Sairaanhoitopiirin eri tasojen johtaminen kustannustiedolla: Miten VSSHP:ssä? Arho Virkki, DI, FT Auria tietopalvelun johtaja, VSSHP

Koko: px

Aloita esitys sivulta:

Download "Sairaanhoitopiirin eri tasojen johtaminen kustannustiedolla: Miten VSSHP:ssä? Arho Virkki, DI, FT Auria tietopalvelun johtaja, VSSHP"

Tuula Hiltunen
5 vuotta sitten
Katselukertoja:

1 Sairaanhoitopiirin eri tasojen johtaminen kustannustiedolla: Miten VSSHP:ssä? Arho Virkki, DI, FT Auria tietopalvelun johtaja, VSSHP

Auria tietopalvelu (ATP) VSSHP:n tutkimuspalveluiden yksikkö, perustettu vuonna 2014 Vuonna 2018 Kliininen tietopalvelu (KTP) alkoi käyttämään nimeä Auria tietopalvelu Kokoaa potilastietoa

2 Auria tietopalvelu (ATP) VSSHP:n tutkimuspalveluiden yksikkö, perustettu vuonna 2014 Vuonna 2018 Kliininen tietopalvelu (KTP) alkoi käyttämään nimeä Auria tietopalvelu Kokoaa potilastietoa operatiivisista järjestelmistä yhteen tietojärjestelmään Edistää potilastiedon hyödyntämistä huolehtien tietoturvasta ja suojasta Jalostaa tietoa yhdenmukaiseksi ja laadukkaaksi Kehittää analytiikka- ja visualisointityökaluja mm. hoidon vaikuttavuuden seurantaan Tuottaa aineistoja ja analyysejä tutkimuksiin ja laadun seurantahankkeisiin Tukee tieteen kehitystä

3 Joukkue kesällä 2018

4 Auria tietopalvelun toiminta - Tietoluovutukset ja luovutusrekisterin ylläpito Palvelutoiminta ja maksulliset toimeksiannot Sisäiset laatuhankkeet Tietoaltaan kehittäminen ja laajentaminen Tietoturvallisen data-analyysin tutkimus ja kehitys Tutkijan laskentaympäristön ylläpito ja datan suojaaminen Vuosi Tietoluovutuksia Taulukko. Auria tietopalvelun tietoluovutukset mennessä Auria tietopalvelun tavoite on tarjota lääkäreille, tutkijoille, biopankille, sairaalan johdolle ja muille asiakkaillemme Vapaus innovoida

5 Apache Superset BI-työkalu Avoin lähdekoodi, Apache 2.0 -lisenssi, Lisenssikulut 0 /vuosi

6 Auria tietopalvelu (ATP) - Kustannustiedot ovat yksi osa sairaalan tietopääomaa - VSSHP:ssä kaikki* tieto kerätään tietoaltaaseen** *) Rakenteinen tieto on hoidon pääjärjestelmien osalta pitkäli kerätty, signaali- ja kuvadataa otetaan tarpeen mukaan **) Tietoallas on kyseltävä tietokanta, joka rakenteensa puolesta pystyy varastoimaan ja käsittelemään isoja määriä eri järjestelmistä tulevaa tietoa, esim. teho-osaston signaalidataa.

8 Kustannustiedolla johtaminen Määrärahatalous vs. laskutustalous Nykyisessä järjestelmässä tulot saadaan laskuttamalla suoritteista. Mahdollisessa uudessa järjestelmässä (maakuntamalli?) saadaan määräraha, joka pitää käyttää mahdollisimman järkevästi potilaan hoitopolun optimointiin ja kokonaisuuden hallintaan.

