> Průběžné zlepšování procesů > Průběh péče o pacienta > athenahealth

Zlepšete cestu pacienta systémem péče

Průvodce v 6 krocích, jak zlepšit cestu pacienta systémem péče v athenahealth.

Stáhnout datovou šablonu

Průběh péče o pacienta

athenahealth

Vyberte proces

Vyberte proces a pokračujte v práci v připojeném pracovním prostoru.

Dostupné procesy

Dostupné systémy

Problémy(10)Cíle(10)6 kroků Náhled Výsledky Data Časté dotazy(5)

Zlepšete průběh péče o pacienty v systému athenahealth

Složitá cesta pacienta systémem péče často vede k úzkým místům a neefektivitě, které ovlivňují poskytování péče. Naše platforma pomáhá přesně určit zásadní prodlevy a lépe koordinovat péči. Zjistěte, jak zlepšit provoz a dosáhnout lepších výsledků optimalizací každého kroku péče o pacienta. Tím se zvýší celková spokojenost pacientů.

Stáhněte si naši předpřipravenou datovou šablonu a řešte běžné problémy, abyste dosáhli svých cílů v oblasti efektivity. Postupujte podle našeho plánu zlepšování v šesti krocích a při změnách provozu využijte průvodce datovou šablonou.

Zobrazit podrobný popis

Proč záleží na zlepšování průběhu péče o pacienty

Průběh péče zahrnuje všechny kontakty pacienta se zdravotnickými službami, od prvního kontaktu až po následnou péči. V systémech, jako je athenahealth, je důležité tento proces dobře řídit. Neefektivní postupy zvyšují provozní náklady, prodlužují čekání, snižují spokojenost pacientů a mohou zhoršit klinické výsledky. Zpožděná diagnóza, úzká místa v léčbě nebo nekoordinované propuštění zatěžují zdroje a zhoršují zkušenost pacienta. Zdravotnická zařízení, která chtějí poskytovat kvalitní péči zaměřenou na pacienta a zároveň hospodařit udržitelně, potřebují rozumět celému procesu a průběžně ho zlepšovat. Výsledkem může být rychlejší léčba, lepší využití zdrojů a zdravější populace. Nejde jen o léčbu nemoci, ale o celý průběh péče, který systém athenahealth pomáhá řídit.

Jak process mining odhaluje souvislosti v péči o pacienty v systému athenahealth

Tradiční metody často neposkytují úplný a nestranný pohled na průběh péče. Process mining analyzuje data o událostech automaticky zaznamenaná v systému athenahealth a rekonstruuje skutečný průběh péče, nikoli jen jeho teoretický model. Ukáže jednotlivé kroky od „Patient Registered“ po „Patient Discharged“ a odhalí varianty, odchylky i opakované činnosti. Díky tomu můžete najít skrytá úzká místa, zjistit skutečnou dobu jednotlivých fází a určit, kde jsou zdroje nedostatečně nebo nadměrně využívány. Process mining pomůže odpovědět například na otázky: „Jak dlouho v průměru trvá péče u konkrétních diagnóz?“ nebo „Kde pacienti v systému athenahealth nejdéle čekají mezi objednáním diagnostického vyšetření a jeho provedením?“ Podrobné poznatky založené na datech vám umožní rozhodovat se na základě skutečnosti, ne předpokladů.

Kde lze průběh péče nejvíce zlepšit

Process mining nad daty ze systému athenahealth může odhalit několik oblastí, ve kterých lze průběh péče výrazně zlepšit:

