Transcript Anders Ekholms presentation

www.iffs.se
LEV II
Empati och High-tech
Anders Ekholm
vVD
LEV – PROJEKTET
WWW.REGERINGEN.SE/LEV
Långsiktig Efterfrågan på Välfärdstjänster:
hälso- och sjukvård samt äldreomsorg fram till 2050
Anders Ekholm, Pontus Johansson, Lisa Brouwers, Nils Janlöv, Josepha Lindblom, Kalle Mäkilä, Karin Mossler
och Drasko Markovic
Demografisk försörjningskvot
”hur många personer – förutom sig själv – måste varje person i arbetsför ålder försörja”
Ca 20 % försämring av
försörjningskvoten mellan 2010 2030
Arbetsför ålder: 16- 64
Antal döda i olika åldrar, Sverige 1751-2110
Antal
Källa: Human Mortality Database. University of California, Berkeley (USA), and Max Planck Institute for
Demographic Research (Germany), SCB.
Ålder
Antal döda i olika åldrar, Sverige 1751-2110
Antal
Källa: Human Mortality Database. University of California, Berkeley (USA), and Max Planck Institute for
Demographic Research (Germany), SCB.
Ålder
Antal döda i olika åldrar, Sverige 1751-2110
Antal
Källa: Human Mortality Database. University of California, Berkeley (USA), and Max Planck Institute for
Demographic Research (Germany), SCB.
Ålder
Kostnad för hälso- och sjukvård och äldreomsorg, total kostnad och kostnad per
person fördelat per åldersgrupp 2006.
Källa: HEK 2006, Finansdepartementet 2006.
Befolkningens komposition
Komprimerad sjuklighet
Kvinnor svår ohälsa
Kvinnor måttlig ohälsa
Kvinnor lätt ohälsa
Kvinnor full hälsa
Lancet
Män svår ohälsa
Män måttlig ohälsa
Män lätt ohälsa
Män full hälsa
Befolkningens komposition
Komprimerad sjuklighet
Kvinnor svår ohälsa
Kvinnor måttlig ohälsa
Kvinnor lätt ohälsa
Kvinnor full hälsa
Lancet
Män svår ohälsa
Män måttlig ohälsa
Män lätt ohälsa
Män full hälsa
Befolkningens komposition
Komprimerad sjuklighet
Kvinnor svår ohälsa
Kvinnor måttlig ohälsa
Kvinnor lätt ohälsa
Kvinnor full hälsa
Lancet
Män svår ohälsa
Män måttlig ohälsa
Män lätt ohälsa
Män full hälsa
Livet 1845
Livet 2010
Resultat
Till 2050 väntas kostnaderna för:
•Äldreomsorg öka med 70%
•Hälso- och sjukvård öka med 30%
•med ökad ambition/teknologinivå 80%
Vård och omsorgs andel av BNP 2050
• Stiger från 13% till 16%
• Motsvarar ökning med 110 miljarder i dagens priser
• Kostar idag ca 330 mdr
Vägval
Finansieringsmodeller,
Besparingar
eller
Effektivisering
?
Personalbrist inom äldreomsorg år 2030 per län
3,0%
Brist år 2030
2,5%
Riket ca 65 000
2,0%
1,5%
1,0%
Brist på antal årsarbetare i äldreomsorgen 2030
Östergötlands län
Örebro län
Västra Götalands län
Västmanlands län
Västernorrlands län
Västerbottens län
Värmlands län
Uppsala län
Södermanlands län
Stockholms län
Skåne län
Norrbottens län
Kronobergs län
Kalmar län
Jönköpings län
Jämtlands län
Hallands län
Gävleborgs län
Gotlands län
Dalarnas län
0,5%
Blekinge län
13 000
12 000
11 000
10 000
9 000
8 000
7 000
6 000
5 000
4 000
3 000
2 000
1 000
0
0,0%
Brist som andel av arbetsför befolkning
Bristen är mest
springande:
Gotland
Norrbotten,
Dalarna och
Västerbotten
Slutsats: de framtida behoven kan mötas!
