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성공 사례

 

환자를 위한 최상의 의료서비스 구현

데이터 주도형 접근법으로 의료서비스 질 개선에 성공한 Crouse Hospital

대부분의 조직들이 데이터 주도형 접근법을 통해 서비스 품질을 관리하기를 원합니다. 하지만 전문 프로그래머 인력 없이 이것이 가능할까요? 뉴욕 주 시러큐스에 소재한 Crouse Hospital은 SAS의 포인트 앤 클릭 지원 솔루션을 활용해 수술 후 환자의 감염 예방과 퇴원 절차 간소화, 그리고 재입원율 감소를 위한 다양한 품질 관리 이니셔티브를 운영하고 있습니다.

500 병상을 가지고 있고, 57명의 신생아를 수용할 수 있는 Crouse는 뉴욕 주 중북부의 15개 카운티의 환자들을 대상으로 의료 서비스를 제공하는 기관입니다. 이 병원은 환자 진료의 질과 안전성을 감독·개선하기 위해 DNV Healthcare와 제휴를 맺고 있으며, 민관 협력 기구인 Partnership for Patients(서비스 품질, 안전, 비용 문제를 주로 다루는)의 회원이기도 합니다. Crouse는 의료서비스 품질 관리 분야에 대한 공헌도를 인정 받아 수많은 자격 승인을 취득하고 각종 을 수상한 바 있습니다.

이 병원의 CQO(Chief Quality Officer)인 Derrick Suehs의 말을 들어보겠습니다. "우리의 사명은 '최상의 의료 서비스'를 제공하는 것이고, 이를 위해서 우리가 수행하는 업무와 그에 따른 결과를 평가할 수 있어야 합니다. 중요한 것은, 조직 구성원이라면 조직 차원에서 특정 영역에 관심을 가질 줄 알아야 한다는 점입니다. 물론, Crouse에 몸담고 있는 우리는 최상의 의료 서비스를 제공하는 데 관심을 기울여야 할 것입니다. 우리는 매일 같이 평가 기준에 대해 대화를 나누기 때문에 서비스 품질이 어떻게 성과에 영향을 미치는지 잘 알고 있습니다. SAS는 업무 수행과 성과에 관한 현 주소를 정확히 알 수 있게 해줄 뿐만 아니라, 탁월한 통계 분석 능력을 바탕으로 우리의 노력이 진정한 결실을 맺고 있다는 확신을 심어줍니다."

 

의무기록 감사의 수준을 넘어서

서비스 품질 개선 담당 이사 Jennifer Watkins는 이렇게 설명합니다. "수많은 병원들이 의무기록에 대한 감사를 실시하여 단순히 '상한 사과'를 찾아내려고만 합니다. 결국 구시대적 품질 보증 모델을 여전히 고수하고 있는 것입니다." 데이터를 분석하는 기관들도 일부 있지만, 그마저도 1년에 한 번 꼴로 특정 문제만을 검토하기 위해 개발된 특수 프로그램을 실행하거나 아예 데이터를 컨설턴트에게 떠맡긴 뒤 보고를 받는 식으로 업무가 이루어지고 있습니다.

Crouse는 관리자, 의사, 간호사가 수술 후 감염에서부터 입원 기간에 이르기까지 모든 사안에 대한 평가 기준을 지속적으로 관찰할 수 있도록 하는 보다 폭넓은 접근방식을 원했습니다. 아울러 데이터를 철저히 파헤치고, 때로는 6시그마 기법을 통해 품질 개선을 이루어질 수 있도록 보건의료 관계자들을 지원하고자 했습니다.

Watkins는 "일회성에 그치지 않고 매달 또는 분기마다 의사들에게 피드백을 제공할 수 있다"고 말합니다.

데이터를 활용한 의료서비스의 질 개선

이 병원은 분석 기술을 활용해 품질 이니셔티브를 쉽게 추적하고, 고위험군 환자가 건강 관리에 필요한 서비스를 받을 수 있도록 지원하는 모델을 개발하고 있습니다. 아울러, 의료 업체들과 공동으로, 가령 특정 진료 부서에서 지체 시간(가령 입원 일수)이 길어지는 이유 등과 같은 복잡한 문제를 다루는 쿼리를 생성합니다.

수술 후 감염을 한 예로 들 수 있습니다. 최근 연구에 따르면, 수술 후 감염 발생률을 줄이는 방법 중 하나는 수술 전에 어떤 환자가 포도상구균 집락을 가지고 있는지 알아내는 것입니다. 실제로 Crouse가 고관절 시술 전에 포도상구균 집락이 존재하는 환자를 선별·치료하기 시작한 다음부터 수술 후 부위 감염률이 60%나 감소했습니다. 정형외과에서 이룬 성과를 직접 목격한 타 외과 의사들도 이에 자극을 받아 유사한 프로토콜을 채택하고 그 효과를 테스트하기에 이르렀습니다.

