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D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M
JULIO T., FELIX M.M., QUEIROZ M.R.G., DANIEL M.M.,
ROSEMBERG L.A., WOLOSKER N., FUNARI M.B.G.
D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M
Introdução
 A Inteligência de Negócios abrange ferramentas, estratégias e
métodos de obtenção e análise de dados referentes à
operação da empresa.
 Softwares de BI (Business Intelligence) ganham espaço no
healthcare, principalmente em setores onde há maior
complexidade de fluxos, grandes volumes ou dificuldades em
gerenciar os recursos (humanos ou tecnológicos).
 Na radiologia, onde os processos são intrisicamente
mensuráveis e disponíveis nos bancos de dados do RIS/PACS,
sua implementação pode ser mais confiável.
D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M
Racional
 O horário do agendamento dos exames não reflete com
precisão o horário de realização dos mesmos.
 Conhecer a distribuição dos exames realizados ao longo do dia
é importante na gestão dos recursos em cada faixa de horário.
 Os dados provenientes do BI, com base no horário de início e
fim de cada exame, reproduzem com maior precisão a
dinâmica do setor.
 Assim, analisar a distribuição dos exames realizados ao longo
do dia através dos gráficos, tabelas e dashboards fornecidos
pelo BI permitiu uma melhor otimização dos fluxos e rotinas.
D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M
Objetivos
 Pretendemos demonstrar:
 Nosso case de implantação de um sistema de Business
Intelligence aplicada à radiologia;
 a discrepância existente entre os horários de agendamento
e os horários de realização dos exames via BI;
 que a forma de apresentação dos dados do BI permitiu aos
gestores inferir padrões e identificar pontos críticos;
 como a análise desses dados pode ajudar na gestão dos
recursos do nosso setor de ultrassom ambulatorial.
D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M
Materiais e métodos
 Exames externos (outpatient);
 Agendados e encaixes;
 No horário comercial (7:00 – 19:00);
 Divididos em dois períodos:
 Manhã (7:00 – 13:00) e Tarde (13:00 – 19:00);
 Cada um com recursos humanos próprios;
 Em 2013;
 Em local único (Unidade Morumbi).
 Recursos:
 Humanos: radiologistas, auxiliares de sala, enfermagem e gestores
de fila.
 Técnicos: Salas de exames, aparelhos de ultrassom, workstations.
D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M
Materiais e métodos
 Dados do agendamento extraídos do sistema de gestão
hospitalar, tratados em Excel.
 Dados de BI extraídos do Qlikview 11.0, com acesso ao banco
de dados Oracle do RIS Carestream da instituição:
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Dados do Agendamento
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Exames agendados por faixa de horário.
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Dados do BI
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Exames realizados por faixa de horário.
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Agendamento x BI
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Atraso no início dos períodos: apesar do agendamento já mostrar certo número de
exames para o início dos períodos (7:00 e 13:00), o gráfico mostra que a realização de
exames é baixa nessa faixa de horário, refletindo atraso dos pacientes ou demora no
preparo.
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Estimativa de atraso no início da manhã: através do gráfico é possível estimar o atraso
e tempo de recuperação.
agendamento
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Comparação entre o início dos períodos (manhã e tarde): fica evidente no gráfico que
o atraso no início da tarde é menor que no início da manhã.
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Impacto dos atrasos da manhã no fim do período: a agenda do setor conta com
bloqueios na hora do almoço, mas o atraso dos exames no início da manhã e alguns
encaixes ocupam a primeira metade dos horários bloqueados.
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Encaixes na segunda metade da tarde: o número de exames realizados ultrapassa o
número de exames agendados na segunda metade da tarde, refletindo o grande
número de encaixes nesse período, uma característica conhecida do setor, agora
ilustrada no gráfico. O descolamento entre as curvas se mantém até o final da tarde.
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Estimativa de encaixes: A quantidade de exames realizados além do limite máximo de
exames agendados permite a estimativa do número de encaixes.
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Overbooking: percebe-se que durante a manhã existem exames agendados além do
número máximo de exames realizados em determinadas faixas de horário. Isso dá
margem para trabalhar com overbooking.
agendamento
BI
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Conclusões
 A análise da distribuição temporal do número de exames
realizados num setor ambulatorial de ultrassom fornecidas
pelo BI fornece mais informaçõres sobre a dinâmica da
operação, permitindo melhor gestão e otimização dos recursos
(salas, radiologistas, auxiliares) do que os dados do horário de
agendamento.
 O BI é uma valiosa e poderosa ferramenta de gestão, com
potencial de melhoria da margem de operação do serviço de
radiologia.
D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M
Insights
 Apesar da obtenção rápida dos números, tabelas e gráficos, a
análise dos dados do BI demanda tempo e certa expertise.
 Os serviços que optarem por essa tecnologia devem montar
times dedicados à extração, tratamento, análise, divulgação e
inovação dos dados obtidos.
 Atenção constante aos possíveis pontos de viés ou erros
permite rápida intervenção e constante adaptação do sistema
para melhor refletir a realidade do departamento e atender as
demandas.

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Inteligência de Negócios em Radiologia / Business Intelligence in Radiology

  • 1. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M JULIO T., FELIX M.M., QUEIROZ M.R.G., DANIEL M.M., ROSEMBERG L.A., WOLOSKER N., FUNARI M.B.G.