Zefektivnění příjmu a třídění pacientů: Najděte zpoždění a neefektivní postupy při registraci, vstupním vyšetření a třídění pacientů. Plynulejší začátek péče zkrátí čekání a zlepší první dojem.
Zlepšení diagnostiky a léčby: Odhalte rozdíly v diagnostických vyšetřeních a tvorbě léčebných plánů i opakovanou práci. Sjednocením osvědčených postupů můžete zkrátit dobu diagnostiky a zajistit včasnou a vhodnou péči.
Lepší koordinace péče a převodů: Analyzujte přesuny mezi odděleními, konzultace se specialisty a převody na jiná oddělení. Process mining pomůže najít nedostatky v komunikaci a organizační překážky, které prodlužují pobyt pacienta nebo komplikují jeho péči.
Zlepšení plánování propuštění a následné péče: Najděte zpoždění při zahájení a realizaci plánování propuštění i neefektivní objednávání kontrol. Rychlejší a lépe koordinované propuštění může zkrátit průměrnou délku pobytu a snížit počet opakovaných hospitalizací.
Rozdělení a využití zdrojů: Zjistěte, jak se v různých průbězích péče využívají konkrétní zdravotníci, vybavení a oddělení. Tyto poznatky pomohou lépe plánovat a rozdělovat zdroje.

Jaké výsledky můžete očekávat

Když při zlepšování procesů využijete poznatky z process mining, můžete ve zdravotnickém zařízení dosáhnout měřitelných výsledků:

Kratší doba péče o pacienta: Zkraťte dobu od prvního kontaktu pacienta až po dokončení léčby a následné péče, aby se pacienti dostali k péči rychleji.
Vyšší spokojenost pacientů: Zlepšete celkovou zkušenost pacientů kratším čekáním, srozumitelnější komunikací a lépe koordinovanou péčí.
Efektivnější provoz: Snižte provozní náklady lepším využitím zdrojů, omezením opakované práce a odstraněním zbytečných kroků.
Lepší klinické výsledky: Sjednoťte postupy péče a zajistěte dodržování osvědčených postupů, aby byla péče konzistentnější a účinnější.
Lepší shoda s předpisy: Zajistěte, aby procesy péče odpovídaly příslušným zdravotnickým předpisům a interním pravidlům, a omezte rizika.
Méně opakovaných hospitalizací: Lepším plánováním propuštění a následné péče podpoříte pacienty po propuštění a omezíte hospitalizace, kterým lze předejít.

Jak začít zlepšovat průběh péče

Zlepšování průběhu péče o pacienty v systému athenahealth může působit náročně, ale se správným postupem je dosažitelné. Náš podrobný návod vám ukáže, jak využít process mining, i když s ním zatím nemáte zkušenosti. Získáte praktické poznatky, díky kterým najdete úzká místa, zefektivníte workflow a zlepšíte provoz zdravotnického zařízení i výsledky péče. Začněte se zlepšováním procesů a využijte data ze systému athenahealth naplno.

Průběh péče o pacienta Workflow ve zdravotnictví Efektivita klinického provozu Zkušenost pacienta Koordinace péče Analýza úzkých míst Provoz nemocnice Průběh péče o pacienty Klinická cesta Proces ve zdravotnictví

Časté problémy a výzvy

Zjistěte, které výzvy se vás týkají

Pacienti často dlouho čekají v různých fázích péče, od vstupního vyšetření přes diagnostická vyšetření až po konzultace se specialisty. Zpoždění snižují spokojenost pacientů, mohou ovlivnit klinické výsledky a zatěžují zdravotnické zdroje. V systému athenahealth bývají skrytá v řadě různých interakcí. ProcessMind zobrazí skutečný průběh péče v systému athenahealth a ukáže konkrétní úzká místa i místa, kde pacienti čekají déle, než se očekává. Odhalí také příčiny, například nevhodné rozdělení zdrojů, neefektivní plánování nebo odchylky od procesu, abyste mohli cíleně zkrátit čekání.