한편, 산부인과에서는 분만 전 입원 기간이 늘어나는 현상이 감지되었습니다. 분석가들은 처음에 이것이 한두 가지 의료 관행과 연관되어 있을 것으로 예상했지만, 사실은 그렇지 않았습니다. 산부인과 과장이 보고서를 배포하기 시작하자 의사들은 문제를 보다 정확히 파악하기 위한 각종 유형의 데이터 분석을 요구했습니다. Crouse의 서비스 품질 개선 분석가 Rachel Carey는 이렇게 얘기합니다. "우리는 혹시 남아의 포경수술 일정 때문에 퇴원이 지체될지도 모른다는 생각에서 성별에 따른 입원 기간을 검토해 보았습니다. 하지만 그것은 전혀 관련이 없는 것으로 밝혀졌습니다." 이제 분석가들은 과거 합병증을 유발하는 요인을 지니고 있던 임산부 환자의 퍼센티지를 검토하고 있습니다.

병원은 또한 분석 기술을 활용해 수술 전 항생물질 관리에 적합한 시점을 찾아냅니다. 대개의 경우 수술 1시간 전 이내에 항생물질을 투여하는 것이 감염 예방에 이상적이지만, 환자들이 다양한 수술 전 단계를 거치게 되므로 투여에 가장 적합한 시점을 명확히 파악하기가 어려운 실정입니다. 반면에, Crouse는 분석 기술을 도입해 각 단계마다 투여에 가장 적합한 시점을 결정하는 데 얼마의 시간이 소요되는 지 추적할 수 있게 되었습니다.

또한, 환자의 중증도를 조사하여 예상에 없던 재입원을 줄이는 데도 분석 기술이 사용되고 있습니다. 가령, 분석가들은 어떤 요인—가령, 기존의 건강 상태, 연령, 입원 사유 등—이 재입원과 가장 깊은 상관관계를 가지는지 조사합니다. 그런 다음 이 정보를 바탕으로 입원 시 고위험군 환자를 파악하고 불필요한 재입원을 막기 위한 예측 모델을 개발합니다.

이 같은 노력 덕분에 Crouse는 의무기록에서 무작위로 추출한 샘플이 아니라 모든 데이터를 효과적으로 활용할 수 있게 되었습니다. 데이터 주도형 접근법은 의료진의 지지를 이끌어내는 데 매우 결정적인 역할을 합니다.

신속하고 간편한 데이터 취합

통상 데이터는 여러 곳에 산재되어 있으므로, Rachel Carey와 Lyn Johnson 같은 분석가들이 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 한 장소에 취합하는 것이었습니다. Watkins는 "우리가 가지고 있는 정보는 서로 다른 데이터베이스에서 입수한 것들"이라고 말합니다. 메디케어 및 메디케이드 서비스 센터(Center for Medicare & Medicaid Services)의 결장 수술 합병증에 관한 보고서와 뉴욕 주 보건국(NYS Department of Health)의 고관절 수술에 관한 보고서를 작성하는 과정에서, 분석가들은 환자가 수술실에 머무는 시간, 마취 합병증 발생률, 외과의에 관한 세부 정보, 응급 처치 적용 여부 등에 관한 데이터가 필요했습니다. Watkins는 이렇게 설명합니다. "우리는 서로 다른 데이터베이스에서 얻은 정보를 통합하고 계산을 실행해야 했습니다. 다른 곳에서는 대부분 이런 일을 수작업으로 처리하지만, 우리는 SAS 덕분에 작업을 자동화할 수 있었습니다."

병원은 또 데이터베이스를 생성하여 담당의 별로 임상 치료의 질 개선 문제(재입원과 불만 사항 등)를 추적할 수 있었습니다. 이 같은 성과는 개별 의사의 서비스 개선뿐 아니라 기관의 인가 취득에도 도움이 됩니다. Johnson은 "이 프로젝트 역시 SAS 없이는 성공할 수 없었을 것" 이라고 말합니다.


프로그래밍이 필요 없는 인터랙티브 시각 리포팅 및 분석 기능

Johnson은 대학원과 전에 일하던 회사에서 이미 SAS를 사용했습니다. 특히 그녀는 SAS Analytics 솔루션에 SAS® Enterprise Guide®가 새로 포함되었다는 사실에 흥미를 가지는데, 이 툴이 제공하는 메뉴와 마법사 기능이 번거로운 프로그래밍 작업 없이 데이터를 분석하고 결과물을 배포할 수 있게 해주기 때문입니다. 병원에서는 이러한 분석 결과를 좀더 심도 있게 다루기 위해, 인터랙티브 데이터 시각화 기능을 통해 고급 분석과 탐구 데이터 분석을 강화시켜 주는 포인트 앤 클릭 지원 솔루션인 SAS® Visual Data Discovery를 사용하고 있습니다.

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Crouse Hospital

비즈니스 이슈:

수술 후 감염률과 재입원율을 낮추고, 입원 기간을 분석하여 의료 서비스의 질을 개선해야 합니다.

Benefits:
  • 고관절 수술 환자의 수술 후 감염률이 60% 감소했습니다.
  • 수술 전 항생물질 투여 시점을 보다 정확히 파악할 수 있게 되었습니다.
  • 환자의 재입원 가능성 상승 시점을 정확히 파악하여 상황에 효과적으로 대처할 수 있게 되었습니다.

의료진에게 데이터를 보여주면 보다 큰 신뢰를 얻을 수 있습니다. 우리는 또한 관련 툴을 이용해 아이디어와 이론을 테스트합니다.

Jennifer Watkins

서비스 품질 개선 담당 이사

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