  • 2. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Introdução  A Inteligência de Negócios abrange ferramentas, estratégias e métodos de obtenção e análise de dados referentes à operação da empresa.  Softwares de BI (Business Intelligence) ganham espaço no healthcare, principalmente em setores onde há maior complexidade de fluxos, grandes volumes ou dificuldades em gerenciar os recursos (humanos ou tecnológicos).  Na radiologia, onde os processos são intrisicamente mensuráveis e disponíveis nos bancos de dados do RIS/PACS, sua implementação pode ser mais confiável.
  • 3. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Racional  O horário do agendamento dos exames não reflete com precisão o horário de realização dos mesmos.  Conhecer a distribuição dos exames realizados ao longo do dia é importante na gestão dos recursos em cada faixa de horário.  Os dados provenientes do BI, com base no horário de início e fim de cada exame, reproduzem com maior precisão a dinâmica do setor.  Assim, analisar a distribuição dos exames realizados ao longo do dia através dos gráficos, tabelas e dashboards fornecidos pelo BI permitiu uma melhor otimização dos fluxos e rotinas.
  • 4. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Objetivos  Pretendemos demonstrar:  Nosso case de implantação de um sistema de Business Intelligence aplicada à radiologia;  a discrepância existente entre os horários de agendamento e os horários de realização dos exames via BI;  que a forma de apresentação dos dados do BI permitiu aos gestores inferir padrões e identificar pontos críticos;  como a análise desses dados pode ajudar na gestão dos recursos do nosso setor de ultrassom ambulatorial.
  • 5. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Materiais e métodos  Exames externos (outpatient);  Agendados e encaixes;  No horário comercial (7:00 – 19:00);  Divididos em dois períodos:  Manhã (7:00 – 13:00) e Tarde (13:00 – 19:00);  Cada um com recursos humanos próprios;  Em 2013;  Em local único (Unidade Morumbi).  Recursos:  Humanos: radiologistas, auxiliares de sala, enfermagem e gestores de fila.  Técnicos: Salas de exames, aparelhos de ultrassom, workstations.
  • 6. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Materiais e métodos  Dados do agendamento extraídos do sistema de gestão hospitalar, tratados em Excel.  Dados de BI extraídos do Qlikview 11.0, com acesso ao banco de dados Oracle do RIS Carestream da instituição:
  • 7. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Dados do Agendamento 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 Exames agendados por faixa de horário.
  • 8. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Dados do BI 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 Exames realizados por faixa de horário.
  • 9. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 Agendamento x BI agendamento BI
  • 10. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 Analytics Atraso no início dos períodos: apesar do agendamento já mostrar certo número de exames para o início dos períodos (7:00 e 13:00), o gráfico mostra que a realização de exames é baixa nessa faixa de horário, refletindo atraso dos pacientes ou demora no preparo.
  • 11. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 07:00 08:00 09:00 Analytics Estimativa de atraso no início da manhã: através do gráfico é possível estimar o atraso e tempo de recuperação. agendamento BI
  • 12. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Analytics 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 12:00 13:00 14:00 Comparação entre o início dos períodos (manhã e tarde): fica evidente no gráfico que o atraso no início da tarde é menor que no início da manhã. agendamento BI
  • 13. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 Analytics Impacto dos atrasos da manhã no fim do período: a agenda do setor conta com bloqueios na hora do almoço, mas o atraso dos exames no início da manhã e alguns encaixes ocupam a primeira metade dos horários bloqueados.
  • 14. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 Analytics Encaixes na segunda metade da tarde: o número de exames realizados ultrapassa o número de exames agendados na segunda metade da tarde, refletindo o grande número de encaixes nesse período, uma característica conhecida do setor, agora ilustrada no gráfico. O descolamento entre as curvas se mantém até o final da tarde.
  • 15. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Analytics 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 Estimativa de encaixes: A quantidade de exames realizados além do limite máximo de exames agendados permite a estimativa do número de encaixes. agendamento BI
  • 16. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Analytics 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 Overbooking: percebe-se que durante a manhã existem exames agendados além do número máximo de exames realizados em determinadas faixas de horário. Isso dá margem para trabalhar com overbooking. agendamento BI
  • 17. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Conclusões  A análise da distribuição temporal do número de exames realizados num setor ambulatorial de ultrassom fornecidas pelo BI fornece mais informaçõres sobre a dinâmica da operação, permitindo melhor gestão e otimização dos recursos (salas, radiologistas, auxiliares) do que os dados do horário de agendamento.  O BI é uma valiosa e poderosa ferramenta de gestão, com potencial de melhoria da margem de operação do serviço de radiologia.
  • 18. D I A G N Ó S T I C O P O R I M A G E M Insights  Apesar da obtenção rápida dos números, tabelas e gráficos, a análise dos dados do BI demanda tempo e certa expertise.  Os serviços que optarem por essa tecnologia devem montar times dedicados à extração, tratamento, análise, divulgação e inovação dos dados obtidos.  Atenção constante aos possíveis pontos de viés ou erros permite rápida intervenção e constante adaptação do sistema para melhor refletir a realidade do departamento e atender as demandas.