우리, 특히 의료계 종사자들은 세상이 돌아가는 방식이라고 생각하는, 종 모양 분포에 모든 데이터를 맞춰 정규화하려는 끊임없는 시도를 멈춰야 합니다. 때로는 그럴 수도 있지만, 때로는 그렇지 않을 수도 있습니다. "상황에 따라 다르다"라는 말을 이해해야 합니다.
20년 전, 저는 식스 시그마 블랙벨트 자격을 취득하고 의료 분야에 통계적 품질 관리를 적용하는 데 심혈을 기울였습니다. 당시 저희의 노력은 주로 방법따라서 결과를 개선하는 방법은 전적으로 최적화에 달려 있습니다. 프로세스 보살핌의. 우리의 작업은 "DMAIC" 휠을 중심으로 구성되었습니다.
우리는 밝히다 문제와 이를 개선하는 과정, 캠페인 측정 과정, 분석 그것을 위해 조치를 취하다 개선 그 과정을 거친 후 우리가 할 수 있는지 확인하세요. Control: 그것. 제어는 다음과 같은 형태를 취할 것입니다. 특수 차트 환자 대기 시간과 진료 예약 시간에 대한 측정과 같이 측정 항목에 차이가 있음을 보여주었습니다.
모든 프로세스에는 변화가 있을 것이며 정상적인 무작위로 분할될 것입니다. 일반적인 원인 변화 (예: 중심선 주변의 데이터 포인트의 배경 위아래 움직임) 및 특수 원인 변화 (상자 안의 점과 같이). 빌라! 훌륭해요! 점심시간 동안 환자 대기 시간이 늘어났다는 걸 보여주려면 차트가 필요했어요!
너무 비꼬는 건 아닙니다. 통계적 공정 관리(SPC)를 통해 환자 치료에 상당한 개선을 이룬 사례가 많았습니다. 예를 들어, 관상동맥 폐색으로 인한 흉통을 호소하는 환자가 카테터실에 도착하는 데 걸리는 시간을 2시간에서 32분으로 단축할 수 있었습니다. 문제는 우리가 모두 이런 식으로 개선될 수 있습니다.
관상동맥 폐색 수술의 성공에 힘입어, 우리는 동일한 기법을 사용하여 비정상 유방촬영술에서 생검까지의 시간을 단축하고자 시도했습니다. 처음 시작했을 때, 그 시간은 주! 환자가 얼마나 스트레스를 받았을지 상상해 보세요! 4일로 단축할 수 있었지만… 그 과정에서 병리과 전체가 무너졌습니다. 수술 과정을 지원할 체계가 없었기 때문입니다. XNUMX년도 더 전에, 아베디스 도나베디안 결과는 프로세스 간의 섬세한 움직임에 달려 있다는 것을 이해했습니다. 및 구조:
The 구조 프로세스를 지원하는 것은 단순히 벽돌, 모르타르, 기계 이상의 것입니다. 여기에는 환자를 돌보는 전문가의 지적 자산, 환자의 기대와 감정 상태, 가족 구성, 심지어 기후까지 포함됩니다! 이것이 바로 "믿음의 오류"입니다. "모범" 사례 가져오기 답이 될 것입니다. 메이요 클리닉의 "모범 사례"는 이러한 모든 요소의 상호 작용 덕분에 효과적입니다. 메이요 클리닉에서는 효과적이지만, 다른 곳에서는 효과가 없을 수도 있고, 그렇지 않은 경우도 많습니다. 실제로 메이요 클리닉조차도 다양한 지역 사회 요구 사항의 미묘한 차이는 치료 과정을 변경해야 합니다.. 해야 할 일은 비판적 사고 기술을 사용하여 환자, 전문가 및 시스템의 고유한 구성에 대한 "모범 사례"를 발견하는 것입니다. 각 위치에 대해.
