כך, באמצעות בניית מדד חדש ופעילות מסורה ונחושה של צוותי מרפאות הכללית, הצליחה כללית ליישם תוכנית ייחודית לצמצום פערים בבריאות בין אוכלוסיות חלשות לאוכלוסיות חזקות המטופלות בקופה. התוכנית הניבה בתוך שלוש שנים, צמצום של 60 אחוזים בפער בין העשירון התחתון ובין העשירונים האחרים. מומחי ה- OECD, שפירסמו לאחרונה סקירה של מערכת הבריאות הישראלית, מציינים לשבח את ההישג הזה.
מכון כללית למחקר, שהוקם לפני כשלוש שנים ביוזמת מנכ"ל שירותי בריאות כללית, אלי דפס, והרופא הראשי של הקופה פרופ' חיים ביטרמן, כולל צוות רב-תחומי של קלינאים בכירים, אפידמיולוגים, ביו-סטטיסטיקאים, מומחי אלגוריתמיקה וכריית מידע, אנשי טכנולוגיות מידע ומומחים בתחומי בריאות הציבור. מטרת המכון היא להציג תובנות מחקר ופיתוח לשיפור הטיפול בחולה, באמצעות ניתוח מידע בריאותי, פיתוח כלי ניבוי וזיהוי מוקדם וגישות חדשניות לטיפול.
פרופ' רן בליצר מנהל מכון כללית למחקר, ומנהל המחלקה לתכנון מדיניות בריאות במשרד הרופא הראשי בשירותי בריאות כללית, מסביר כי הקופה עושה שימוש בכלי הסטטיסטיקה של יבמ על מגוון רחב של בסיסי נתונים, בכל תהליכי הניתוח: החל מהרמה הבסיסית ועד למודלים מורכבים. במסגרת זאת, היא מנצלת מגוון רחב של יכולות אותן מציעה מערכת IBM SPSS Modeler. רכיבי ה- Modeler הפועלים בכללית מטפלים הן בשלב גילוי הנתונים והן בהמלצה לפעילות ומקצרים את הדרך משלב איסוף הנתונים עד ליישום דפוסי הפעולה המתבקשים, על בסיס הניתוח שלהם.
פרופ' בליצר מדגיש כי המחקר לא נועד לשימוש אקדמי – אלא מתמקד בדגש יישומי. כל מחקר במסגרת המכון מיועד ליצור כלי חדש לשימוש הצוותים הרפואיים או המנהלים, או לגלות תובנות שישמשו לקידום מדיניות הקופה.
מומחי הניתוח האנליטי של מכון כללית למחקר מבצעים מחקרים הבוחנים תוצאות בפועל של טיפולים והתערבויות בהיקף גדול באוכלוסיה האמיתית – הרבה מעבר לבחינת תוצאות בניסויים רפואיים רגילים, המבוססים על אוכלוסיות מדגם. כך, למשל, נבחנת מידת האפקטיביות של חיסונים, כמו גם התוצאות בפועל של תוכנית מורכבת לטיפול במחלות כמו אי ספיקת לב. פעילות אחרת, מתמקדת ביצירת כלים לניבוי תוצאות תהליכי טיפול וניהול מחלה, המאפשרים לרופאים ולאחיות לספק רפואה יוזמת לאוכלוסיה בסיכון גבוה. לדוגמא, בשירותי בריאות כללית מסוגלים כיום לזהות חולים בסיכון גבוה להידרדרות כלייתית, שנים לפני שהיא מתגלה בפועל. צוותי רפואה בקהילה בהובלה של חטיבת הקהילה של הקופה משתמשים במידע הזה על מנת להביא לשינוי במהלך המחלה, למנוע הידרדרות ולחסוך בטיפולים יקרים.
ניתוח אחר המתבצע על בסיס הנתונים של כללית ובתי החולים שלה, מאפשר להקטין את הסיכון של מאושפזים להיזקק לאשפוז חוזר. לצורך זה, ובעזרת כלי IBM SPSS Modeler, פותח מודל ניבוי לזיהוי הסיכון לאשפוז חוזר, המשקלל מדדים דמוגרפיים, קליניים, ונתונים אודות צריכת שירותי בריאות ומציג ציון סיכון של אדם להזדקק לאשפוז חוזר, לאחר שחרורו. הערכת הסיכון האוטומטית הזאת מתבצעת מאחורי הקלעים ומובילה לטיפול ממוקד בחולים בסיכון, הן במהלך האשפוז והן במרפאות הקהילה, בתקופה הרגישה שמיד לאחר האשפוז. פרופ' בליצר מציין כי באמצעות מערכות מסוג זה הפועלות בכללית, ניתן כבר כיום לזהות, בשלב מוקדם, קשישים בסיכון להידרדרות גריאטרית, לזמנם לבדיקות ולהתערב כדי לצמצם את הנזק הפוטנציאלי.
אנשי שירותי בריאות כללית הציגו את לקחי הניסיון אותו צברו בתחום הניתוח האנליטי, במסגרת סדרת ימי הכרות עם כלים אנליטיים מתקדמים, שהתקיימה בשבוע שעבר במרכז הלקוחות של יבמ בפתח תקווה. למכון הוענקה בכנס תעודת הוקרה על ההישגים בשימוש ב- Business Analytics לשיפור ביצועי הארגון.