Lean Six Sigmaの自宅：Akron Children’s Hospitalがケアを改善しながらコストを削減

深刻な病状はどれも困難を伴いますが、患者とその家族が予期せぬ精神的、経済的困難に遭遇すると、問題はさらに複雑化します。そのため、オハイオ州北部最大の小児医療システムであるアクロン小児病院は、特定の症状を持つ子供に自宅で快適に質の高い医療を提供するサービス、Children’s Home Care Groupを立ち上げました。このプログラムは、家族が長期入院を避けるのを支援することで、経済的負担を軽減します。しかし、ホームケアの請求プロセスに問題があったため、請求までの時間が長くなり、不必要な損金処理が発生しました。そこで、病院のMark A. Watson Center for Operational Excellence (COE) でトレーニングを受けたリーンシックスシグマのプロジェクトチームが、問題に対処して請求プロセスを最適化しました。同チームはMinitab Statistical Softwareを使用して請求の欠陥の原因を特定し、最終的に製品の配送から請求までの平均日数を90%削減しました。

アクロン小児病院では在宅ケアに加え、在宅患者と外来患者の両方に医療用品、おむつ、投薬、処方を提供する注入サービスを提供しています。家族は、チケットに署名して配送されたアイテムの受領を確認し、ホームケアは別のアクロン小児病院の医療ビジネスソリューション（HBS）部門に転送して処理します。

アクロン小児病院のプロジェクトチームは、Minitab Statistical Softwareを使用してデータを分析し、患者への請求時間を短縮し、欠陥を削減する新しいプロセスを実装しました。上記の病院のCedar-Pineビル（上）には、センターオブエクセレンスのほか、ホームケアとHBSが入っています。

チケットを正常に請求するには、サービスが不可欠であることを証明するメディケイド患者の医療ニーズ証明書（CMN）、患者の保険プランが医療費をカバーすることを保証する保険会社の承認、および処方箋の記入を可能にする注文または受領確認の3つの処理済み文書が必要です。

アクロン小児病院は、3つの文書がすべて揃わないと患者に請求することができず、これは収益の減少や遅延につながります。病院はこれらの損失の損金処理をする必要があり、またスタッフは専門的な業務よりもこれらの問題を解決するために多くの時間を費やしていました。チケットの欠陥率が30パーセントに達し、状況は深刻でした。

プロジェクトチームは、請求プロセスを調べ、欠陥チケットの潜在的な原因を調査する必要がありました。チームはチケットプロセスを標準化し、欠陥率を16%に削減することを目指しました。しかし、これを達成するには、データ分析を使用して、在宅ケアとHBSの間のコミュニケーションギャップを埋め、2つの異なる部門のプロセスを改善する必要がありました。

チームはまず、ランダムに30個のCMNを選択し、その欠陥を特定することから始めました。多くのチケットの欠陥は、CMNの問題に関連していると判断されました。チケットの60%が期限切れで、残りのチケットは受け取られなかったか、誤って記入されていたか、間違った製品や古い製品に対して書かれていました。

アクロン小児病院の在宅ケア部門の従業員は、毎月のレポートを使用して請求プロセスの改善を維持しています。Minitab Statistical Softwareによるデータ分析により、請求時間が90%短縮され、欠陥が13.3%に減少しました。

チームは、CMN関連の問題を修正するための改善されたプロセスを考案・実装し、新しいプロセスについて従業員を教育し、プロバイダーがCMNを適切に完了するための標準作業指示書（SWI）を作成しました。Minitabの個人チャートに欠陥のあるCMNの数をプロットすることで、改善前後のCMNプロセスを追跡しました。

上のIチャートは、一定期間の欠陥のあるCMNの数をプロットし、改善前後のプロセスの比較に焦点を当てています。このチャートは、変更実施後のCMN欠陥の平均数が減少したことを示しています。

このチャートは、改善後のCMN欠陥の平均数の減少を視覚化するのに役立ちます。CMNの改善が成功したことで、チームは時系列プロットを使用して欠陥チケットの原因となり得るすべての要因を評価できるようになり、データのパターンを特定できるようになりました。

COEのグリーンベルト兼オフィスコーディネーターのジェニファー・ヘンリーは、「CMNがチケット欠陥の根本原因だと考えていました」と言います。しかし、時系列プロットのデータを見ると、他の問題も修正する必要があることにすぐに気づきました。これはプロジェクト全体の転換点でした。

上の時系列プロットには、請求レビューにおける未処理のチケットの合計がグループ別に表示されます。注文、承認、CMN これは、CMNプロセスが改善されている一方で、同じ期間中に未処理のチケット数が増加し始めたことを示しています。

時系列プロットは、不完全なCMN、承認、および注文による請求レビューの未処理のチケットの合計を追跡しました。プロセスの改善はCMN欠陥の削減に役立ちましたが、時系列プロットの注文の合計チケット欠陥の急増で見られるように、注文関連の欠陥の数は増加し始めました。

分析で問題が明らかになった後、調査によってチームは2つのグループ間の関係を理解できました。「注文がコンピュータシステムのCMNと一致する必要があることに気づきました」とヘンリーは説明します。「しかし、HBSの従業員が見つけられる場所に注文が保存されていなかったため、適切な記録とともに電子的に入力されませんでした。」

システムで更新されていないためにチケットに請求できなかったという発見によって、チームはプロセス変更の第2段階で取り組みを変え、コンピュータシステムへの注文入力を簡素化することに焦点を合わせました。チームは、CMNのステータスコードリストのオプションを絞り込み、請求審査レポートの実行方法に関する標準作業指示書を作成し、未処理のCMNのフォローアップを担当する従業員を指名しました。

上記のコントロールチャートは、注文プロセスの変更後に統計的に有意な減少が見られた不良チケットの割合を示しています。

コントロールチャートは、チームが不良チケットの割合を調べるのに役立ち、注文プロセスが改善された後に減少しました。欠陥率の低下が統計的に有意であると評価することで、チームは請求プロセスへのこれらの変更の成功を確認することができました。