杜克大学儿童医院的六西格玛：成本降低和服务提升

六西格玛在杜克医学中心

杜克大学医学中心教授Tanaka大夫的病人都很小，但是他们对于医学院的手术、运营等方面的影响可不小――六西格玛也一样。

在杜克，六西格玛是找到问题的根源、改善现状和考量改善的标准方法。医院已经成功的在员工里培养了30各黑带和60多个绿带。服务质量总监Bill Burton（类似国内医院医务处主任）认为六西格玛的实施大大改善了杜克医学中心的就医流程，用药安全和病人满意度。

某一天，David Tanaka医生可能会把橡皮管插入一个26周大的早产儿童的胃腔，通知当地医院启动特殊护理系统，或者进行新生儿医学状况方面的研究工作。他也可能会仔细检查帐单和付款之间的差异，以提升医院的财务指标：而良好的财务状况是支撑医院永续运营和为患者提供更优质的医疗救治服务的必要基础。

对于临床教授或者儿科大夫来说，检查财务记录也许显得有点不务正业，但是今天，数据整理和分析已经成为Tanaka大夫的一门定期功课。Tanaka大夫的职能之一，就是减小医院收支体系的误差、低效率和不必要的失误。他在流程改进及其效果方面的研究已经成功的帮助儿童医院一跃成为杜克大学医学中心最成功的部门之一：成本大为降低，服务质量飞速进步，患者满意度也因而得以提高。

Tanaka大夫说早在1997年他就已经开始和财务打交道。当时的工作主要是找明显的财务差错，因为儿童医院的财务状况明显有问题。 尽管他从来没有受过正式的财务培训，他说当时他只想“给财务止血”。尽管通常来说儿童医院的财务状况都不怎么太好，一些医院连盈亏相抵都难以做到，但是 Tanaka大夫根据自己用JMP软件对医院的财务数据进行简单分析得出的结论，认为改善的空间大大存在，而且现状是完全可以被提高的。

现在儿童医院已经是杜克大学医学中心最成功的部门之一。而这样的改变并不是来自于医务制度的改革,医生们并没有在每天就诊更多的病人以提高收入。所有这些正面的变化，都来自对过往财务和交易数据的分析、结论和改善。

重要发现可以改变很多

使用JMP对财务数据做了最基本的图形分析，Tanaka大夫就已经毫不费力的发现了医院的某些方面需要改善，关键业务需要仔细分析。帐单系统和收费系统效率低下而且漏洞不少，两套系统对于同一个就诊记录的编码系统居然也是不一样的：这个问题引发了错误的产生。这些错误导致了医院浪费了几十万美金。而每当成本提升，浪费增加，每个人的成本也随之增加，不管这个人是病人还是医院职员。但是对于病人来说：他并没有义务为医院的错误买单！

为了确保病人的就诊成本降低，保险公司、政府医疗保险制度和医疗补助制度需要定期给医院付款。为了使得所付的款项恰当无误而且对纳税人公平，在医院和付款方之间的正确沟通非常关键：至少要保证每个病人在医院的实际花费和他向保险方提供的付款申请要保持一致。 由于Tanaka大夫在流程改善方面的努力，杜克儿童医学院在这类付款申请方面的改善极其明显。

魔鬼在细节里面

Tanaka告诉了我们他是如何发现一个细微的帐单错误最终导致了巨额的赔付不足的：最简单的方法就是数据对比。通过比较新生儿的出生重量和其健康状况之间的参数来判断他所需要的治疗和花费。一个健康儿童和一个体重不足的早产儿所需要的医疗服务和相应的服务费用之间的差别是非常大的。通过建立这样一个比较模型，并且给各种不同的典型新生儿健康状况编码，可以帮助判断医生在填写诊断报告时的大概准确程度。

迄今为止，出生重量已经成为判断所需治疗/看护的重要指标。“有些情况下，1克的体重差异可以导致3万美金的治疗费用差距。”， Tanaka大夫说。体重作为这样一个及其关键的指标，应该被医生忠实无误的记录在案。

另一个参数是“早产”。这个词也应该准确无误的出现在新生儿就医档案里面。否则，一个只有26周大的早产儿和一个40周大的足月儿之间的差别会难以明显区分。其他的一些参数也应该按照既定的顺序出现在档案里，这样编码人员就可以通过恰当的编码规则完整的反映该新生儿的健康状况和就医情况，以便保险赔付人员清楚的了解情况并且作出正确的赔偿判断。

通过JMP提供的“图形化的统计分析”设计理念，Tanaka大夫可以用图形化的方式去审查那些编码数据，并且由同一组数据生成的不同种类的图形和图形之间，以及图形和数据表之间有完整的动态链接。如果你对于一组数据有疑问，只需要点击相应的图形部分，这一部分就会被颜色加深显示，这部分数据在其他图形里面所代表的部分也同时被加深现实，这样可以在几秒种内判断出这些数据代表那些新生儿状况，以及这些状况是否正常等等。Tanaka大夫甚至在通过这个功能比较不同大夫的就诊情况。如果一个医生的开单数量和巨额有规律的比其他医生高，那么也许他的病人一直是比较病重的。如果不是这样的情况的话，就要好好仔细调查一下是否有其他隐藏的问题了。

医院的另一个问题是政府医疗保险。因为医疗保险的报销一直难以预测，因此这给医院的财务状况带来了一定的压力。医疗保险赔付部门总会对一些病例拒绝赔付，却从来不给出足够的理由。仔细分析那些被拒付的数据，问题就很快被找到了：有些病人在不到一年的时间内就已经用光了医疗报销规定的额度。但是杜克医学中心的帐务系统没办法实现了解这些情况，所以在一年之初，一切看起来都很好，到了年底，总有很多钱没法赔付，这导致了医院本身的亏损。

通常，人们习惯直奔主题地解决问题，直接奔着错误本身而来，这样通常是头疼医头，脚疼医脚，治标不治本。和常规解决问题的方法不同， Tanaka侧重于对大规模交易数据进行系统性地变量分析。 在他的统计方法下，错误本身不是最重要了，更重要的是找出导致错误发生的系统性原因：这些原因通常以“变量”的形式体现在数据里面。而找到这些影响目标值（也就是错误）的变量，计算出这些变量影响目标值的方式，才可以指定合理的流程和制度去改善和提升。

Discoveries yet to be made

Tanaka 持续不断的对杜克医学中心的运营和财务体系的流程进行改善。在他的工作体会里，把统计方法诸如SPC（统计过程控制）和DOE（试验设计）和医疗系统的问题联系起来是非常重要的。“人们习惯于拍脑袋决策。而可笑的是，没有人原因承认自己在拍脑袋，而事实上，我们周围，大多人，大多数机构，都在用很简单的方法做决策”。用恰当的工具去定位问题，找到影响问题的关键变量，则是科学决策的第二步。这种方法有人称之为“数据化决策”，有人成为“六西格玛思想”，其内涵都是统计方法在现实世界的应用。 在他的眼里，JMP作为一个非常强大的专业统计工具，对小儿科医疗事业的帮助还可以更大：“通过JMP软件提供的数据挖掘工具对儿童在急诊室和医生诊断室内的行为数据分析，我们可以判断哪些儿童有较大的被虐待可能” 。

“追踪干涉治疗方法的成功也是JMP的价值之一”。Tanaka大夫说道，“现在，在对怀孕妇女的营养咨询和禁烟计划并没有和她们新生儿的体重和其他健康状况联系起来。这里面大有文章可做。提升下一代的健康状况其实要从对准妈妈的帮助开始。而JMP毫无疑问，可以为人类贡献更多” 。