Při přesunu mezi odděleními nebo zdravotnickými zařízeními pacienti často narážejí na zpoždění a neúplné předávání informací. Zaměstnanci jsou pak frustrovaní, může docházet k chybám v péči a pobyt se prodlužuje. V systému athenahealth může nedostatečná koordinace předávání narušit návaznost péče. ProcessMind zmapuje celý proces převodu v systému athenahealth a ukáže, kde se předání pacientů zpožďuje nebo odchyluje od standardních postupů. Odhalí nedostatky v komunikaci a příležitosti ke sjednocení a urychlení převodů, aby byly přechody plynulejší a péče lépe navazovala.

Dlouhé prodlevy při objednávání a provádění diagnostických vyšetření nebo při předávání výsledků oddalují zahájení léčby a zvyšují obavy pacientů. Mohou zhoršit jejich zdravotní stav a snížit efektivitu celého procesu péče. V klinických workflow systému athenahealth představují tato úzká místa závažný problém. ProcessMind analyzuje záznamy událostí ze systému athenahealth a zobrazí celý průběh diagnostického vyšetření od objednání po výsledek. Ukáže přesné fáze, ve kterých dochází ke zpoždění, ať už kvůli plánování, dostupnosti zdrojů nebo ručním úkonům. Díky tomu můžete cíleně zlepšit proces a urychlit získání výsledků.

Neúčinné nebo opožděné plánování propuštění může prodloužit pobyt v nemocnici, zvýšit náklady a riziko opakované hospitalizace. Pacienti navíc nemusí dostat dostatečné pokyny pro péči po propuštění ani zajištěnou následnou péči. Nemocnice využívající athenahealth se s tímto problémem často potýkají, což ovlivňuje průchod pacientů i využití zdrojů. ProcessMind rekonstruuje činnosti spojené s plánováním propuštění z dat systému athenahealth a odhaluje odchylky i zpoždění, která prodlužují pobyt v nemocnici. Porovná vhodné postupy s problematickými a pomůže zdravotnickým zařízením sjednotit efektivní procesy propuštění a zkrátit průměrnou délku pobytu.

Výrazné odchylky od zavedených klinických doporučení nebo standardních léčebných postupů mohou vést k nejednotným výsledkům, vyšším nákladům a problémům se shodou. Pokud se spoléháte pouze na běžné reporty ze systému athenahealth, příčiny těchto rozdílů se hledají obtížně. ProcessMind automaticky odhalí skutečné léčebné postupy pacientů a porovná je s doporučenými modely. Ukáže všechny odchylky, konkrétní místa, kde vznikají, i jejich dopad na výsledky. Zdravotníci tak mohou v systému athenahealth sjednotit osvědčené postupy.

Časté opakované hospitalizace mohou ukazovat na nedostatky v kvalitě péče, plánování propuštění nebo podpoře po propuštění. Zhoršují zdravotní stav pacientů a zdravotnickým zařízením mohou přinést značné finanční postihy. Pochopit, jak k opakované hospitalizaci došlo, je zásadní, ale v datech systému athenahealth to může být obtížné. ProcessMind sleduje průběh péče u pacientů, kteří byli znovu hospitalizováni, a hledá společné vzorce, předcházející události i konkrétní kroky při předchozím propuštění, které s opakovanou hospitalizací souvisejí. Pomůže odhalit opatření, která mohou snížit počet opakovaných hospitalizací a zlepšit dlouhodobé zdravotní výsledky pacientů.

Zdravotnické zdroje, včetně personálu, vybavení a kapacity zařízení, bývají kvůli nepředvídatelnému počtu pacientů nebo neefektivnímu plánování využívány nedostatečně či nadměrně. To vede k přetížení personálu, plýtvání zdroji a možným prodlevám v péči. V systému athenahealth není snadné rozdělení zdrojů optimalizovat. ProcessMind zmapuje zapojení zdrojů v průběhu péče o pacienty a najde úzká místa, kde jsou konkrétní zdroje přetížené nebo nevyužité. Ukáže skutečnou poptávku po zdrojích i způsoby jejich využití, což pomůže lépe plánovat a rozdělovat zdroje a zefektivnit provoz.

