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KPIs desde la teoría a la práctica

(Utilización real de minería de datos)

Dr. José Manuel Gasalla Herraiz

Jefe de Servicio Análisis Clínicos

Hospital “Príncipe de Asturias”, Alcalá de Henares (Madrid)Restricted © Siemens Healthcare GmbH,

2018

Minería de datos como herramienta de mejora continua del laboratorio clínico

Congreso Nacional Laboratorio Clínico 2018

Índice Introducción


1. Minería de Datos Medicina de Laboratorio

2. KPIs implementados

3. Ejemplo

Ampliación de las bases de datos utilizadas

1. Conjunto Mínimo Básico Datos (HIS)

2. Farmatools

3. Interferencias Medicamentosas

R1. Qué es R y para que sirve

2. Implementación de R en Health Analytics

3. Estudios de causalidad multivariante

Uso de Health Analytics1. Procalcitoninas pedidas por los diferentes servicios una fecha determinada.

2. Médicos peticionarios

3. Top ten de determinaciones realizadas por un servicio


Traspaso de información



Mayo 2017: Creación grupo MDML

Agosto 2017: Comienzo creación fichas KPIs

Mayo 2018: Finalización fichas KPIs

Julio 2018: Implementación KPIs en Health Analytics

Septiembre 2018: activación Health Analytics


INDICADOR DE CANTIDAD

CÓDIGO

CMS-CA-01

NOMBRE

Número de solicitudes, Mes Creación

07/05/2018

Modificación

05/06/2018

OBJETO Conocer el número de solicitudes (peticiones) remitidas al laboratorio en un periodo de tiempo (por defecto mensual), agrupadas por

grupos de servicios peticionarios. Se aplica tendencia y pronóstico simple.

MÉTODO DE NÚMERO DE SOLICITUDES / MES, AGRUPADO POR GRUPOS PETICIONARIOS DEFINIDOS EN SERVOLAB.

Método de cálculo de la tendencia: Regresión lineal (Gráfico 1). Suavizado exponencial simple (Gráfico 2).

OBTENCIÓN

UNIDAD DE MEDIDA Número de solicitudes/unidad de tiempo.

FRECUENCIA Mensual (Modificable: Por hora/día/semana/mes/año de recepción de las solicitudes).

VARIABLES Área asistencial, niveles asistenciales, grupos peticionarios, unidades, profesionales.

TOMA DE DATOS RESPONSABLE Jordi Miró

FUENTE DATOS SIL SERVOLAB4

OBSERVACIONES Se dispone de datos Top-ten del indicador en el Cuadro de Mandos.

REVISADO: APROBADO:

Firma del responsable Firma del responsable

Fichas de indicadores


Health Analytics


Indicadores


Nº Solicitudes Mes Agrupados por Grupos peticionarios definidos en el SIL


NEFU- Nefrología Urgencias

(Datos anonimizados)


Nº Solicitudes Mes Agrupados por Grupos peticionarios definidos en

el SILPulsando este botón, tenemos la posibilidad

de editar las características del informe tanto

a nivel de datos, grafica como en la definición

de la visualización del mismo


Creación de informes


Diseño de las gráficas


SQL (Structured Query Language)


Ampliación de las bases de datos utilizadas

CMBD

Farmatools

Interferencias Medicamentosas


Traspaso de información


CONJUNTO MÍNIMO BÁSICO DE DATOS (CMBD)


R

Qué es R y para qué sirve

Implementación de R en Health Analytics

Estudios de causalidad multivariante


R

R es una familia de programas informáticos de acceso libre, para la manipulación,

cálculo y expresión gráfica de datos.

Entre estos programas tenemos:

Sistema efectivo de manejo y almacenamiento de datos

Conjunto de operadores para cálculos vectoriales en matrices

Conjunto de herramientas intermedias, integradas y coherentes para análisis de

datos.

Sistema gráfico de estudio de variables

Un lenguaje bien desarrollado, simple y efectivo para implementar dichos

estudios.

R puede ser visto como una implementación del lenguaje “S” desarrollado en los

laboratorios “Bell Telephone” por Rick Becker, John Chambers y Allan Wilks


Uso de Health Analytics

Procalcitoninas pedidas por diferentes servicios.

Médicos peticionarios.

Top ten de determinaciones realizadas por un

servicio


Procalcitonina


Procalcitonina

(Datos anonimizados)


Cargas de trabajo


TOP 10


CONCLUSIONES

1. Health Analytics viene implementado con KPIs listos para usar.

2. Health Analytics puede crecer hasta donde quiera el usuario,

mediante programas abiertos, como R.

3. El uso de Health Analytics es fácil e intuitivo y se puede implementar

graficamente añadiendo variables a los ejes de coordenadas.


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