Cathay General Hospital
고비용의 의료 연구, 획기적인 절차 등 병원 시설에 다양한 구명 기법을 기대하지만 심혈관 질환 환자 치료 시 대만 병원에서 사용한 접근 방식, 즉 데이터 분석은 매우 인상적입니다.
심장 질환은 대만에서 가장 큰 사망 원인 중 하나이기 때문에 전국의 헬스케어 전문가들은 당연히 선택할 수 있는 치료법을 개선할 방법을 찾고 있습니다.
그래서 타이페이 시에 있는 Cathay General Hospital의 Lean Six Sigma 프로젝트 팀은 관상 동백 심장 질환 때문에 발생하는 심장 마비인 급성 ST 상승 심근 경색(STEMI) 환자를 치료하는 응급 혈관형성술 프로세스를 조사했습니다. 진단부터 치료까지 기다리는 시간 같은 요소를 개선하면 여러 생명을 구하는 데 도움이 될 수 있습니다.
병원의 품질 관리 센터에서, 의사와 품질 관리자들은 Minitab Statistical Software를 사용하여 병원의 프로세스를 평가하고 진단 및 치료 프로세스를 모두 자신 있게 재설계하면서 의료 자원을 더 많이 절약했습니다.
과제
STEMI 환자 진단에는 심전도 검사 결과와 심장 마커가 사용되며, 이런 환자의 치료에는 도착 후 90분 아내에 혈관형성술을 마치는 방법이 권장됩니다.
의료 전문가들은 이 기간을 D2B(도어 투 벌룬) 시간이라고 하는데, 혈관형성술에는 카테터를 사용하여 막힌 혈관 안에 작은 풍선을 삽입하는 단계가 포함되기 때문입니다. 막힌 부위에서 풍선을 팽창시키면 혈액이 다시 흐를 수 있습니다.
환자의 생존 확률을 극대화하기 위해, 팀은 프로세스의 각 단계를 평가해야 했습니다. 팀은 어떤 변수 때문에 D2B 시간이 권장 치료 시간을 초과하게 되는지, 그리고 더 중요하게는 이런 변수를 최소화하기 무엇을 조정할 수 있는지 확인해야 했습니다.
Minitab을 활용한 사례
팀은 Minitab Statistical Software를 사용하여 심전도 검사, 수술 전 대기 시간, 풍선 팽창 시간을 포함하는 D2B 시간을 분석했습니다.
하지만 분석 결과를 신뢰할 수 있으려면 분석하는 데이터를 신뢰할 수 있어야 합니다. 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해, 프로젝트 팀은 Minitab을 사용하여 측정 시스템에 대해 Gage R&R 연구를 실시했습니다. 이 방법을 사용하면 시스템의 정확도가 반복성과 재현성을 포함하여 평가되므로, 측정값의 일관성과 신뢰성이 보장됩니다.
측정값의 정확도를 확인한 후, 팀은 9개월 동안 발생한 40건의 STEMI 사례에서 수집한 D2B 데이터를 분석했습니다.
팀은 우선 데이터를 검정하여 여러 가지 분석 유형의 핵심 가정인 데이터가 정규 분포를 따르는지 여부를 확인했습니다. 데이터는 정규 분포를 따르지 않았지만, 팀은 Minitab을 사용하여 Box-Cox 변환을 적용해 데이터를 쉽게 정규화했습니다. 그런 다음 변환된 데이터를 사용해 I-MR 관리도를 만들어서 프로세스가 시간이 지나도 안정적인지 평가했습니다. 이 관리도 유형은 개별 관측치(I)와 이동 범위(MR)를 모두 표시하여 관측치의 평균과 변동성이 시간이 지남에 따라 어떻게 바뀌는지 나타냅니다.
프로젝트 팀은 Minitab을 사용해 공정 능력 분석을 수행하여 프로세스가 퍼포먼스 규격을 충족하는지 여부를 확인하고 프로세스를 개선할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공하기도 했습니다. 이 사례에서 D2B 시간의 규격 상한은 90분이었습니다. 공정 능력 분석 결과에 따르면, 병원의 STEMI 사례 처리 프로세스를 크게 개선할 여지가 있는 것으로 확인되었습니다.
팀은 STEMI 환자를 처리하는 단계를 각각 조사하고 효율성을 크게 높일 수 있는 단계를 몇 개 확인했는데, 여기에는 진단 확인, 환자 투약, 수술 준비, 카테터 삽입실로 환자 이송, 풍선 팽창 같은 단계가 포함되었습니다.
결과
팀은 STEMI 프로세스를 평가한 후 가슴 통증이 있는 상태로 병원에 도착하는 환자를 곧바로 심전도 검사실로 보내고, 치료서를 수기로 작성하지 않고 자동으로 인쇄하고, STEMI 약품 패키지를 응급실에서 사용할 수 있게 준비하고, 진단 확인 시 카테터 삽입 담당자에게 연락하고, 모든 STEMI 수술 장비를 상자 하나에 미리 넣어두고, 수술 시간을 이용해 혈관형성술에 익숙하지 않은 직원들을 가르치는 관행을 중단하는 등의 개선 사항을 이행했습니다.
그 후 팀은 추가 데이터를 수집하고 프로세스를 재평가했습니다. 팀은 Minitab을 사용해 새로운 데이터를 분석하여 평균 DB2 시간이 139.2분에서 57.9분으로 58.4% 개선되었음을 입증했습니다. 또한 공정 능력 분석에서는 이 새로운 프로세스가 새로운 규격을 충족할 수 있는 것으로 나타났습니다.
프로세스 효율이 개선되면 환자가 혈관형성술을 더 빨리 받게 되어 생명을 구할 수 있습니다. 새 프로세스를 이행한 후 STEMI 환자의 평균 입원 기간이 3일 단축되어 병원은 의료 자원 비용을 440억 달러 절감하는 효과도 얻었습니다. 이 프로젝트는 대만 병원 인증 공동 위원회(Taiwan Joint Commission of Hospital Accreditation)의 표창을 받고 생명공학 및 의료 산업 연구소(Institute for Biotechnology and Medicine Industry)의 국가품질상징(Symbol of National Quality) 상을 받았습니다.
데이터 분석과 Lean Six Sigma 방법을 헬스케어 시스템에 적용했다는 소식은 실험적인 수술과 달리 톱뉴스가 되지 않습니다. 하지만 더 많은 병원에서 데이터 분석을 사용해 절차를 더 효과적이고 더 빠르고 더 안전하게 개선하면 생명을 구한 환자들의 얼굴에서 그 이점을 매일 확인할 수 있습니다.