数据|外科医师 David Kashmer 善用数据协助病患新冠肺炎|南方网讯|广东卫健委

医疗保健应尽可能达到高效率与高效能。然而，医疗领域并未如其他产业严格地执行数据导向的质量改善方法。位在麻塞诸塞州 Brockton 市 Signature 医疗保健中心的外科主任 David Kashmer 医师, 持续的将质量改善方法应用至外伤与急诊手术。他也协助同业医生学习相同的方法。
当这位精益六西格玛的黑带大师，首次将数据分析的概念带进手术室时，他却面临到不少阻饶。「我有在听。」「这家伙真是怪人。」「他到底是在讲什么？」Kashmer 回忆起当时遇到的批评。然而，当初这些质疑他的同事们，在十年后却都对他的方法深信不疑。Kashmer 明白，即使是最简单的统计分析也能为病患带来相当大的改善，而且，数据能够证明成果。Minitab 邀请到 Kashmer分享数十年来，从被误解、在数据中探究深意，直到应用 Minitab 统计软件获得成果的这段期间内，他点点滴滴所累积而成的洞见。
Minitab：是什么原因驱动您了解质量改善与其应用的价值？
Kashmer：在学习统计过程控制时，我便了解它的不凡之处，并且明白可以将其应用于我们每天执行的手术上。但是，真正使我产生共鸣的是，原来在医疗保健领域中，我们一直寻寻觅觅的工具，其实早就存在，只是我们一无所知。虽是如此，这些跟我们在医学院的所学不同，因此我们算是在重塑。
Minitab：您在手术中融入了哪些质量改善工具或技巧？
Kashmer：我应用多元回归分析以及 Minitab 中不同的质量工具，来了解如何能直接影响病患照护的质量。规律性的应用这些工具使我能明白品质提升的结果。举例来说，我会查看与患者留在急诊科的时间长短有显著相关的因素，或患者有无得到伤口感染。我能够使用我们的数据与母体进行有意义的质量提升，并且已行之有效。使用诸如 Anderson-Darling 检验以验证数据集的正态性，协助团队选择正确的统计分析。我们可以确定这些改变产生实质的改善，而不是依赖直觉告诉我们成功与否。
Minitab：您认为为什么在推行质量改善与统计工具时会遭遇阻饶呢?
Kashmer：一般来说，特别是内科医生，并没有受过统计的训练，因此有可能会低估统计工具价值。在医疗保健领域中，由于统计工具太复杂，将其应用于流程改善并不常见─你必须熟知所有方法，了解不同情况下所需的工具，甚至是如何正确地建立特定的表格。但是，Minitab 简化了这些工具，操作更加简易，不论是建立最终回归方程式、找出 R 平方，或是在 Gage R&R 中验证一新的量测工具。
用来检验总体，以显示统计上是否显著的进阶工具非常强大，然而医疗保健与统计使用的语言毕竟是不同的。由于至今尚未应用于解释医疗保健领域的决策 (决策乃根据单一基础所呈现的数据)，因此期待不高。通常在外科手术中，流程改善乃是依据独立的个案。有些数据能被使用，然而诸如：如何计算所需的样本大小，以及某些比例的提升或下降是否具有实质意义，这些重要的概念却显少被纳入考虑。当外科医师考虑到这些因素，驱动使用统计的语言─避免类型一、类型二错误之驱动力便消失了。我们关注能够在何种特定情况协助单一病患。然而，当我们开始学习统计能够如何协助我们执行改变，特别是当错不在病患或是在明明有问题却否认问题的存在……这些时刻更加张显统计技巧的强大与趣味。
Minitab：应用质量改善方法的效益是否合乎您的期待？
Kashmer：Minitab所提供的工具以及统计过程控制符合我的期待，亦即十分有价值。举例而言，理论上我们可以做些改变，再藉由数据验证是否有显著的改善，或是证实于特定的指标上并未能获得显著的改善。但是，大部分人并不这样做。通常，在改变后，若是比例有稍微提升，我们相当高兴；若是其比我们预计的低，我们便会感到失望。若是在面板上显示绿灯，我们乐见其成；若是红灯，我们则痛恨这样的结果。然而，运用 Minitab 中的统计过程控制工具与其他工具，能协助我们判断到底何种改善具显著性，并且能防止我们犯类型一、类型二错误。如今在医疗保健领域并未有如此的判断标准，因此，我们依照感觉执行改善，期望能有益于病患，到头来，却只是原地踏步。其他时候，我们并未执行足够的改变，这也使得情况更糟。Minitab 引领着我们，降低我们判断改善是否成功的不确定性，以及指引我们是否需有更多的作为。
Minitab：那你是如何让其他人也认同？
Kashmer：如同我们在精益六西格玛所做的相同，我们依据 Minitab 的数据分析结果来推行改变，并且获得显著的改善。六西格玛团队协助我的队员们理解统计数据的意义，阐明统计避免与协助我们什么─这些为通往成功的组成。当我们获得更好的产出时，更多人开始相信我们。他们接受结果，并也认同此项方法能够使团队团结，而不是一味的追究在特定情况下是谁搞砸的。他们系统性的看待事物，并也关注数据的分配。我非常努力的尝试不要因不同提供者而将事情区分开来，这也是其中可能有用的部分。
Minitab：在您将统计工具运用于手术并执行改善时，是否有遭遇任何的困难？
Kashmer：根据数据来做出决策相当具有挑战性，毕竟不是每个人都能有所顿悟。在讨论系统真正的成效时，能够使数据更为人性化，并利用数据来说出他人认可的故事，非常关键。
Minitab：有什么特别的工具或方法能够协助您说出更好的故事吗?
