiodiagnóstico 3,25 exploraciones.
U. Enfermeria
11,3 días (EM)
Urgencias
0,49 urgencias
Alimentación
45 menús
Laboratorio (BIO, MIC, HEM) 36,09 URVs
FARMACIA
Prótesis
Quirófano
Anestesia
Serv. Médico quirófano
Radiodiagnóstico
U. Enfermería
Urgencia
Alimentación
Análisis Clínicos
Microbiología
Resto costes
50,82€
1.870,00€
1.004,33€
388,53€
511,44€
64,56€
2.083,63€
230,46€
203,23€
28,98€
53,82€
1.024,31€
COSTE GRD: 8.151,80 €
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2. Explotación de la información (BI)
¿Puede avanzarse más?
+ Variables, +valores (precisión)
+ Registros (tomas de datos)
+ Ámbitos (asistencia, investigación, hogar)
+ Técnicas
Minería de datos
Información no estructurada, imagen
+ Automatización  calidad del dato
+ Velocidad  Soporte a la decisión
Demografía y epidemiología
Actividad realizada
Accesibilidad
Eficiencia
Costes
Calidad y seguridad de la asistencia
CMBD
CIE-9-MC
AP-GRD
...
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Big Data
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3. Big Data
¿Qué es Big Data?
• Una nueva tendencia denominada Big
Data ha irrumpido con fuerza a nivel
global.
• Big Data es un término que abarca el
uso de técnicas para capturar,
procesar, analizar y visualizar
conjuntos de datos potencialmente
grandes en un marco temporal
razonable no accesible a las TI
estándar.
European Technology Platform NESSI (Networked European
Software and Services Initiative)
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3. Big Data
¿Qué es Big Data?
http://www.domo.com/blog/2012/06/how-much-data-is-created-every-minute/
“Every two days now we
create as much
information as we did
from the dawn of
civilization up until 2003”
Eric Schmidt. CEO Google (2010)
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3. Big Data
¿Qué es Big Data?
• Número de registros
• 2,5 millones de notas clínicas / año
• 270K informes / año
• 500K formularios con datos estructurados /
año
• 1,2 millones de peticiones / año, de las cuales
400K son analíticas con datos estructurados
Codificación
• 25K altas hospitalarias y 18K intervenciones
quirúrgicas codificadas
• 1,5 millones de pacientes en BB.DD, 350K
pacientes activos con 900K procesos
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3. Big Data
¿Qué es Big Data?
• Número de variables
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Página 30
3. Big Data
¿Qué es Big Data?
• Amplitud: del colectivo al
individuo:
– Socioeconómicos y
demográficos
– Epidemiológicos y de salud
pública
– Hábitos y conductas
– Clínicos
– Moleculares
– …
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Página 31
3. Big Data
¿Qué es Big Data?
• ¿Moda?
Google Search Trends: “Big Data” – 13/11/2014
http://www.google.es/trends/explore#q=big%20data
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3. Big Data
¿Qué es Big Data?
• ¿Moda?
Gartner's 2014 Hype Cycle for Emerging Technologies
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3. Big Data
¿Qué es Big Data?
• ¿Oportunidad?
http://www.bigopendata.eu/wpcontent/uploads/2014/01/bod_europe_2020_full_report_singlepage.pdf
demosEUROPA
Centre for European
Strategy - 2014
– Soporte a la toma de
decisiones
– Eficiencia de procesos
de negocio
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3. Big Data
¿Para qué Big Data?
Informatización
Datos
Salud
Autogestión
Promoción
Prevención
Asistencia
Investigación
Docencia
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eHealth
Análisis
Big Data
Socioeconómicos y
demográficos
Epidemiológicos y de
salud pública
Hábitos y conductas
Clínicos
Moleculares
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Página 35
3. Big Data
¿Para qué Big Data?
• Seguridad del paciente
• Eficiencia asistencial
• Detección de necesidades
formativas
• Potenciación de la
investigación
• Atracción de Ensayos
Clínicos
 Reducción de la variabilidad
clínica. Mejora de procesos
 Medicina 4P: Predictiva,
Preventiva, Personalizada y
Participativa
 Soporte a la decisión clínica
(CDSS):




Búsqueda de casos similares
Alertas
Pronóstico
Propuestas de acción
 Identificación de patrones de
comportamiento de profesionales:
buenas y malas prácticas
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3. Big Data
¿Para qué Big Data?
