hrvatski

Vrijednost računalnog programa za poslovnu inteligenciju u analizi laboratorijskih podataka

Uvod. Medicinski laboratorij je izvor velikog broja kvantitativnih podataka koji se u sustavu zdravstva generiraju svakog dana. Tradicionalno, sve odluke koje su bile važne za upravljanje medicinskim laboratorijem donose se na temelju prethodnog poslovanja. Programi za poslovnu inteligenciju često se primjenjuju u poslovnom svijetu, dok je njihova primjena i dalje rijetka u zdravstvenom okruženju. Programska potpora za poslovnu inteligenciju pomaže u organizaciji i analizi podataka kako bi se u upravljanju poslovnim procesima odluke donosile na temelju dokaza. Tvoriva i postupci. Klinički zavod za laboratorijsku dijagnostiku (KZLD) KBC-a Rijeka u svom radu koristi laboratorijski informacijski sustav BioNET LIS, tvrtke In2, Zagreb, koji obuhvaća i modul za poslovnu inteligenciju (BI modul). Laboratorijski podatci sadrže velike količine informacija pa je priređena podatkovna kocka, na temelju koje su se postavili željeni upiti. Analizirani su podatci svih laboratorija KZLD KBC Rijeka u razdoblju od 1. lipnja do 31. prosinca 2014. godine. Rezultati. Analizom podataka utvrđeno je da se samo kod 12% bolesnika sa sumnjom na infarkt miokarda poštuju stručne smjernice o mjerenju troponina. Nadalje, udio uzoraka s povišenom koncentracijom kreatin kinaze vrlo je mali na odjelima: Odjel za neurologiju Klinike za pedijatriju, Klinika za neurokirurgiju – kirurško liječenje bolesti živčanog sustava, Hitna pedijatrijska ambulanta, 2 (0, 002%) bolesnika, što čini upitnim mjerenje tog analita. Analizom broja pretraga prema liječnicima, pronađeno je da najviše zahtjeva za hematološkim pretragama dolazi od pojedinog liječnika s Odjela za hematologiju i onkologiju Klinike za pedijatriju (41.976), dok za biokemijskim pretragama najveća potražnja pristiže od pojedinog liječnika s Odjela reumatologije i kliničke imunologije Klinike za internu medicinu (152.100). Od ukupnih nalaza, najveći udio patoloških imali su bolesnici iz Centra za hitnu medicinu lokaliteta Rijeka, 53, 196 (7%) te Centar za hitnu medicinu lokaliteta Sušak, 64.130(8%). Najveće vršno opterećenje laboratorijskog prijema uzoraka jest u 8 sati ujutro. Nakon 12 sati zatraženo je 7% od svih zahtjeva za mjerenjem koncentracije željeza u krvi, a koje nisu bile hitne pretrage što upućuje na upitnu opravdanost takvih zahtjeva. Zaključci. U ovom radu prikazano je kako se BI potpora može korisno upotrijebiti u analizi laboratorijskih podataka te se na njihovu temelju mogu učiniti bitna poboljšanja u laboratorijskim procesima.

BioNET LIS; poslovna inteligencija; optimizacija; BI modul

nije evidentirano