Kashmer：Minitab的分析小帮手能够将不同工具视觉化，这点相当有用。我理解分析的不同处与它的意义，而且能引导团队一步步分析，更是锦上添花。分析小帮手解释 Minitab 的作法，并且能够像团队展现能迈向下一步分析的原因。分析小帮手具有价值，它等于是软件在引领你完成分析步骤，像是，gage R&R 分析步骤，并使团队成员能够真的理解。团队成员能够明白为什么要选择某项工具，以及你如何产出结果，这些相当有帮助。Minitab：若是有人也尝试宣扬使用数据的益处，你会给他什么建议？
Kashmer：量使你要传递的讯息简洁与人性化，这表示你必须了解系统中变异的测量与风险。将产出结果浓缩至讯息最简洁的部分，并使用一般人都能理解的说明。将这些工作交给 Minitab─ Minitab 会将重点告诉你，呈现美化的分布图与图形产出，以最有效的方式来符合你的需求。
Minitab：您认为质量改善最大的影响是什么？
Kashmer：运用连续型资料。现阶段大多数医院能够提供给你的是离散型数据，如：百分比，然而 Minitab 能够呈现连续型变量的分布，诸如，时间，而这些使你能够叙述一个更全面的故事。举例而言，我们能够知道病患在急诊室或是创伤外科，超过一般住院天数的比例，然而，对于危急的病患，单看比例并不如分配的数据来得有价值。Minitab 不仅能显示分布，还能在分析时强调重要关键，这使得医院能够更轻易的从数据中探究出深意。我乐见更多医院不要逃避连续型数据，而是实际的应用它
Minitab：您有没有成功的案例可以与我们分享？
Kashmer：我想分享两个绝佳的案例。我们对于急诊室外伤患者的停留时间有些疑虑，然而外伤患者的时间中位数数据看起来没有问题，因此团队无法理清问题的原因。我们使用 Minitab 并查看其分布，发现与钟型曲线截然不同，这是非正态的分布。我们接着发现中位数有可能误导我们─它没办法告诉我们事情的全貌，这也告诉我们问题所在：分布揭露出一群在急诊室待超过六小时却情况更糟的病患，因此我们便确立应该要关注这些长尾数据而不是中位数。以不同的方式看数据使我们发现前所未见的观点。
另一个案例则是，有间医院一直非常忙碌，因此没有足够的病床，这间医院便打算让病人「转院」。然而，我们并不想把病人赶出医院，所以我们试着想找出问题所在。第一个问题是我们需要六个小时以决定是否要执行转院。同时，医院简直是一团混乱，我们必须要搜集每个可能造成此结果的原因，其中之一是哪个急诊部门在当时值班。我们将所有可能纳入回归模型，并且发现唯一显著的因素是缺少员工与加护病房病床。这项分析使得医院只需专注在这两项因素上，而不是全部15个因素。当这两项因素确立完成，转院便自然消失。
Minitab：您对质量改善在医疗保健领域的未来趋势上，有什么期待吗？
Kashmer：第三方的经费供应者，支付医院与医生所提供的照护，越来越重视品质。然而，医疗保健产业才正开始起步，学习如何提升质量。我们如同在一片黑暗中，追逐早已存在的统计过程控制工具。当然，这需要训练与专业知识，但是我们医生并没有，这也是为什么这些工具未能频繁被使用的部分原因。能够学习精益六西格玛与六西格玛，以及其相关软件，例如，Minitab，是件令人振奋的事。一旦你运用它超过十年，你可以简而易见其成效。你会不自觉的怀疑自己为什么不能从头到尾应用它。
Minitab：您能否为统计过程控制与质量改善在医疗领域的应用上作总结？
【 数据|外科医师 David Kashmer 善用数据协助病患】 Kashmer：医疗保健的提供者应该要知道质量的要求早已存在─涵盖于第三方经费供应者的合约当中，而质量对经费提供有重要的影响力。这些健全的工具展现我们对系统改变结果，以及我们要如何改善它。然而，最重要的是，一旦你知道有现成的工具能够协助更多的人，你便有应用它的义务─了解数据能对你的病患造成巨大的影响。