9 Kustannustiedolla johtaminen Perinteinen budjetointimalli 1) Normaali tuloslaskelmamalli: Tulot ja menot erikseen 2) Budjetilla ohjataan asioita: tulosalueiden raha kohdennetaan (välttämättömien menojen lisäksi) alueille, joita halutaan kehittää Resurssien kohdentaminen toimialueilla a) Materiaalit b) Henkilöstö c) Laitteisto Kustannuslaskenta vuosittain (jälkilaskentana) i. Omakustannushinnoittelun varmistaminen ii. Oikeudenmukaisesti hinnoittelu kaikille

10 Kustannustiedolla johtaminen Investointien arviointi 1) Investoinnin tarve 2) Kokonaiskapasiteetti (esim. magneettikuvauslaitteiden määrä ja niiden käyttö) 3) Takaisinmaksuaika Esim. Hienostunut laite maksaa 3.2 M ja sillä hoidetaan maksimissaan 20 henkilöä vuodessa. Kyseessä on pohjoismaiden ensimmäinen laite. Onko laitteen hankinta perusteltua?

11 Kustannustiedolla johtaminen Kustannushyötylaskelmat 1) Esim. virtuaalisairaalalle oma laskentapohja (HUS) 2) Aitojen kustannusten kohdentaminen vaikeaa 3) Kustannushyötylaskelmia pitäisi tehdä nykyistä enemmän (esim. kaikki kehitysprojektit) Visio: Hoitokokonaisuuden optimointi. (Toki, tätä varten olisi tunnettava kaikkien potilaiden koko hoitoketju) Osavisio: Kaikki tekeminen on kohdennettavissa suoritteelle (hoitopäivä, hoitotoimenpide). Tämä voi tosin johtaa osaoptimointiin.

Kustannustiedolla johtaminen Tällä hetkellä Laskutustieto kohdentuu potilaan hoitokokonaisuuteen (itse hinnoiteltu euromäärä/suorite) Aito kustannustieto on eri

12 Kustannustiedolla johtaminen Tällä hetkellä Laskutustieto kohdentuu potilaan hoitokokonaisuuteen (itse hinnoiteltu euromäärä/suorite) Aito kustannustieto on eri asia: Periaatteessa pitäisi tietää tarkasti, paljonko eri henkilöstön työaikaa kuluu tiettyyn toimenpiteeseen. Kysymys: Miten tarkasti aito kustannus on syytä tietää?

13 Datan hyödyntämisen mahdollisuudet

Rakenteinen kliininen data - Oberon syntymä- ja kuolinajat, osastohoidot, avohoidot, lähetteet, toimenpiteet, diagnoosit Opera, Toti leikkaukset, toimenpiteet ja diagnoosit

tulokset ja viitearvot Q-pati esitiedot, patologin lausunnot ja patologian diagnoosit Kemokur sytostaattihoitojärjestelmä Aria sädehoidon annossuunnittelujärjestelmä (ei sis.

14 Rakenteinen kliininen data - Oberon syntymä- ja kuolinajat, osastohoidot, avohoidot, lähetteet, toimenpiteet, diagnoosit Opera, Toti leikkaukset, toimenpiteet ja diagnoosit Miranda/Desktop sairauskertomusteksti, hoitotaulukot, lääkeosio, sähköiset reseptit Radu kuvantamistutkimukset, toimenpidekoodit ja päivämäärät TYKSLAB laboratoriotutkimukset, tulokset ja viitearvot Q-pati esitiedot, patologin lausunnot ja patologian diagnoosit Kemokur sytostaattihoitojärjestelmä Aria sädehoidon annossuunnittelujärjestelmä (ei sis. brakihoitoja) WebMarela apteekin toimittamat iv-sytostaatit Lukuisa joukko muita pienempiä tietokantoja, Ipana, BCB Medicalin laatujärjestelmät, Clinisoft teho-osaston monitorointidata

15 Kuvat ja signaalit

16 Datan hyödyntämisen mahdollisuudet - Ilmiöiden visualisointi - Tilastollinen mallinnus (ml. koneoppiminen) - Mekanistinen (ilmiöihin ja fysiologiaan perustuva) mallinnus

