Innovación de los procesos del departamento de imagenología del INER utilizando la metodología Six Sigma - García Porres, Julieta (Universidad Autónoma Metropolitana, 2013)
El Departamento de Imagenología (DI) del Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias (INER) se enfrentó en el año 2006 al reto de integrar a sus procesos, un sistema de gestión de imágenes médicas RlS-PACS (Radiology Information System-Picture Archiving and Communication System). Esta integración generó cambios en la disposición de lugares de trabajo y equipo, en los roles y actividades del personal y en tiempos relacionados con la toma, diagnóstico y entrega del estudio al paciente. Esta situación implicó una evaluación del estado actual de los procesos y obligó a establecer cambios en ellos, para que la utilización del RlS-PACS representara un impacto positivo en el DI del Instituto. Este trabajo presenta la utilización de la metodología Six Sigma en la definición, medición, análisis, innovación y control de los procesos del DI del INER, a partir de la adquisición del RIS-PACS, en aras de estimar el nivel Sigma y poder conocer el impacto de los procesos innovados. Se definieron entonces 4 procesos: Recepción, Rayos X, Tomografía Computada y Diagnóstico; cada proceso se mapeó en un diagrama de flujo y se identificaron en total 15 actividades que no agregan valor y 1 O áreas de oportunidad. Asimismo se definieron 25 variables y 15 indicadores que miden el desempeño de los procesos, los cuales están relacionados con flujo de información, es decir, el flujo de datos e infonnación a través del sistema RlS-PACS; o con los tiempos de espera de los pacientes, en donde interviene el factor humano durante todo el proceso. Una vez identificados los problemas en cada proceso, se generaron 25 proyectos de mejora denominados kaizens y se determinó su prioridad considerando el impacto y la factibilidad para su realización. Posteriormente se generaron 13 propuestas de innovación, basadas en herramientas Lean (herramientas utilizadas para la eliminación de desperdicios en procesos) para implantarlas en un programa piloto, que se llevó a cabo durante cinco semanas. Durante este periodo se capacitó en el uso correcto del PACS-RlS a 20 usuarios con diferente perfil profesional (recepcionista, técnico y médico radiólogo), que laboraban en 3 tumos distintos. Se implantaron 5 ayudas visuales con instrucciones tanto para el paciente como para el personal; 3 dispositivos para la correcta distribución y entrega de los estudios a los pacientes y 3 bitácoras para llevar el registro de los eventos adversos en el uso del sistema. Se propuso además un nuevo formato de solicitud de estudio, se designó un técnico control para que apoyara la logística de la toma de estudios de RX y TC; y se contrató a un administrador para el sistema RlS-PACS. El desempeño inicial de los procesos se midió antes de implantar las innovaciones; posterionnente para conocer el desempeño de los procesos innovados se realizaron dos mediciones más (a los 15 y 30 días respectivamente). Con los datos obtenidos de dichas mediciones se generaron las curvas de aprendizaje, que ilustran el desempeño del proceso y por lo tanto, el impacto de las innovaciones implantadas. De este modo se generaron cinco curvas de aprendizaje para flujos de información (una para cada proceso y una para el proceso global); cuatro para tiempos de espera (el proceso de Diagnóstico no tiene indicadores de tiempos de espera); y una curva de aprendizaje global del DI, que integra los flujos de información y los tiempos de espera. Los tres niveles de aprendizaje global, estimados en las tres mediciones (O, 15 y 30 días) fueron 0.46, 0.70 y 0.76 respectivamente, lo que mostró claramente un incremento en el desempeño del proceso debido a las innovaciones propuestas. Cabe mencionar que el aprendizaje se mide en el intervalo [O, 1), donde 1 representa el 100% de aprendizaje. Para obtener el nivel Sigma (cr) del DI se determinó que los niveles de aprendizaje representarían la probabilidad de un defecto. Dicha probabilidad se proyectó sobre la curva de distribución normal y se calculó el ni􀁖el Sigma. Posteriormente se calcularon los defectos por millón, es decir, el número de pacientes por mes y por día, en los cuales se cometió un error durante el proceso de recepción, toma y entrega del estudio. El nivel Sigma inicial del DI (antes de las innovaciones) fue cr=2.0, lo que significa que hubo 36 pacientes al día en los que se cometió algún error durante su estancia en el DI; en las dos mediciones siguientes el nivel sigma fue cr=2.2, que implica 28 pacientes con error al día; y cr=2.3, con 24 pacientes con error al día. En este sentido se puede afirmar que las propuestas de innovación efectivamente representaron un impacto positivo en el proceso del DI, ya que el porcentaje de mejora entre el proceso original y 15 días después de