Читать «Практика управления Mayo Clinic. Уроки лучшей в мире сервисной организации» онлайн - страница 63

Отдел рационализации процессов и работающие в нем системные инженеры в течение нескольких десятилетий проводят исследования, чтобы сбалансировать пропускную способность клиники, особенно в соответствии с потребностями основного трафика, так, чтобы пациенты могли почувствовать оперативность обслуживания. До появления компьютеров бо́льшая часть работы была связана со статистическими подсчетами. Таким образом, промышленные инженеры придумали коэффициенты, которые до начала каждой процедуры показывают ожидаемую потребность в прохождении рентгена грудной клетки, анализов крови, консультаций ортопеда или уролога и т. д. В графике приема собственных пациентов (основного трафика) ежедневно оставляются открытые позиции для больных, которые приедут в клинику по направлениям своих лечащих врачей.

Сегодня все эти подсчеты, конечно, делают компьютеры. Новая система не только оптимизирует график приема, но и предоставляет менеджменту лучших аналитиков за всю историю клиники. Прежде отчеты о выполненных назначениях основывались на старых данных, показывающих заполнение позиций 30 или 60 днями ранее. Менеджеры мало что могли сделать, имея эти сведения. Теперь же аналитики прогнозируют будущие потребности. Имея информацию за несколько лет, аналитики отдела рационализации процессов могут создавать модели будущих потребностей на основе текущей информации. Джон Осборн, один из аналитиков, говорит:

Поскольку система содержит график приема врачей на 12 недель вперед, мы можем прогнозировать назначения общей терапии и другие в форме запросов на консультации. Зная общее количество назначений для новых больных на предстоящую неделю, мы можем, например, сказать неврологу, сколько человек ему нужно будет принять за указанный период. Невролог, в свою очередь, составляет график приема своих пациентов с учетом прогнозируемого поступления новых в течение предстоящей недели. Система даже позволяет предсказать, сколько назначений потребуется для новых пациентов со специфическими неврологическими заболеваниями.

По мере использования модель позволяет делать более точные прогнозы, что обеспечивает двойную выгоду. Во-первых, пациенты тратят меньше времени на ожидание приема. Во-вторых, возрастает производительность врачей, лабораторий и процедурных кабинетов, что выгодно клинике. Такой анализ характерен для различных отраслей, но не типичен для здравоохранения.

«Новейшая история» отдела радиологии в Рочестере позволяет понять, почему описанная выше модель имеет столь большое значение. В середине 1990-х годов развитие рынка обусловило необходимость увеличения пропускной способности кампуса в Рочестере. На фоне возросшего потока пациентов к отделу радиологии стали предъявлять более строгие требования другие отделы. Требования ужесточились потому, что появились новые методы лучевой диагностики. Темпы развития отдела отставали от внутренних и внешних рыночных требований, что приводило к огромным «пробкам».