Nedodržování klinických postupů, regulačních požadavků nebo interních pravidel může ohrozit bezpečnost pacientů a vést k právním důsledkům či problémům s akreditací. Ruční kontrola shody u tisíců průběhů péče zaznamenaných v systému athenahealth je časově náročná a náchylná k chybám. ProcessMind automaticky kontroluje každý průběh péče podle předem definovaných pravidel shody a klinických postupů. Odhalí případy nedodržení, ukáže jejich četnost a dopad a určí konkrétní kroky nebo role, kterých se týkají. Můžete tak předcházet rizikům a zlepšit dodržování postupů.

Nesourodá komunikace a nedostatečná koordinace mezi specialisty, odděleními a podpůrným personálem mohou vést k opakovaným vyšetřením, opožděné léčbě a horší zkušenosti pacientů. V běžných reportech athenahealth přitom tyto problémy s koordinací často nejsou vidět. ProcessMind zobrazuje spolupráci a předávání pacientů mezi týmy a odděleními v průběhu jejich cesty péčí. Odhaluje mezery v komunikaci, ukazuje činnosti ve špatném pořadí i jejich duplicity a pomáhá najít možnosti, jak koordinaci péče zjednodušit a zlepšit její efektivitu i výsledky pacientů.

Poskytovatelé zdravotní péče často nemají aktuální přehled o tom, v jaké fázi péče se pacienti nacházejí, jak dlouho v ní zůstávají a co má následovat. Kvůli tomu se hůře předchází zpožděním, plánují zdroje a řídí provoz v athenahealth. ProcessMind zrekonstruuje cestu pacienta od začátku do konce z dat o událostech a zobrazí skutečný průběh péče. Poskytne přehled o každé fázi, takže můžete rychle odhalit překážky, sledovat postup a rozhodovat se na základě dat, jak celý proces zlepšit.

Typické cíle

Určete, jak vypadá úspěch

Kratší čekání zvyšuje spokojenost pacientů a díky včasnější péči může přispět i k lepším klinickým výsledkům. Kratší čekání při registraci, třídění pacientů nebo konzultacích zlepšuje zkušenost pacientů v celém systému athenahealth.
ProcessMind využívá záznam událostí z athenahealth k odhalení úzkých míst a příčin zpoždění v cestě pacienta. Zobrazuje skutečný průběh procesu, ukazuje místa s nejdelším čekáním a vyčísluje jejich dopad. Díky tomu můžete cíleně upravit provoz a zkrátit průměrnou dobu čekání o 20–30 %.

Lepší organizace převozů pacientů mezi odděleními nebo týmy péče omezuje zpoždění a riziko chyb v komunikaci. To je důležité pro bezpečnost pacientů i návaznost péče v athenahealth. Plynulé předávání pomáhá zajistit hladký průběh péče.
ProcessMind poskytuje přehled o cestách pacientů při převozech od začátku do konce a odhaluje neefektivní postupy i odchylky od pravidel. Analýza dat o událostech z athenahealth ukáže důležitá místa předávání a odchylky v procesu. Pomůže vám upravit workflow a zvýšit efektivitu převozů o 15–25 %.

Rychlejší zpracování diagnostických vyšetření umožňuje dříve stanovit diagnózu a zahájit léčbu. Ovlivňuje tak dobu zotavení pacientů a snižuje jejich nejistotu. Cílem je zkrátit dobu od zadání vyšetření po zpřístupnění výsledku v prostředí athenahealth.
ProcessMind zmapuje celé diagnostické workflow od zadání vyšetření po předání výsledku a ukáže konkrétní činnosti, které způsobují zpoždění. Vyčíslí dopad jednotlivých kroků, takže poskytovatelé zdravotní péče mohou určit, kde proces zlepšit. Na základě těchto dat lze dobu diagnostického cyklu zkrátit o 10–20 %.