이것이 실행 가능한 접근법임을 증명할 수 있는 경험적 근거가 있습니다. 1990년에 마리안 제이틀린, 호세인 가세미, 모하메드 만수르 출판 아동 영양에서의 긍정적 편차. 1년 후, Zeitlin은 이를 따랐습니다. 저널 출판 같은 주제에 대해. 이 책과 저널 기사 모두 빈곤 국가에서 일부 아이들은 잘 성장하는 것처럼 보였지만(긍정적인 일탈자), 같은 상황에 처한 다른 아이들은 그렇지 않았다고 언급했습니다. 저자들은 보충제와 같은 간단하지만 간과되기 쉬운 요소들이 현지에서 구할 수 있는 비전통적이지만 고품질의 음식, 사회적 상호 작용 및 칭찬 성공을 이루는 데 있어 기념비적인 역할을 했습니다.
이러한 긍정적 일탈자들을 파악하고 무엇이 그들을 두드러지게 하는지 이해함으로써, 그 차이점들을 더 큰 집단에 적용하여 상당한 개선을 이룰 수 있었습니다. 중요한 것은 이러한 차이점들이 동일한 미세 환경에 있는 개인들에게만 적용된다는 것입니다. 시스템과 에이전트의 상호 작용 작동의 핵심이 되는 복합적응시스템 그것이 성공을 가져왔습니다.
베트남에서도 동시에 일하고 있어요. 제리와 모니크 스터닌 이 긍정적 일탈 행동(Positive Deviance) 방법론을 도입하여 인상적인 결과를 얻었습니다. 더욱 주목할 만한 것은, 영양학 연구 외에서 긍정적 일탈 행동(Positive Deviants)을 식별하는 기술을 이집트에서 여성 생식기 절제(FGM)를 성공적으로 줄이는 데 적용했다는 것입니다.
이 연구자들은 외부에서 "모범 사례를 도입"하지 않고, 자신들이 속한 특정 환경 내에서 "긍정적인 측면을 강조"하기 위해 노력했습니다. 복잡성 과학 용어로 표현하자면, 증가된 긍정적 매력 요소와 감소된 부정적 매력 요소! 그들은 내부에서 외부로 작업함으로써 이를 달성했습니다. Jerry Sternin이 인용한 것처럼 2010 fastcompany 기사:
제리 스터닌은 아마도 외부 전문가나 회사 자체에 문제가 있는 것이 아니라고 말합니다. 62세의 스터닌은 "사회적, 조직적 변화에 대한 전통적인 모델은 효과가 없습니다."라고 말합니다. "한 번도 효과가 없었습니다. 외부에서 영구적인 해결책을 가져올 수 없습니다." 어쩌면 문제는 변화가 실제로 어떻게 일어날 수 있는지에 대한 전체 모델에 있을 수도 있습니다. 어쩌면 외부에서 내부로 변화를 가져올 수 없다는 것이 문제일 수도 있습니다. 대신, 조직 내에서 이미 효과가 있는 작지만 성공적이지만 "비정상적인" 관행을 찾아 증폭시켜야 합니다. 어쩌면, 정말 어쩌면, 그 해답은 이미 조직 내에 살아 숨 쉬고 있을지도 모릅니다. 그리고 변화는 그 해답을 찾을 때 찾아올 것입니다.
그러한 접근 방식은 익숙한 여러 연구에서 병원 내 MRSA(메티실린 내성 황색포도상구균) 감염의 유의미한 감소를 보였습니다. 이러한 방법은 매우 합리적이고 검증된 효능을 가지고 있기 때문에 빠르게 확산될 것으로 예상했습니다. 비록 제한적이기는 했지만 매우 효과적인 사례가 있었음에도 불구하고 실제로 확산되었습니다.