17 Esimerkkejä (Apache Superset)

18 Potilasvirta-analyysit

19 Potilasvirtaanalyysit

20 Maantieteelliset jakaumat

21 Digitalisaatio: Esimerkkinä finanssiala Talouselämä Avainsanat: Pankit Digitalous Tekoäly Finanssi Rahoitus Melkeinpä täsmälleen kymmenen vuotta sitten amerikkalainen Apple kaatoi suomalaisten ylpeyden, Nokian matkapuhelinliiketoiminnan. Onko nyt Nordean vuoro kaatua, Nordean konsernijohtaja Casper von Koskull? En usko, koska Nordea vastaa siihen. Nordea käy läpi valtavaa myllerrystä. Vuonna 2015 pankki aloitti digiloikan, johon se investoi noin 900 miljoonaa euroa joka vuosi. Nordea uudistaa prosessinsa ja itjärjestelmänsä peruspankkijärjestelmää myöten.

22 Digitalisaatio: Esimerkkinä finanssiala Von Koskullin mukaan robotiikalla ja tekoälyllä pystyy virtaviivaistamaan erityisesti pankin niin kutsuttuja middleja back office -toimintoja. Tämä tarkoittaa esimerkiksi riskien arviointia ja asiakkaiden toimeksiantojen toteutusta. Kone voi tehdä tulevaisuudessa luottopäätöksiä sekä antaa henkilökohtaista sijoitusneuvontaa ja myöntää vakuutuskorvauksia. On oltava transparentti ja avoin, kun tiedetään mihin tämä toimiala on menossa. Kerromme sen rehellisesti. Von Koskullin mukaan kyse on koko yhteiskunnan läpäisevästä muutoksesta. Irtisanottaville pitää löytää töitä ja heitä tulee kouluttaa uudelleen. Tähän on syytä valmistautua, ja siksi asioista on puhuttava nyt, eikä vasta ytneuvottelujen alkaessa.

Digitalisaatio: Esimerkkinä finanssiala Niin sanotun ison datan ja pilvipalveluiden käyttö tuovat pankille von Koskullin mukaan täysin uusia mahdollisuuksia.

23 Digitalisaatio: Esimerkkinä finanssiala Niin sanotun ison datan ja pilvipalveluiden käyttö tuovat pankille von Koskullin mukaan täysin uusia mahdollisuuksia. Isolla datalla tarkoitetaan valtavien tietomäärien digitaalista hyödyntämistä, josta teknologian kehitys on tehnyt nopeaa ja halpaa. Ennen pankin perusomaisuutta olivat pääomat, mutta nyt datasta tulee pankin uniikkia, ainutlaatuista omaisuutta. Menemme maailmaan, jossa ei ole enää asiakassegmenttejä, vaan palveluja pystytään räätälöimään yhdelle henkilölle, von Koskull sanoo. Asiakastietoa ja tekoälyä käyttämällä pystytään sanomaan, että hei sinulla on nämä tarpeet ja harrastukset, minä tarjoan sinulle tätä. Kun pankki huomaa, että asiakkaan tilille on kerääntynyt rahaa, voi tälle kaupata sijoituspalveluja.

24 Johtopäätökset ja pohdintaa

25 Auria tietopalvelu / Auria Clinical Informatics TYKS Rak. 11 B206, PL 52, Turku atp@tyks.fi

Samankaltaiset tiedostot

Tekoäly lääkärin päätöksenteon tukena. Arho Virkki, DI, FT Lääketieteellisen matematiikan dosentti, TY Auria tietopalvelun johtaja, TYKS

Tekoäly lääkärin päätöksenteon tukena Arho Virkki, DI, FT Lääketieteellisen matematiikan dosentti, TY Auria tietopalvelun johtaja, TYKS Datan hyödyntämisen mahdollisuudet - Ilmiöiden visualisointi - Tilastollinen