Lepší plánování propuštění usnadňuje přechod pacientů do další péče, omezuje opakované hospitalizace a pomáhá lépe využívat lůžka. Díky účinnému plánování pacienti dostanou potřebnou následnou péči a podporu, což zlepšuje celkové výsledky v athenahealth.
ProcessMind zobrazuje celý proces propuštění a odhaluje odchylky a úzká místa, která prodlužují pobyt pacientů. Analýza záznamů událostí pomůže určit osvědčené postupy a kroky bez přidané hodnoty a sjednotit workflow. Výsledkem může být zkrácení cyklu propuštění o 20 % a lepší využití zdrojů.

Omezení nevysvětlených odchylek v léčebných postupech pomáhá zajistit konzistentní a kvalitní péči a snížit rizika spojená s nedodržováním pravidel. Dodržování jednotných protokolů v systému athenahealth přispívá k předvídatelným výsledkům léčby a menšímu počtu zdravotnických chyb.
ProcessMind z dat z athenahealth zjistí skutečné léčebné postupy a porovná je s definovanými klinickými protokoly. Upozorní na odchylky a kroky, které nejsou v souladu s pravidly. Organizace tak mohou určit příčiny, prosazovat osvědčené postupy a dosáhnout 95% míry dodržování standardů péče.

Omezení odvratitelných opakovaných hospitalizací je důležité pro zlepšení zdravotního stavu pacientů i snížení nákladů na zdravotní péči. Nižší počet návratů do nemocnice svědčí o účinnější počáteční léčbě a následné péči a přímo ovlivňuje kvalitu cesty pacienta v athenahealth.
ProcessMind analyzuje cesty pacientů, které vedly k opakované hospitalizaci, a hledá společné vzorce, nedostatky v procesu i konkrétní místa selhání. Propojí opakované hospitalizace s předchozími kroky péče a nabídne podklady pro úpravu plánování propuštění nebo následné péče. Cílem je snížit počet opakovaných hospitalizací o 10–15 %.

Efektivní využití personálu, vybavení a prostor nemocnice přímo ovlivňuje provozní náklady i kapacitu pro pacienty. Lepší plánování zdrojů pomáhá poskytovat zdravotní péči v athenahealth účinně a bez zbytečného zatížení.
ProcessMind ukazuje, jak se zdroje využívají v průběhu cesty pacienta, a odhaluje úzká místa i nevyužité kapacity. Vyčíslí dobu čekání na zdroje a míru jejich využití, takže můžete na základě dat upravit jejich rozdělení a zvýšit efektivitu využití o 15–20 % napříč odděleními.

Lepší koordinace týmů péče zajišťuje plynulý pohyb pacientů a omezuje mezery v komunikaci, což je důležité zejména u složitějších cest péčí. Přispívá k bezpečnosti pacientů, snižuje počet chyb a zajišťuje provázanější péči v athenahealth.
ProcessMind analyzuje data o událostech a odhaluje skutečné způsoby spolupráce mezi odděleními a pracovními rolemi. Zobrazuje předávání pacientů i tok informací a ukazuje, kde koordinace selhává. Na základě těchto zjištění můžete upravit procesy a zkrátit zpoždění způsobená nedostatečnou koordinací o 20 %.

Úplný přehled o cestě pacienta od začátku do konce pomáhá poskytovatelům zdravotní péče rozhodovat se na základě informací a včas řešit problémy. Znalost každého kroku v athenahealth je základem průběžného zlepšování.
ProcessMind automaticky zrekonstruuje celou cestu pacienta ze záznamů událostí a zobrazí všechny činnosti a postupy. Díky tomu můžete odhalit nečekané odchylky, měřit výkonnost v jednotlivých fázích a získat podklady pro strategické plánování.