1982에서 사우스센트럴 재단 알래스카에서는 인디언 건강 서비스로부터 책임을 인수했습니다. 앵커리지 서비스 유닛(Anchorage Service Unit) 소속 70,000만 명의 알래스카 원주민과 아메리카 원주민의 의료 서비스 관리를 담당했습니다. 리더들은 제리 스터닌의 메시지를 정확히 이해했고, 그 후 수십 년에 걸쳐 북미, 아니 전 세계에서 가장 성공적인 의료 기관 중 하나를 발전시켰습니다. NUKA 케어 시스템 하나도 못 얻었지만 두, 탐내는 품질 부문 볼드리지 어워드 수상. 비전을 가진 리더들은 건강과 의료의 많은 부분이 복합적응시스템 에 응답하는 등장 보다는 부과 주문.
Southcentral Foundation은 다음과 같은 접근 방식을 반영했습니다. 옌셰핑 보건 시스템 스웨덴에서. 의 리더십 하에 고란 헨드릭스 (의사는 아니지만 세계적인 농구 코치) Jönköping Health System은 진정한 배움 공동체 고품질의 의료 서비스에 중점을 두고 있습니다.
이러한 사람들과 조직의 구체적이고 객관적인 경험이 그들의 결과를 재현하려는 열정에 불을 지폈을 것이라는 합리적인 기대가 있었을 것입니다. 하지만 안타깝게도 그런 경험은 없었습니다. Google 트렌드에서 "긍정적 일탈"과 "모범 사례"라는 검색어로 검색한 다음 결과를 살펴보세요.
2004년부터 현재까지 전 세계 "건강" 검색에서 아래의 파란색 선("긍정적 편차"를 나타냄)이 빨간색 선("모범 사례"를 나타냄)에 비해 거의 나타나지 않는다는 점에 유의하세요.
더욱 놀라운 것은 미국에서도 동일한 검색 제한 문의가 있었다는 것입니다.
왜 그럴까요? 그럴듯한 이유가 여러 가지 있겠지만, 가장 눈에 띄는 이유는 현대 의학이 발전한 방식과 관련이 있습니다. 모호함과 이상치에 불편함을 느낀다이러한 요소들을 이해하는 것은 어렵습니다. 문제와 데이터에 대한 심층적인 분석이 필요합니다. 확실하고 단수인 "예" 또는 "아니오"가 올바른 대답은 "그것은 상황에 따라 다릅니다."일 수 있습니다. 때로는 대답이 '예'일 수도 있고 때로는 '아니요'일 수도 있습니다. 조건에 따라.
간단한 문제, 단지 복잡한 문제, 진정으로 복잡한 문제, 혼란스러운 문제 사이의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.. 이러한 모든 요소가 존재할 수 있으며, 때로는 서로 혼합되어 있을 수도 있습니다! 차이점과 접근 방식에 대한 완전한 논의는 이 글의 범위를 벗어나지만, 독자는 다음 링크를 참고하시기 바랍니다. 의사결정을 위한 리더의 프레임워크 인간을 하버드 비즈니스 리뷰 데이비드 스노든과 메리 분의 작품입니다. 이 주제에 대한 3분짜리 영상 이해의 핵심을 전달할 것입니다.
안타깝게도 가장 편리한 방법은 모든 것이 단순하다고 가정하고, 비판적 사고를 아웃소싱하고, 프로토콜에 의존하는 것입니다. 프로토콜은 개인을 무시하고 무리를 대합니다. 그러면 지저분한 이상치도 무시할 수 있습니다.
인식된다 안전한 프로토콜에 따르면. 대부분의 동료들이 하는 대로 하면, 부정적인 결과가 발생하더라도 숨기기가 더 쉽습니다. 어쩌면 이는 예상된 행동일지도 모릅니다. Daniel Kahneman은 Vernon Smith와 함께 2002년 노벨 경제학상을 공동 수상했습니다. Amos Tversky와의 획기적인 작업을 위해 전망 이론. 대부분의 사람들은 위험 회피 성향을 보입니다. 100달러를 잃었을 때 느끼는 실망감이 100달러를 얻었을 때 느끼는 만족감보다 더 큽니다.