Med en produktivitetsökning på 0,6 – 0,7 procent per år inom vård- och
omsorg kan det ökade behovet mötas utan att öka sektorns andel av
BNP
Det är möjligt att kombinera åtgärder för att möta de ökande behoven:
• Bättre hälsa och funktionsförmåga minskar behovet av vård och
omsorg
• Tillgänglighet och hjälpmedel
• Fler arbetade timmar bidrar till tillväxten
• En effektivare vård och omsorg kan innebära bättre resultat
och/eller minskade kostnader
• Nytänkande, utveckling och forskning
• Organisationsinnovationer och kapitalintensitet
Värderingar
World Values survey
Källa: World Value Survey
Källa: World Value Survey
Autonomi -extremt viktigt för vår
välfärd
Vi kan och vi vill!
Vi vill ha hjälpmedel, jmf glasögon
Men inte alla och inte alltid!
Ofta är personalen och strukturen broms
för utveckling
Teknik
Big data
• De som är bäst på
data är de som kommer att bli bäst på verksamhet, om de även kan
implementera
• Integritetsdiskussion
• Maskininteraktion
• Användarinteraktion
• Internet 2.0, Semantic web, från textmassa till information
IBM Watson -Algoritmbaserad vård
• Världens bästa jepardy-spelare
• Efter 2011 har watson ”suttit” på en Cancerklinik
för att ge beslutstöd
• Förstår naturligt tal (i skrift)
• Läser igenom några hundratusen forskningspapper
• Alla kliniska riktlinjer osv
• Jämför med andra historiska patienter
Hög kompexitet och behov av koordinering - de 1%
med högst vårdkonsumtion besöker minst 6 kliniker
per år
Besökta kliniker * per person, 2011
Antal
6,1
1 diagnos
2,5
7,4
2 diagnoser
3,3
9,1
>2 diagnoser
4,5
1% med högst vårdkonsumtion av personer med kronisk diagnos
Samtliga personer med kronisk diagnos
Inklusive vårdcentraler
Källa: VIP i vården? - Om utmaningar i vården av personer med kronisk sjukdom
40
Revolutionerande teknik på ingång
• Videokommunikation – Nattfrid Giraffe
• Bestic - Äthjälpmedel
• Duschautomater
• Hårtvättsrobotar
• GPS på dementa
• C-Path, självlärande system för patologiska analyser
• Utandningsluft analyserare, för infektioner och lungcancer
• Salivtest för infektioner
• EEG och EKG i mobilen
• Kuddar som känner aktivitet, hållning, puls mm.
• Blodsocker, antikoagulantia etc
• Quantify-self rörelsen
Självtester -egenvård
• All vård och omsorg kan utgå från en så komplett bild av varje människa
som möjligt
• Vissa vill inte dela data – det måste vi acceptera, fast de kommer att få en
allt sämre vård och omsorg
LEV-II
Ett scenario för hälso- och
äldrevård år 2050
Sökes: Empati och High-tech
Finnes:Tradition
Drivkrafter / megatrender
• Teknik / kunskapsutvecklingen
• Förväntningsutvecklingen
• Disponibelinkomstutvecklingen LU
• Underifrån
• Acceleration
• Big data
• Decentraliserat ansvar
• Co-production
Varför behöver vi hjälp av beslutsfattande maskiner?
• Gregor Mendels arbete om genetik 1865 uppmärksammades inte förrän
runt 1900
• Semmelweis om handhygien
• BMJ 17 år
• Pubmed 17 milj artiklar ökar med 700 000 per år
Vi kan inte rätt värdera vår
produktionskvalitet
• 97 % av college professorer anser sig till höra den bästa halvan
• 75 % av svenska akademiker samma
• Dito svenska förare
• Dvs vi inser inte att vi, patienter eller profession, behöver hjälp, därför
måste jämförelserna och stöden diskret byggas in i vardagen.
Isabel - expertsystem
•
Feldiagnos står för 30 % av felbehandling
•
Obduktionsdata är ett trist sätt att få rätt diagnos – 20% helt fel
•
11 000 sjukdomar
•
30 % rätt diagnos jämfört med slutlig diagnos i akuten i vanliga fall
•
95 % med Isabel
•
8 av 136 studier i olika områden är människan bättre på att fatta
beslut.