Důsledné dodržování klinických protokolů a regulatorních pokynů je zásadní pro bezpečnost pacientů a kvalitu péče i pro předcházení sankcím. Cílem je systematicky odhalovat a omezovat rizika spojená s nedodržováním pravidel v průběhu cesty pacienta v athenahealth.
ProcessMind automaticky porovnává skutečný průběh procesů s předem stanovenými pravidly a standardy. Označí každý případ nedodržení pravidel, vyčíslí jeho dopad a pomůže určit příčiny. Organizace tak mohou zvýšit míru dodržování pravidel, často nad 98 %.

Šest kroků ke zlepšení cesty pacienta

Stáhněte si šablonu

Exportujte data

Nahrajte datovou sadu

Analyzujte proces

Zaveďte zlepšení

Sledujte proces

Stáhněte si šablonu

Co dělat

Získejte připravenou šablonu Excelu pro data o cestě pacienta. Pomůže vám správně uspořádat data z athenahealth pro analýzu.

Zobrazit průvodce šablonou dat Stáhnout šablonu

Proč je to důležité

Jednotná struktura dat je důležitá pro přesnou analýzu procesů. Předchází chybám a zajišťuje konzistenci napříč všemi případy péče o pacienty.

Očekávaný výsledek

Připravená datová šablona ve formátu pro informace o cestě pacientů v athenahealth.

CO ZÍSKÁTE

Odhalte skryté cesty a prodlevy v péči o pacienty

ProcessMind ukáže, jak péče o pacienty skutečně probíhá, a upozorní na důležité kroky i možná zdržení. Získáte konkrétní podklady pro zlepšení poskytování péče a výsledků pacientů.

Zmapujte skutečný průběh péče o pacienty v athenahealth
Najděte úzká místa a zásadní prodlevy
Zlepšete koordinaci péče
Zvyšte spokojenost pacientů a zlepšete výsledky péče

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

OBVYKLÉ VÝSLEDKY

Lepší péče o pacienty a efektivnější provoz

Uvedené výsledky ukazují, jaký dopad může mít zlepšení cesty pacientů. Organizace, které využívají process mining nad daty z athenahealth, získají jasný přehled a mohou zjednodušit procesy, zvýšit spokojenost pacientů a lépe využívat zdroje.

0 %

Rychlejší průchod pacientů péčí

Zkrácení průměrné doby cyklu

Pacienti čekají výrazně kratší dobu od registrace po propuštění. Zvyšuje se jejich spokojenost a zlepšuje se celkový pohyb pacientů v nemocnici.

0 %

Důslednější dodržování protokolů

Vyšší míra dodržování pokynů

Zajistěte důsledné dodržování důležitých kroků léčby. Omezíte nevysvětlené odchylky a podpoříte bezpečnost pacientů i kvalitu péče.

0 %

Méně opakovaných hospitalizací

Omezení odvratitelných opakovaných hospitalizací

Lepší plánování propuštění a následná péče pomáhají nemocnicím snížit počet pacientů, kteří se do 30 dnů vrátí.

0 %

Rychlejší diagnostika

Kratší doba od zadání vyšetření po výsledek

Rychlé odhalení zpoždění v diagnostických postupech pomáhá pacientům získat výsledky vyšetření a následnou potřebnou léčbu dříve.

0 %

Lepší využití zdrojů

Efektivnější provoz oddělení

Získejte podrobný přehled o úzkých místech a nevyužitých zdrojích napříč odděleními. Díky tomu můžete efektivněji plánovat personál a vybavení.

Skutečné výsledky se liší podle složitosti cest pacientů a úplnosti dat z athenahealth. Uvedené hodnoty odpovídají obvyklým zlepšením z různých nasazení.

Doporučená data

Začněte nejdůležitějšími atributy a aktivitami a podle potřeby přidávejte další.

Pracujete se záznamy událostí poprvé? Přečtěte si, jak vytvořit záznam událostí pro process mining.

Atributy

Důležité údaje pro analýzu

Čas dokončení konkrétní aktivity.

Proč je to důležité

Umožňuje vypočítat dobu aktivního zpracování odděleně od pasivního čekání.

