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Em recuperação: Utilização de dados para aumentar o acesso a equipamento médico para salvamento de vidas

Ao tratar dos pacientes, os médicos usam sua própria experiência, o conhecimento combinado de seus colegas e os avanços mais recentes da medicina e da tecnologia para identificar o melhor curso de ação. Mas esse recurso sozinho não pode salvar um paciente, a menos que o médico também tenha acesso às ferramentas e aos equipamentos necessários para fornecer o tratamento recomendado.

Quando equipamento médico essencial está indisponível devido a reparos, a capacidade de um médico de salvar vidas é reduzida. Porém, um recente projeto de qualidade em assistência médica mostra como uma importante ferramenta, que ainda é novidade na maioria das instalações (a análise de dados), pode ajudar os hospitais a garantir que os médicos tenham o equipamento necessário para atender seus pacientes.

Uma equipe Lean Six Sigma em Amã, Jordânia, examinou os fatores que afetam o tempo de inatividade dos equipamentos e identificou elementos do processo de manutenção que poderiam melhorar a sua disponibilidade. Usando o conhecimento adquirido na coleta e análise de dados com o Minitab Statistical Software, a equipe implantou um novo procedimento de manutenção de equipamentos que está fazendo a diferença para garantir que equipamentos importantes estejam em funcionamento e prontos quando necessários.

O Desafio

De acordo com um estudo feito pela Organização Mundial da Saúde (WHO), quase 50% dos equipamentos médicos em países desenvolvidos não funcionam ou não passam por manutenção apropriada devido à falta de uma política de gerenciamento eficaz. Com o aumento no número de pacientes que são afetados pela ausência de equipamento médico, a equipe de projeto procurou minimizar esse obstáculo. A equipe reuniu dados de sete hospitais durante um período de sete anos e avaliou seus processos de manutenção de quase 700 tipos diferentes de equipamento médico, cada um deles categorizado de acordo com a causa da inatividade.

Uma equipe de projeto usou o Minitab Statistical Software para analisar dados que identificassem os equipamentos médicos com a maior porcentagem de inatividade, para avaliar as causas das falhas e melhorar a disponibilidade do equipamento no hospital.

Trabalhando dentro da estrutura de projeto Six Sigma chamada de DMAIC (definir, medir, analisar, melhorar e controlar), os desafios da equipe de projeto incluíam identificar motivos para variação no tempo de inatividade do equipamento para que pudessem concentrar seus esforços onde poderiam fazer mais diferença. Em última análise, a equipe desejava melhorar os procedimentos de reparação para tornar o equipamento disponível o mais prontamente possível e garantir que os pacientes recebessem rapidamente tratamentos que pudessem salvar vidas.

Como o Minitab ajudou

Após a coleta dos dados de tempo de inatividade, baseando-se no tipo de equipamento médico e na causa da falha do equipamento para cada hospital, a equipe de projeto usou o Minitab para identificar os tipos de equipamento com a maior porcentagem de tempo de inatividade e as causas mais comuns para essa inatividade.

A exibição dos dados usando gráficos de Pareto mostrou à equipe que a maioria do tempo de inatividade foi causada por problemas elétricos e a porcentagem de falha era maior entre as máquinas de diagnóstico e de suporte à vida. Eles também atribuíram prioridades aos diferentes tipos de equipamentos, garantindo que a manutenção fosse prestada para equipamento médico classificado como "Prioridade 1", uma categoria que incluía equipamentos cruciais, especializados e escassos, como ventiladores, máquinas de anestesia, aparelhos de gasometria arterial, máquinas de ressonância magnética e de tomografia computadorizada.

O gráfico de Pareto acima destaca as causas mais comuns de falhas de equipamento médico e identifica onde concentrar os esforços de melhoria.

A equipe também usou a análise de capacidade de processo para determinar se os processos de manutenção de correção implantados em cada hospital atendiam às especificações de tempo de inatividade e para fornecer ideias sobre como esses processos poderiam ser refinados. Os resultados dessa análise confirmaram que o processo de reparação de equipamento dos hospitais poderia melhorar significativamente.

O Capability Sixpack acima exibe dados genéricos similares aos da equipe de projeto. Ele combina as ferramentas em uma única exibição para facilitar a avaliação do processo.

Resultados

Após ter uma ideia dos tipos e causas mais frequentes de falha de equipamento médico, a equipe usou a análise de regressão do Minitab para determinar os principais fatores que afetam o tempo de inatividade do equipamento. Sua análise mostrou que não era o tempo de manutenção real que levava à indisponibilidade do equipamento, mas o tempo necessário para diagnosticar o equipamento defeituoso, decidir como proceder com os reparos e devolver o equipamento após a conclusão dos reparos. Fatores adicionais que prejudicavam o processo de reparação incluíam atrasos na detecção de falhas nos dispositivos, registro de solicitações de serviço e fechamento de pedidos de trabalho.

Na análise de regressão, a equipe identificou fatores que poderiam ser melhorados, para que os tempos de inatividade pudessem ser reduzidos. Eles conceberam um processo de reparação melhorado, que usa as cartas de controle criadas no Minitab para monitorar continuamente o desempenho da equipe, tempo de inatividade de aparelhos médicos, tempo de processamento de ordens de compra, tempo para decidir como proceder com o reparo e o tempo de entrega do aparelho reparado.

A carta de controle acima representa os dados do processo em uma sequência temporal para identificar variações. Similar à usada pela equipe de projeto, ela permite uma fácil comparação entre os dados coletados antes e depois da melhoria do processo.

Eles então testaram o novo sistema, implantando-o em uma única instalação. Essa instalação reduziu o tempo de inatividade do equipamento em 35% e aumentou o nível sigma de 2,881 para 3,708 sem incorrer em nenhum gasto adicional.

Ferramentas de qualidade, como o gráfico de Pareto, Capability Sixpack e a carta de controle, contribuíram para um novo processo que assegura tempos de inatividade razoáveis para equipamento médico e que permite o tratamento apropriado dos pacientes. Como cada vez mais instalações de assistência médica estão começando a utilizar análise de dados e metodologia Lean Six Sigma, projetos como esse fornecem um ótimo exemplo sobre como melhorar a eficiência de atividades, que não estão diretamente relacionadas aos pacientes (como procedimentos de gerenciamento de equipamentos) pode ter um grande impacto na capacidade da instalação de fornecer assistência de qualidade para cada paciente.

Essa história foi adaptada de um estudo de caso apresentado na International Conference on Industrial Engineering and Operations Management de 2012, em Istambul, Turquia.

ORGANIZAÇÃO

Hospital Universitário em Amã, Jordânia

VISÃO GERAL

  • Dados coletados de 7 instalações
  • Processos de manutenção abrangiam 700 tipos de equipamentos
  • Problemas elétricos causavam a maioria do tempo de inatividade das máquinas
  • Processo melhorado monitorado com cartas de controle

DESAFIO

Melhorar a capacidade de tratamento bem-sucedido de pacientes do hospital, através da identificação das causas de inatividade para reparação de equipamento médico, avaliando o processo de manutenção e implantando um procedimento de gerenciamento de equipamentos.

PRODUTOS USADOS

Minitab® Statistical Software

RESULTADOS

  • Análise de dados utilizada para aumentar a disponibilidade do equipamento médico
  • Introdução de novo procedimento para manutenção de equipamento médico
  • Redução de 35% no tempo de inatividade para reparação de equipamento
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