En bild av framtiden
Den nya hälsovården
• All rutiniserad sjukvård inklusive
•
psykiatri är automatiserad
• Läkare träffar enbart
•
intressant sjuka
• Nästan all personlig kontakt med vård och omsorg går via den personliga
mentorn som med stöd av AI- beslutsstöd stöttar och motiverar. Främst
livsstil och välbefinnande
• Patienter stöttar och hjälper varandra
• I huvudsak är det AI system som förskriver all medicin
• I huvudsak är det AI system som diagnosticerar
• Terapi sköts av människor med en ökande andel robotar
Den nya hälsovården
• Primärvården läggs succesivt ner, blir något nytt
• Hemdiagnostik
• Omplåstring - färre olyckor - palpation
• Färre hus - mer hembesök – ambulerande
• Labb & röntgen på tunnelbanan, spårvagnen, i affärer
• Kontakterna i vården initieras automatiskt eller av en mentor efter avvikande
mätvärden/vanor
• Utökad screening gör att sjukdomar upptäcks i stage 0 -> Hälsovård istället
för sjukvård
• Behandlar risker och inte främst sjukdomar
Lärande organisation
•
•
•
•
Målet är att bygga upp en allt mer komplett bild av varje individuell patient –
Brukare - personliga simuleringsmodeller
Ett parallellt mål är att bygga upp kunskap om behandlingars effektivitet på
olika patientprofiler.
Kombinera mätvärden med vårdgivares och patienters subjektiva
värderingar.
För varje ny undersökning får vården bättre kunskap om behandlingars
effektivitet givet en patients genetik, sjukdomshistorik och en mängd andra
faktorer.
•
AI – system som kontinuerligt förändrar råd, baserat på data just nu – inga
kliniska riktlinjer!
•
Ögonblicklig feedback, ”SMS”, mail och mer
Äldreomsorg
• Industrialisera basbehoven, välfärdsrobotik
• Samma effektivitet och struktur som i snabbmatsrestauranger för
renlighet, fysisk terapi och mat.
• Sensorer för att minimera fusk och tidsbrist.
• Underlätta än mer för äldre att träffa släkt
• Uppkopplade rullatorer som kan visa bilder från promenaden
• Personalen ska istället ägna tid åt att få de äldre att umgås.
UR och SKUR äldreboende
• Fysiskt aktiva äldre mår bättre.
• Ge dem som vill ha fysisk aktivitet större möjligheter
Hjälpmedel blir husdjur
•
Robotsälen Paro är bara början
•
Rollatorerna/exoskeletten hoppar och vill gå ut på promenad
•
Rollatorerna är uppkopplade till varandra och vet när vännerna går ut och
var de är, och styr promenaden dit
•
De vet även vem som antagligen kan vara en intressant ny bekantskap
och styr stegen dit
•
Kylen påminner om att äta
Vad utmärker patienter om får den bästa vården under
en övergångsperiod?
• Envisa
• Pålästa
• Relativt friska
• Hög inkomst
• Bor i storstad
• Tekniskt adaptiva
• Leder under en övergång till ökade klyftor i såväl hälsa som vilken
vård man får
Patient/brukarcentrerad vård och omsorg
på riktigt
• Egentligen är det först med den nya tekniken vi kan utgå från varje
patient/brukare
• Det är först med den nya tekniken vi kan uppnå jämlikhet i hälsa och
omsorg
• Vi måste inse att vi inte kan kunna manuellt, vård och omsorg är alltför
komplext
Det nya kommer underifrån trots rådande aktörer
• Datadrivet utvecklingsarbete
• Misslyckas mer och mindre
• Koppla upp befolkningen
• Inse att det är komplexa system!
ILD (Inner Leadership Development) Manifesto
• Allting som kan göras av maskiner (datorer, video, dataprogram, dataspel
osv) skall göras av maskiner
• Allting som kan göras/beslutas av konsumenter (patienter, anhöriga,
volontärer) skall göras/beslutas av dem
• Allting som kan göras enkelt, effektivt och roligt skall göras så
• Allting som kan mätas ska mätas
• Du och jag skulle vilja vara patienter där
• Du och jag skulle vilja arbeta där.
© Copyright 2008-2012 Ruslan Savitskij, Siv Johansson. Innernet AB
Tack!
www.regeringen.se/LEV
Den svåra konsten att styra Gävleborg
Anders Ekholm
Ökade krav på styrning
Snabbare omvärldsförändringar
Globalisering
Ökad individualisering
Demografi
Krav för ett styrt system
1.
