В сфере оказания психологической помощи часто возникают проблемы, связанные с обслуживанием клиентов. Эксперты отмечают, например, большие очереди из-за высокого спроса или вынужденные паузы из-за пропуска посещений сеансов. Всё это в конечном итоге негативно сказывается на результатах терапии. 

Подробное изучение перечисленных аспектов способно помочь медицинским учреждениям повысить эффективность работы за счёт:

• направления пациентов на более подходящее для них лечение;
• сокращения нецелевого использования ресурсов в рамках терапии;
• минимизации очередей. 

Однако во многих учреждениях не проводят сбор и анализ данных, что затрудняет изучение возможных проблем и оценку эффективности работы. 

Исследование

Цифровизация здравоохранения привела к развитию специализированных  информационных систем в этой области (ИСЗ), которые предназначены для сбора, хранения, обработки и преобразования данных в полезную информацию – основу для принятия решений, связанных со здоровьем пациентов. Эти системы хранят журналы событий, включая электронные медицинские карты, которые могут быть использованы для анализа процессов. 

Британские учёные провели исследование, в ходе которого использовали технологию Process Mining для углубленного изучения данных The Northern Trust – фонда здравоохранения и социального обеспечения Северной Ирландии. Целью было выяснить:

• как связаны между собой показатели степени тяжести психологического дистресса до начала терапии и по её окончании;
• насколько значимы факторы участия пациентов в терапии;
• как клиницисты могут использовать полученную в ходе анализа информацию для повышения эффективности своей работы. 

Специалистами были проанализированы данные взрослых пациентов с тревожностью и паническими атаками, социофобией, обсессивно-компульсивным расстройством. 

В исследовании использовалась методология Define-Measure-Analyse-Improve-Control (DMAIC) в сочетании с процессной аналитикой. Данные пациентов были отфильтрованы с учётом пола, возраста, дат первой и последней терапии, диапазона тяжести дистресса до и после лечения, количества посещённых сеансов.

Результаты показали:

• около 11% клиентов до начала терапии имели показатели психологического дистресса ниже допустимого уровня, и, следовательно, вероятность того, что состояние этих людей значительно улучшится, была невелика;

• пациенты с наименьшим процентом отменённых или пропущенных сеансов имели больше шансов добиться заметного улучшения состояния здоровья по окончании терапии;
• понимание уровня психологического дистресса до начала терапии – полезный фактор, который следует учитывать при оценке продолжительности лечения, поскольку людям с более высокими показателями требуется больше сеансов. 

Стоит отметить, что до этого исследования процессная аналитика уже использовалась в сфере здравоохранения, но никогда не применялась именно в области психического здоровья. Уникальность данного проекта – интеграция специфических знаний в области в механизм Process Mining, а также работа аналитиков данных в тандеме с учеными из NHSCT.

Исследование показало, что благодаря анализу данных с применением PM в рамках психотерапии можно получить очень важные сведения, касающиеся пациентов, методов их лечения и влияния на конечные результаты. При этом важно, чтобы специалисты-аналитики держали постоянный контакт с медицинскими  работниками для лучшего понимания и интерпретации полученной в результате анализа информации.

По материалам Springer Link