数据|外科医师 David Kashmer 善用数据协助病患 rcep|创新体|医疗器械|先导区

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。