Det måste finnas möjligheter att påverka systemets tillstånd –
Handlingskriteriet.
2.
Det måste finnas möjligheter att avgöra systemets aktuella tillstånd –
Observerbarhetskriteriet
3.
Det måste finnas ett mål – Målkriteriet
4.
Det måste finnas en modell av systemet – Modellkriteriet
Feedbackloop
Information – Aktuella läget
Reaktion – Kolla mot mål, jämför med modell
Implementation – ev Handling
Frekvens
Mätfrekvens Halvår
3,5
3
2,5
Verkligt fenomen
2
Observerad utveckling
Halvår
1,5
1
0,5
44
28
36
12
20
4
48
32
40
16
24
8
Ve
ck
or
0
Frekvens
Mätfrekvens Kvartal
3,5
3
2,5
Verkligt fenomen
2
1,5
Observerad utveckling
kvartal
1
0,5
44
28
36
12
20
4
48
32
40
16
24
8
Ve
ck
or
0
Frekvens
Mätfrekvens m ånad
3,5
3
2,5
Verkligt fenomen
2
1,5
Observerad utveckling
Månad
1
0,5
47
38
29
20
11
2
45
36
27
18
9
Ve
ck
or
0
Frekvens
Mätfrekvens Varannan vecka
3,5
3
2,5
2
Verkligt fenomen
Observerad utveckling
1,5
1
0,5
44
28
36
12
20
4
48
32
40
16
24
8
Ve
ck
or
0
Frekvens
Om indikatorn ska användas för styrning eller om man vill följa utvecklingen
noggrant av andra skäl, tex snabbt se trendbrott:
Mätfrekvensen=dubbla förvåningsfrekvensen
Dimensionering efter värsta scenariot
Aktualitet
Hur länge får en oönskad utveckling pågå oupptäckt?
Hur gammal får beskrivningen av det aktuella läget vara?
Hur många obs för att se trendbrott?
Hur lång tid tar en komplett feedbackloop? Information-reaktionimplementation
Alternativ Feedbackloop
Expressen ”folkstorm”
Panikåtgärd
Slarvig implementering
Expressen ”folkstorm”
Panikåtgärd
Slarvig implementering………
Vad fungerar?
Cochrane effective Practice and Organization of
Care Review Group
7(8) in BMJ series:Closing the gap between research and practice:
an overview of interventions to promote the implementation of research findings
Interventions that promote behavioural change among health professionals.
Interventions that have no or little effect
• Educational materials (distribution of recommendations for clinical care,
including clinical practice guidelines, audiovisual materials and electronic
publications)
• Didactic educational meetings (such as lectures)
Interventions of variable effects
• Audit & feedback (or any summary of clinical performance)
• Use of local opinionleaders
• Local consensus process
• Patient mediated interventions
Consistently effective interventions
• Outreach visits, reminders,
• multifaced interventions combining one or two of following: audit and
feedback, reminders, local consensus process, marketing
Mjuk normering/kunskapsstyrning  Driva utveckling
Befolkningen ska erbjudas en
behovsanpassad, jämlik, tillgänglig
och effektiv vård av god kvalitet
4) Bibehålla förbättringar
1) Prioritera,
skapa förändringstryck
och sätt mål
3) Stimulera
systematisk förbättring
& spridning
2) Kunskap om
handlingsalternativ
5) Stimulera eHälsa och ledarskap som stödjer utvecklingen
Hård normering/Säkerställa golvet
•Normering
•Tillsyn, patientsäkerhet
•Patientvalsinformation
•Utvärdera systemeffektivitet
•Säkra data kvalitet
“Mess”
Costs of current practices projected
forward (1,2,3)
1.
2.
3.
Identify current wastes (31)
Tension
for
change (21)
Identify current external threats (1,2,3)
4.
5.
Benchmark
Identify, name gaps (23)
Alternative
recognizable
Actionable
Alternative
(21)
Change
aligned with
organizational
culture (or fail)
Identify best anywhere (14)
6.
7.
Allow people to “see” themselves
in the new work (8,23,25,28,34,35,36)
8.
9.
Make culture alignment explicit
10.
11.