또한, 개별 환자에게 최적의 치료를 제공하기 위해 프로토콜을 넘어서는 시도를 시도하는 데에는 더 많은 노력과 더 많은 정서적 에너지가 필요합니다. 시간이 걸리고, 대부분의 의사에게 시간은 부족한 자원이 되었습니다. 의사의 소진 증가는 시간 증가와 상관관계가 있습니다. 비환자 치료에 대해 요구됨예를 들어, 양식을 작성하고 가장 중요한 전자 의무 기록을 완성하는 등의 작업을 합니다.
의전상의 실수를 정당화하는 것은 또 다른 부담이며, 광범위한 고용 문제를 초래할 수 있습니다. 주택 달콤쌉싸름한. 휴 로리가 연기한 캐릭터 "진단 의학을 전문으로 하는 반사회적 독선주의자인 한 의사가 뛰어난 의사들과 재치를 활용해 자신에게 닥친 수수께끼 같은 사건들을 해결하기 위해 온갖 수단을 다한다" 오늘날의 기업 의료 환경에서는 일주일도 버티지 못할 겁니다. 그들이 문제를 해결한다는 사실은 중요하지 않습니다. 해결책은 부차적이고, 과정이 가장 중요합니다.
거의 20년 전, Abraham Verghese는 걱정스러운 관찰을 다음과 같이 설명했습니다. 문화 충격 - 아이콘으로서의 환자, 아이콘으로서의 환자. 의사의 진짜 관심 대상은 의료 기록 작성이었습니다. 환자라는 인간 자체는 상대적으로 중요하지 않았습니다. 이 끔찍한 현실은 단지 강화되었다환자들은 이걸 싫어합니다. 의사들도 싫어합니다. 하지만 지금 의료를 통제하는 사람들, 즉 행정가들은 이걸 아주 좋아하는 것 같습니다.
이러한 사고방식의 걱정스러운 확장으로 다음과 같은 것을 상상하는 사람들이 있습니다. AI가 의사의 업무를 대체하거나 최소한 크게 증가시킬 것입니다.. 확실히 AI는 패턴 인식에 대한 가능성을 가지고 있습니다. 방사선과 그리고 병리학. 그러나 급증하는 의사들의 AI 사용 증가 위험 회피 행동의 징후일 수도 있습니다. 이는 불길한 징조일 수 있습니다. AI가 인간의 감독 없이 윤리적인 결정을 내릴 수 있다는 점에 대한 상당한 의심이 남아 있습니다.. 더욱 더 골치 아픈 것은 고의적인 거짓말 일부 AI 플랫폼에서. AI가 답을 모르면 "거짓말"하는 법을 배웠을까요?
가장 좋은 시나리오에서도 다음과 같은 경우가 있습니다. 위험 프로토콜과 AI 기반 계획에 이러한 프로토콜과 계획을 엄격하게 준수하면 적어도 일부 사람들은 최적의 치료를 받지 못하게 될 것입니다. 모든 약물과 치료에 대한 반응에는 긍정적이든 부정적이든 예외적인 상황이 존재합니다. 의사의 주된 의무가 개인이 아닌 집단과 인구에 대한 것이라면, 예외적인 상황의 요구를 무시하는 것은 "더 큰 이익"을 위한 "부수적 피해"로 치부될 뿐입니다. 코로나19 사태의 경험만 봐도 그러한 상황에서 얼마나 엄청난 피해가 발생했는지 알 수 있습니다.
우리는 하룻밤 사이에 이 자리에 도달한 것이 아닙니다. 이러한 현상의 기원은 25년 전 "비용 효율적"이라는 완곡한 표현 아래 시작되었습니다. 비용 효율적이었을 수도 있지만, 의사가 충분한 노력이나 관심을 가지고 대안을 찾지 않았다는 것을 의미할 수도 있습니다. 예를 들어, 약리유전학 연구는 수년 동안 이용 가능했으며, 개인에 맞는 올바른 약물과 복용량을 선택합니다.. 그러나 이러한 연구의 사용은 주로 다음과 같은 이유로 제한됩니다. 비용 효율성 문제와 처방자의 교육 부족.