• Seguridad del paciente
• Eficiencia asistencial
• Detección de necesidades
formativas
• Potenciación de la
investigación
• Atracción de Ensayos
Clínicos
Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda
 Generación de más hipótesis de
investigación  más
publicaciones
 Mejora de la calidad de los datos y
de la amplitud de los análisis 
más impacto
 Conocimiento exacto de la base
de pacientes (número y
características)  más
credibilidad
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3. Big Data
¿Cómo avanzar en Big Data?
• No basta con comprar
una herramienta
software
• No basta con fichar a un
experto
• No basta con hacer lo
de siempre y llamarlo
Big Data
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• Cambio cultural: los datos
son un activo principal
• Abordaje integral:
Organización
Procesos
TI
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3. Big Data
¿Cómo avanzar en Big Data?
Organización
• Perfil “Data Scientist”
• Estructura multidisciplinar:
Procesos
TI
Directivos
Investigadores
clínicos y
básicos
Data Scientists
Informáticos
Epidemiólogos
Data Governance
Metodología
Herramientas TI
Documentación
Clínica
Control de
Gestión
Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda
Bioestadísticos
Unidades de
Calidad
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Página 39
3. Big Data
¿Cómo avanzar en Big Data?
Organización
Procesos
TI
• Gobierno de los procesos
relativos al manejo de
datos: Data Governance
• Metodología: CRISP-DM
http://es.wikipedia.org/wiki/Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining
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Página 40
3. Big Data
¿Cómo avanzar en Big Data?
Organización
• Seguridad y confidencialidad.
• Codificación.
Procesos
TI
• Política de estructuración vs. texto
libre.
• Automatización de datos.
• Diccionario de datos.
• Calidad de datos.
Source: Data Management for Clinical Research, 2014
Vanderbilt University - http://www.coursera.org
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3. Big Data
¿Cómo avanzar en Big Data?
Organización
• Big Data no tan Big
• Herramientas TI clásicas vs.
Nuevas herramientas:
Procesos
TI
– Natural Language
Processing - Full Text
Search
– Bases de datos
documentales: MongoDB /
No SQL
– Procesamiento paralelo:
Hadoop / Map Reduce
• Arquitectura TI para Big Data
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3. Big Data
¿Cómo avanzar en Big Data?
IT architecture for Clinical Analytics – Hospital Puerta de Hierro
EMR - Operational
Systems
Automatic
coding
Manual
coding
Coding
indexation
DEPARTMENT SYSTEMS
RIS
LIS
PHARMACY
CRITICAL CARE
ETL
DWH
DM
Free text: NLP
EMR SELENE
Full semantic
indexation
Research
databases
Business Intelligence
Visual Analytics
Information
Systems
SICYT
CMDB
DATA
GRD
BIG DATA
APPLICATIONS
AdvancedPatient
Search
Structured Data
Datamining
Biostatistics
ETL
S Ø PHOS
Analytics Systems Architecture
OMICS SW
NRT CDSS
Process tracker
CLINICAL
-OMICS
20
2/28/2015
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4. Conclusiones
La explotación de la información clínica es una condición necesaria para
mejorar la calidad y seguridad de la asistencia.
La adecuada codificación es clave para llevarla a cabo.
Big Data es un concepto que abarca la captura, procesado y análisis de
grandes conjuntos de datos.
Extiende la explotación actual de la información clínica hacia nuevos
límites.
Más allá del marketing, es una gran oportunidad en el entorno sanitario.
Debemos prepararnos para ser competitivos: considerando a los datos
como un activo principal y estableciendo cambios organizativos que
incluyan personal dedicado, rediseñando los procesos de gestión de
la información e invirtiendo en las arquitecturas TI necesarias.
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4. Conclusiones
CIE-10 puede suponer un gran impulso...
Pero avanzar hacia Big Data y hacia la medicina del futuro
está en vuestras manos.
“sólo el que sabe es libre, y más
libre el que más sabe. [...] No
proclaméis la libertad de volar,
sino dad alas [...]”
Discurso de D. Miguel de Unamuno en el Ateneo de Valencia
24 de Abril de 1902
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