(4,6,15,18,25,28,36)
Create “space,” resources for change
(23,36,37)
Sufficient “change
reserve”
established
Use measures, feedback to learn, confirm
that change is an improvement
(16,17,24,27)
Foster design & tests of rapid
cycles, pilots of change (24,27)
Build process, system pictures of
work (16,27)
Knowledge
of
improvement
Successful
change
for
improvement
(7,16,17,24)
Knowledge,
skills to
do things
differently
Knowledge of
people at work
(21)
Create customer, beneficiary
knowledge (27)
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
Understand variation, sources within
processes (7,9,16,17,38)
21.
Discover the “simple” rules (41)
22.
Encourage personal vision, mastery
(29,31,34,35)
23.
24.
Identify sources of pride, joy in work
well done (10,16,28,34)
25.
Clarify aim, plan and build coalitions
26.
(8,10,22,23,34)
Assess resources & formulate agenda
27.
(23,37)
Plan for change
management
Know what not to change (18)
28.
(23,37)
Review, refine & consolidate to sustain
aim (23)
Knowledge of
subject, values,
discipline
Sponsors
identified
Support for
new
behaviors
(21)
(22,23)
Resistance
anticipated
Act, dates certain (37)
29.
30.
31.
32.
33.
Identify past success as a sponsor
34.
Align change with sponsor’s values
35.
36.
Identify “logic” of failure (18)
37.
38.
Rehearse countermeasures (15)
Habits, traditions,
activities & policies
that support change
known
(3,4,5,6,11,23,27,28,32,
34,36,41)
39.
40.
41.
Ackoff, R. L. (1981). Creating the Corporate Future. New York, John Wiley & Sons.
Ackoff, R. L. (1994). The Democratic Corporation. New York, Oxford University Press.
Ackoff, R. L. (1999). Re-Creating the Corporation: A Design of Organizations for the 21st entury. New York, Oxford University
Press.
Argyris, C. (1990). Overcoming Organizational Defenses: Facilitating Organizational Learning. Boston, Allyn & Bacon.
Argyris, C. (1993). Knowledge For Action: A Guide to Overcoming Barriers to Organizational Change. San Francisco, JosseyBass.
Argyris, C., D. A. Schön (1996). Organizational Learning II:Theory, Method, & Practice. Reading, Addison Wesley.
Batalden, P. B., P. Stoltz. (1993). "A Framework for the Continual Improvement of Health Care" Joint Commission Journal on
Quality Improvement 19(10) 424-452.
Bennis, W.G., K.D. Benne, et al. (1985). The Planning of Change. Fort Worth, Harcourt, Brace, Jovanovich.
Berwick, D. M. (1991). “Controlling Variation in Health Care: A Consultation from Walter Shewhart.” Medical Care 29(12):
1212-1225.
Block, P. (2000). Flawless Consulting: A Guide to Getting Your Expertise Used. San Francisco, Jossey-Bass.
Bloom, S. (1989). “The Medical School as a Social Organization: The Sources of Resistance to Change.” Medical Education 23:
228-241.
Bridges, W. (1991). Managing Transitions: Making the Most of Change. Reading, Addison-Wesley.
Bussigel, M., B. Barzansky, et al. (1986). “Goal Coupling and Innovation in Medical Schools.” Journal of Applied Behavioral
Science 22: 425-441.
Camp, R. C. (1995) Business Process Benchmarking: Finding and Implementing Best Practices. Milwaukee, ASQC Press.
deGeus, A. (1997). The Living Company. Boston, Harvard Business School.
Deming, W. E. (1994). The New Economics For Industry, Government, Education. Cambridge, MIT CAES.
Deming, W. E. (1986). Out of the Crisis. Cambridge, MIT CAES.
Dörner, D. (1989). The Logic of Failure. Reading, Addison-Wesley.
Fisher, R., E. Kopelman, et al. (1994). Beyond Machiavelli: Tools for Coping with Conflict. Cambridge, Harvard.
Greer, A. (1995). “The Shape of Resistance...The Shapers of Change.” Joint Commission Journal on Quality Improvement 21:
328-332.
Gustafson, D. H., W. L. Cats-Baril, et al. (1992). Systems to Support Health Policy Analysis - Theory, Models, and Uses. Ann
Arbor, Michigan, Health Administration Press.
