Zdravstvo je izrazito složen sustav, koji se sastoji od cijelog niza vrlo složenih dijelova, koji pokrivaju ogroman broj raznovrsnih procesa i međusobno su povezani još složenijim međuodnosima. I to raznih vrsta – medicinskim, društvenim, pravnim, ekonomskim, međuljudskim, političkim… No, zašto je to bitno naglasiti? Zato jer se često zaboravlja da, kao i kod bilo kojeg drugog sustava, promjene u jednom dijelu neminovno utječu na druge dijelove jer je sve međusobno povezano. Stoga je upravljanje zdravstvom, kao i pojedinim njegovim dijelovima, prilično zahtjevna zadaća.

Kako onda ikada uspješno upravljati takvim sustavom? Postoji barem jedan ključni element koji razlikuje uspješne od manje uspješnih sustava – način na koji se donose odluke. U uspješnim sustavima, većina odluka donosi se nakon određene analize relevantnih i dostupnih podataka. Drugim riječima, „na temelju brojki“. Čak i kada dostupne brojke ne pokrivaju baš sve potrebne varijable, te je možda neke potrebno i procijeniti, uvijek je bolje kada se odluke donose temeljem prethodne analize. Zašto? Kako bismo bili što sigurniji da smo odluke donijeli na najkvalitetniji mogući način i time smanjili potencijalne rizike koji mogu dovesti do pogrešne odluke. Naravno da je ponekad, možda i često (npr. u kirurgiji), odluke potrebno donositi vrlo brzo, naizgled bez pretjeranog razmišljanja ili analize. Ali, zar nisu i te odluke zapravo rezultat svih prethodnih spoznaja i znanja, do kojeg se došlo što radnim iskustvom, a što temeljem mukotrpnog učenja ili znanstvenog i istraživačkog rada?

U hrvatskom zdravstvu svakodnevno se generira ogromna količina podataka, čija analiza može biti od iznimnog značaja za donošenje raznovrsnih odluka, od medicinskih do poslovnih i to na svim razinama. Tako npr. Hrvatski zavod za zdravstveno osiguranje (HZZO), kako bi što učinkovitije utrošio svoj godišnji budžet koji za 2019. godinu iznosi 25,8 milijardi kuna, godišnje zaprimi i obradi nekoliko desetaka milijuna računa za pružene zdravstvene usluge. Svi ti računi generirani su temeljem zdravstvenih usluga koje su hrvatskim građanima pružili ugovorni subjekti – pružatelji – od javnih do privatnih, od pojedinačnih ordinacija do kliničkih bolničkih centara. I svima je prethodio unos medicinskih i financijskih podataka o dotičnim uslugama. Istovremeno se prikupljaju i podaci o poslovanju 185 javnih (državnih ili županijskih) zdravstvenih ustanova, koje zapošljavaju preko 66 tisuća djelatnika i pružaju većinu zdravstvenih usluga, posebno u bolničkom sektoru. A 59 javnih bolnica je u 2018. godini zbirno generiralo manjak od oko 850 milijuna kuna. Međutim, pojedinačna uspješnost se kretala od bolnice koja je ostvarila višak od 5,28% do bolnice koja je ostvarila manjak od 35,17% u odnosu na godišnje prihode u 2018.; od bolnice čije su ukupne obveze na 31.12.2018. iznosile 1,27% do bolnice čije su ukupne obveze na 31.12.2018. iznosile 128,34% od ukupnih prihoda u 2018.; od 12 bolnica koje nisu imale dospjelih obveza do bolnice čije su dospjele obveze na 31.12.2018. činile 88,62% ukupnih prihoda u 2018. godini.

Da li su onda sve ustanove na isti način i jednako uspješno donosile svoje poslovne i dr. odluke? Ili su (možda s pravom?) čekale da netko drugi donese neke odluke koje će utjecati na njihovo poslovanje? A kako su te odluke utjecale na njihove pacijente ili na druge dionike u sustavu, npr. na dobavljače?

Zapitajte se – da li je donošenje poslovnih odluka u Vašoj organizaciji uvijek temeljeno na prethodnim analizama relevantnih podataka? A ako nije, koji je glavni uzrok tomu? Nedostupnost podataka? Nedostatak IT alata koji bi ubrzali ili olakšali analizu? Nedostatak stručnosti za kvalitetnu analizu? Neshvaćanje potrebe da se poslovne odluke donose temeljem dokaza, a ne (samo) intuicijom? Čekanje da odluku donese netko drugi? Sve navedeno? Za svaki od ovih problema postoji rješenje, od unaprjeđenja IT sustava, preko reorganizacije procesa, pa do angažiranja stručnjaka koji će brzo i kvalitetno prikupiti i analizirati podatke neophodne za donošenje uspješnih odluka.

Čak i kada je krajnja odgovornost za odluku na nekom drugom (npr. na zdravstvenoj administraciji da odobri uvođenje novog lijeka), cijeli proces će biti brži i uspješniji ako su prethodno kvalitetno obrađeni svi podaci relevantni za tu odluku (npr. proizvođač je proveo analizu o učinkovitosti i isplativosti novog lijeka, i to detaljniju od traženog minimuma). Zamislite npr. kakve sve prednosti donosi analiza kojom neka farmaceutska kompanija, u dogovoru sa zdravstvenom ustanovom obradi dostupne (i anonimizirane) podatke o uspješnosti liječenja određenim inovativnim lijekom, te zatim na konkretnim dokazima potvrđenoj troškovnoj učinkovitosti, predloži HZZO-u izmjene financijskih ugovora koje bi istovremeno dovele do povoljnijeg poslovanja, ali i do ušteda u sustavu i bolje dostupnosti lijeka pacijentima. Ili zamislite zdravstvenu ustanovu koja provede detaljnu analizu svojeg poslovanja i temeljem konkretnih podataka dovede u korelaciju obrađene pacijente, cijene pruženih usluga, svoje troškove, te u konačnici prihode i rezultate poslovanja, pa puno pripremljenije inicira razgovore s HZZO-om o mogućim izmjenama ugovorenih uvjeta ili pak samoinicijativno predloži svojem vlasniku (državi ili županiji) određene izmjene u organizaciji pružanja zdravstvene zaštite, na korist i poslovanja i pacijenata. Ili županiju koja sama proaktivno provede analizu i benchmarking poslovanja zdravstvenih ustanova u svojem vlasništvu, te temeljem konkretnih dokaza inicira poboljšanja u sustavu pružanja usluga svojim građanima…

Kao i brojna druga područja u Hrvatskoj, i zdravstveni sustav ima ogromni potencijal da bude još uspješniji, za što nije potrebno puno – samo da dionici počnu (češće i svrsishodnije) analizirati dostupne podatke i pretvarati ih u najvrjedniji resurs današnjice – informacije, bez kojih se ne mogu donositi doista uspješne odluke. A samo donošenjem uspješnih odluka stvorit ćemo temelj za uspješno poslovanje svojih organizacija, te za još uspješnije hrvatsko zdravstvo.

Autor: Davor Katavić
poslovni konzultant za zdravstvene sustave
DESIDERIUS CONSULTING d.o.o.
info@desiderius-consulting.com

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *