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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 Página 2 índice 1. Puerta de Hierro: eHospital 2. Explotación de la información (BI) 3. Big Data 4. Conclusiones Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 4 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 5 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 6 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) Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 7 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. Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 8 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda 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 Abril 2015 Página 9 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 Abril 2015 Página 10 1. Puerta de Hierro: eHospital Nivel 7: Seguridad de los pacientes – evidencia científica Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 11 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 12 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. Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 13 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 14 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 15 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. Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 16 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? Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 17 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. Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 18 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) Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 19 2. Explotación de la información (BI) BI como realidad actual en el Hospital: ACCESIBILIDAD Mamografía Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 20 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 21 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. Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 22 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.. Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 23 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda HUPH H4 HSMR 0,54 0,41 H5 H6 L CI 0,84 0,72 H7 H CI 1,25 1,16 Abril 2015 Página 24 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 € Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 25 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 ... Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Big Data Abril 2015 Página 26 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) Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 27 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) Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 28 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 29 3. Big Data ¿Qué es Big Data? • Número de variables Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 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 – … Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 32 3. Big Data ¿Qué es Big Data? • ¿Moda? Gartner's 2014 Hype Cycle for Emerging Technologies Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 33 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 34 3. Big Data ¿Para qué Big Data? Informatización Datos Salud Autogestión Promoción Prevención Asistencia Investigación Docencia Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda eHealth Análisis Big Data Socioeconómicos y demográficos Epidemiológicos y de salud pública Hábitos y conductas Clínicos Moleculares Abril 2015 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 36 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 Abril 2015 Página 37 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda • Cambio cultural: los datos son un activo principal • Abordaje integral: Organización Procesos TI Abril 2015 Página 38 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 Abril 2015 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 41 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 42 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 43 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. Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 44 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 Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda Abril 2015 Página 45