Kanter, R. M. (1983). The Change Masters: Innovation For Productivity in the American Corporation. New York, Simon and
Schuster.
Kotter, J. P. (1996). Leading Change. Boston, Harvard Business School.
Langley, G.J., K. M. Nolan, et al. (1996). The Improvement Guide: A Practical Approach to Enhancing Organizational
Performance. San Francisco, Jossey-Bass.
Nadler, D. A., R. B. Shaw, et al. (1995). Discontinuous Change: Leading Organizational Transformation. San Francisco, JosseyBass.
Nadler, G., S. Hibino, et al. (1995). Creative Solution Finding: The Triumph of Full-Spectrum Creativity over Conventional
Thinking. Rocklin,CA, Prima.
Nelson, E. C., P. Batalden, J. Ryer.(eds.) (1998). Clinical Improvement Action Guide. Chicago, Joint Commission on
Accreditation of Health Care Organizations.
O'Toole, J. (1995). Leading Change: Overcoming the Ideology of Comfort and the Tyranny of Custom. San Francisco, JosseyBass.
Palmer, P. J. (1983). To Know As We Are Known: A Spirituality of Education. San Francisco, Harper & Row.
Revans, R. W. (1966). Standards for Morale: Cause & Effect in Hospitals. London, Oxford.
Roberts, H. V., B.F. Sergesketter (1993) Quality is Personal. New York, Free Press.
Rogers, E. M. (1995). Diffusion of Innovations. New York, The Free Press.
Rogers, R. (1995). “Lessons for Guidelines from the Diffusion of Innovations.” Joint Commission Journal on Quality
Improvement 21: 324-328.
Senge, P., C. Roberts, et al. (1994). The Fifth Discipline Fieldbook: Strategies and Tools for Building a Learning Organization.
New York, Currency Doubleday.
Senge, P. M. (1990). The Fifth Discipline: The Art & Practice of the Learning Organization. New York, Currency Doubleday.
Senge, P.M., A. Kleiner, et al. (1999). The Dance of Change: The Challenges to Sustaining Momentum in Learning
Organizations. New York, Currency Doubleday.
Team, Price Waterhouse Change Integration. (1995). Better Change. Burr Ridge, IL, Irwin.
Watzlawick, P., J. Weakland, et al. (1974). Change: Principles of Problem Formation & Problem Resolution. New York, W.W.
Norton.
Wheeler, D. J. (1993). Understanding Variation: The Key to Managing Chaos. Knoxville, SPC Press.
Whitney, J. O. (1996). The Economics of Trust: Liberating Profits & Restoring Corporate Vitality. New York, McGraw-Hill,
Inc.
Zimmerman, B., C.Lindberg, P.Plsek. (1999). Edgeware: Insights from Complexity Science for Health Care Leaders. Irving, TX,
VHA Inc.
Har storleken betydelse?
4,1
3,8
Mean of Medarbetarnas goda idéer
Mean of Det dagliga arbetet fungerar inte optimalt
4
3,6
3,4
3,2
4
3,9
3,8
3
3,7
2,8
1-5
1-5
6-10
11-20
21-50
51-100
301-500
6-10
11-20
21-50
51-100
301-500
>500
Antal årsarbetare i verksamheten
>500
Antal årsarbetare i verksamheten
3,4
Mean of Beslut från högre chefer
Mean of Problem med ekonomin
4
3,5
3
3,2
3
2,8
2,6
2,5
2,4
1-5
2
6-10
11-20
21-50
51-100
301-500
Antal årsarbetare i verksamheten
Socialdepartementet
LEV
1-5
6-10
11-20
21-50
51-100
301-500
Antal årsarbetare i verksamheten
>500
>500
4
Mean of Problem med vårdens kvalitet
Mean of Personal/arbetsmiljö problem
3,5
3,5
3
2,5
3,25
3
2,75
2,5
2
1-5
1-5
6-10
11-20
21-50
51-100
301-500
Antal årsarbetare i verksamheten
>500
6-10
11-20
21-50
51-100
301-500
Antal årsarbetare i verksamheten
>500
Vad har mätning och styrning gemensamt?
Den svåra konsten att mäta
Observationskriteriet
1 Deskriptiv ”Statistik”
På den mest övergripande nivån, den strikt statistiska, kan man
övergripande följa basala förhållanden som vissa volymer,
totala kostnader osv, ofta på aggregerade nivåer med årsdata
med ganska låg aktualitet.