코로나 이전 시대에는 '정밀 의학'이라는 방향으로 나아가는 움직임이 있었습니다. 최적의 치료를 위해서는 종종 개인화된 치료 계획이 필요하다는 것이 인식된 것입니다. 코로나19로 인한 대대적인 표준화와 의무화로 인해 정밀 의학은 사실상 종식되었습니다. 부활할지는 아직 알 수 없습니다.
또한 과거 성과에 기반한 프로토콜이나 훈련 세트를 통해 개발된 AI 연대를 엄격히 준수함으로써, 긍정적인 변칙자들 인정받지 못합니다. 발전은 과거에 성공했던 것에 국한되고 혁신은 억제됩니다.
의사, 간호사 및 모든 의료 전문가는 비판적 사고를 아웃소싱할 때 큰 대가를 치릅니다. 하지만 이는 환자가 지불하는 비용에 비하면 아무것도 아닙니다. 조직된 의료계가 건설적인 적응을 실시하고, 거대 제약회사나 의사/환자 관계의 다른 외부 이해 관계자에게 이익이 되도록 고안된 규칙을 과거에 준수하지 않으려 한다면, 사회와 개인은 자신의 운명을 스스로 통제하고 개선을 위해 필요한 압력을 가해야 합니다.
피해야 할 것과는 거리가 먼 변화, 모호함, 이상치는 혁신의 열쇠입니다. 최적의 임상 치료:
우리가 하는 많은 일에서 측정의 변동성을 포함한 어느 정도의 변동성은 불가피합니다. 측정의 변동성 외에도 외과의 경험, 환자 생리, 염증 반응 등의 변동성이 존재합니다. 아무리 우리가 원하지 않더라도, 우리는 변동성을 이해해야 하며, 이를 줄이는 것만이 유일한 해결책이라고 생각해서는 안 됩니다. 우리의 접근 방식은 결코 실패하지 않을 만큼 견고한 시스템을 구축하는 것이 아니라, 실패를 조기에 인지하고 필요한 조치를 취하여 방향을 바로잡을 수 있을 만큼 회복탄력성이 있는 시스템을 구축하는 것이어야 합니다.
유사하게 비즈니스의 리더들, 학문적 및 임상적 의학 모두에 종사하는 사람들은 포옹 변화, 모호성 및 이상치 기회 그리고 그들을 무시하거나 그들이 무력화되어야 한다고 계속 주장하지 마십시오.
간단히 말해서 의학은 배워야 합니다. VUCA에서 운영하다 (변동성, 불확실성, 복잡성, 모호성) 세계는 비즈니스와 마찬가지로. 인식 이것의 중요성은 시작이다하지만 이는 더욱 널리 보급되어야 하며, 의료 전문가 교육의 모든 단계에서 임상 역량에 추가되어야 합니다. 그래야만 의료 전문가들은 변화와 모호성을 최소화하려는 노력을 멈출 것입니다. 우리는 이러한 변화와 모호성을 무시하고 존재하지 않는 척할 수 없습니다. 우리는 이러한 변화와 모호성이 제시하는 잠재적 기회를 포착해야 합니다.
코로나19 대재앙의 어두운 시기에 공중 보건, 학계, 그리고 의료 기관의 지도자들이 이러한 개념들을 이해했다면 어땠을지 상상해 보십시오. 안타깝게도 그들은 그러지 못했습니다. 지금도 의료계는 자신들의 어리석음을 깨닫지 못하고 있으며, 사회는 고의적인 무지에 대한 엄청난 대가를 치르고 있습니다. 데이비드 벨이 브라운스톤에 대해 쓴 최근 훌륭한 에세이를 보십시오. 미국 소아과 학회: 이익을 위한 어린이 채굴.
인류는 이보다 더 나은 것을 누릴 자격이 있습니다!