implantadas las innovaciones fue de 23%; posteriormente a los 30 días, mejoró un 15% más. En total se obtuvo una mejoría del 32% en el desempeño del proceso del Departamento de lmagenología del INER. ; In 2006, the lroaging Department (DI) of tbe Nationa1 lnstitute of Respiratory Diseases (INER) faced the challenge of integrating to their processes a system of medica! -images management RIS-PACS (Radiology lnformation System-Picture Archiving and Communication System). This integration led to changes in the layout of workplaces and equipment, roles and activities of staff and time-related decision, diagnosis and delivery of tbe study to the patient. This situation in volved an assessment of the cu.rrent state of the processes and forced tbem to establish changes in them, so that the use of RIS-PACS represented a positive impact in tbe DI of the lnstitute. This work presents the use of the Six Sigma methodology in the definition, measurement, analysis, innovation, and control processes of tbe DI of the INER from tbe acquisition of RISPACS, in order to estimate the Sigma leve! and get to know the irnpact of innovative processes. There were defined 4 processes: Reception, X-ray, Computed Tomography and Diagnosis; each process is mapped in a flow diagram and there were identified in total 15 non-added value activites and 1 O areas of opportunity. Also, there were defined 25 variables and 15 indicators that measure the performance of the processes, which are related to inforrnation flow, i.e., the flow of data and infonnation through tbe RIS-PACS System; or with the waiting times for patients, where is the human factor is present throughout the process. Once the problems were identified in each process, they generated 25 improvement projects called kaizens and identified its priority considering the impact and feasibility for its realization. Subsequently, there were generated 13 proposals for innovation, based on Lean tools lo implement them in a pilol program, which was carried out for five weeks. During this period were trained in tbe correct use of PACS-RIS 20 users witb different professiona1 profile (cleric, technician, and radiologist physician), working in 3 different shifts. Five visual aids with instructions were introduced for botb tbe patient and for the staff; 3 devices for proper distribution and delivery of tbe studies tbe patients and 3 blogs for tbe registration of adverse events in the use of tbe system. In addition, a new format of request for study was proposed as a technical control to support tbe logistics of making x-ray studies and computed tomography; and the hiring of an administrator for the RIS-PACS System. The initial performance of the processes was measured before implementing innovations; then to know the performance of innovative processes, there were carried out two measurements (15 and 30 days respectively). Learning curves that iUustrate the performance of the process and therefore, the impact of the implemented innovations were generated with data obtained from these measurements. In this way there were generated five learning curves for infonuation flows (one for each process and one for the overall process); four for wait times (the diagnostic process has no wait time indicators); and a global learning curve of the DI, which integrates information flows and waiting times. Toe three levels of global learning, estimated at this three measurements (O, 15 and 30 days) were 0.46, 0.70 and 0.76 respectively, which clearly showed an increase in the performance of the process due to the proposed innovations. It is worth mentioning that the learning is measured within the interval O, 1, where I represents a 100 percent of learning. To determine the Sigma Leve! of the DI, it was determined that the levels of learning would represent the probability of a fault. This probability was shown on the normal distribution curve and therefore the Sigma leve! was calculated. Then, there were calculated the defects per million, i.e., the number of patients per month and per day, in which a mistake was made during the process of reception, decision-making and delivery of the study. Toe original Sigma leve! of the DI (before innovations) was cr=2. O, which meaos that there were 36 patients a day in which any mistake was made du.ring his stay in the DI; in the two following measurements the sigma leve! was cr=2. 2, this entailed 28 patients with error per day; and cr=2. 3, with 24 patients with error per day. In this sense, we can say that the innovation proposals effectively represented a positive impact in the process of the DI, as the percentage of improvement between the original process and 15 days after implemented innovations was 23 percent. In the subsequent 30 days, the improvement was 15 percent. Toe total improvement percentage obtained in the performance of the lmaging Department of the INER was 38 percent.