Det mesta vad gäller flöden, effekter, effektivitet, kvalitet osv är i
princip okänt annat än i vissa lokala öar.
Det går inte heller att jämföra olika producenter eller
anläggningar. Informationen används för lägesbeskrivning men
i princip inte för styrning eller kvalitetsförbättring
Detta är i princip dagens situation.
2 Producentstödjande
Stöd till producenterna för utvärdering av olika metoder
Möjliggör jämförelser mellan olika anläggningar och producenter
Bra stöd på den lokala producerande nivån att följa upp sin egen
verksamhet och kunna jämföra sig
Gör det möjligt att följa upp verksamheten
Det krävs automatisk datainsamling på minst månadsnivå, men
hellre på veckobasis. Eller realtid
Att alla strukturrelaterade data finns tillgängliga, givet att behov
och metoder finns som gemensam terminologi och används.
Data bör vara händelseorienterad, tex datum tidpunkt för besök
av vilken vårdare med vilken kompetens som utför vilken
insats, dvs strukturerade journalanteckningar.
Tillsammans med forskning med experimentell ansats ger goda
möjligheter att evidensbasera verksamheten
Med resultat från brukarens perspektiv finns då möjligheter till
breda kvalitetsregister för att utvärdera metoder och
producenter.
3 Processtödjande
Den mest ambitiösa nivån stödjer den direkta produktionen i det
att den kopplar samman de olika producenternas
informationsflöden i realtid.
Det gör det möjligt att direkt ge IT –stöd för att ta helhetsansvar
för kunden/brukaren/patienten.
I princip gäller det samma typ av information som i nivå två, men
med mer av gemensam journal, dvs med mer löptext,
tidbokning, flöden
Systemet stödjer även processinformation i vårdkedjor som går
över producentgränser som tidsbokning ansvarsförhållanden,
vårdplaner etc.
Expertsystem som ger beslutstöd till ansvariga vårdare /
sjukhuspersonal, eller larmar vid olämpliga
läkemedelkombinationer, Riktlinjer
Slutsatser för eget arbete
Vet man inte vad man gör, kan man inte förbättra sig!
All koordination är information!
Ska ni ha bästa och mest kompletta informationen?
Satsa på analyskapacitet, centralt och lokalt
Simuleringsmodeller
Integritet
Big Data!
Inre effektivitet
Gör vi saker rätt
Minska slack i organisationen
Fokus på detta i offentlig verksamhet
Minska styckpriser
Yttre effektivitet
Gör vi rätt saker?
Nödvändigt med slack i organisationen
Öka effekten av samma resurser
Experiment
Vad driver innovation? Till skillnad från utveckling?
Lust
Eldsjälar
Probemlösning
Användarna ”lead users”
1,5 % av befolkningen kreativa
Hur locka dem?
Hur stödja dem?
Vad gör innovativa organisationer?
Inre effektivitet, yttre effektivitet
Google, kickstarter
Tid för egna godtyckliga projekt
Shell, ge tid/resurser till proof of concept
Innovationstruktur
Experimentera med algoritmbaserad vård och omsorg
Öppna system för API:er (kräv?) appstore, tävling i skolor
Infrastruktur för ”algorithmstore” i hälsokonton?
SM i välfärdsrobotik
DARPA
X-price
Exempel på åtgärder för att underlätta/driva på
utvecklingen
Avsett 1-2% av budgeten till experiment och utveckling
Dataflöde
Frivårdsreform
– Ta bort alla regler i experimentområden. Den enda regeln ska
vara att man måste övervaka resultat och säkerhet i realtid, tex
av tillsynen, som kan avbryta direkt
SUB
– Simulerings- och utvecklingsbolag experiment och utveckling
tillsammans med alla, av välfärdsteknologi och datadrivet
beslutsstöd
Finansiera patientorganisationer
Bestäm er!
Ett system som är i genomsnitt bra, eller
Ett system som är för alla?
Stor skillnad!
Fokus på mikrosystemen, på användarnytta, på
patienten, både som servicemottagare, vårdproducent
och som innovatör.
Big data! + analytiker….
Tack!
www.iffs.se