Jméno zdravotnického pracovníka, který aktivitu provedl.

Proč je to důležité

Důležitý pro ukazatel „Míra využití zdrojů“ a analýzu předávání práce.

Oddělení nemocnice nebo kliniky, kde aktivita proběhla.

Proč je to důležité

Důležitý pro odhalení úzkých míst v organizaci a neefektivního předávání pacientů.

Jedinečný identifikátor pacienta (anonymizovaný nebo hashovaný).

Proč je to důležité

Nezbytný pro sledování opětovných hospitalizací a historie pacienta napříč epizodami péče.

Hlavní kód ICD-10 přiřazený k epizodě péče.

Proč je to důležité

Umožňuje porovnávat podobné případy, protože doba průchodu se podle diagnózy výrazně liší.

Kategorie věku pacienta, například 18–25 nebo 65 a více let.

Proč je to důležité

Běžné demografické členění pro analýzu procesů ve zdravotnictví.

Klasifikace návštěvy, například ambulantní, telemedicínská nebo akutní.

Proč je to důležité

Rozlišuje varianty procesu, například telemedicínskou a osobní návštěvu.

Místo nebo stav pacienta při propuštění.

Proč je to důležité

Důležitý kontext pro plánování propuštění a posouzení rizika opětovné hospitalizace.

Příznak, který označuje, zda jde o neplánovaný návrat pacienta.

Proč je to důležité

Přímo podporuje KPI míry opětovných hospitalizací.

Aktivity

Kroky procesu ke sledování a optimalizaci

Tato činnost označuje příchod pacienta a jeho registraci na objednanou návštěvu nebo vyšetření. V athenaClinicals nebo athenaCommunicator se obvykle zaznamená jako výslovná změna stavu záznamu o návštěvě.

Proč je to důležité

Tímto okamžikem začíná pobyt pacienta v zařízení. Jde o důležitý výchozí bod pro měření čekání a celkové doby klinického vyšetření.

Označuje dokončení prvního klinického vyšetření, například třídění pacientů nebo vyšetření sestrou, při kterém se zaznamenají životní funkce a hlavní obtíže. Událost se často odvozuje z časového razítka první podepsané klinické poznámky nebo dokončeného formuláře vyšetření.

Proč je to důležité

Tento milník označuje začátek klinické péče. Doba od registrace po tuto činnost je důležitým ukazatelem počátečního čekání pacienta a rychlosti reakce na potřebu péče.

Výsledky diagnostického vyšetření jsou dokončeny a zpřístupněny v kartě pacienta. Obvykle se zaznamenají, když laboratorní nebo zobrazovací systém odešle výsledky do athenahealth a vytvoří záznam s časovým razítkem.

Proč je to důležité

Přijetí výsledků je důležitým podnětem pro další klinická rozhodnutí, například stanovení diagnózy a plánování léčby. Tato událost je koncovým bodem pro měření doby zpracování diagnostického vyšetření.

Klinický pracovník oficiálně stanoví nebo potvrdí diagnózu pacienta pro aktuální vyšetření. Událost lze odvodit z časového razítka vytvoření nebo poslední aktualizace hlavního diagnostického kódu, například ICD-10, přiřazeného k vyšetření pacienta.

Proč je to důležité

Jde o zásadní milník, který určuje další postup léčby. Analýza činností po tomto bodě pomáhá pochopit a sjednotit postupy péče.

Pacient podstoupí klinický zákrok, například operaci nebo specializovanou terapii. Jde o výslovně zaznamenanou událost v klinické dokumentaci, která často obsahuje čas zahájení a ukončení zákroku.

Proč je to důležité

Zákroky jsou důležitými milníky léčby pacienta. Analýza činností před zákrokem a po něm pomáhá zlepšit workflow před operací i po ní.

Lékař nebo oprávněný poskytovatel zdravotní péče vystaví oficiální příkaz k propuštění pacienta. Jde o výslovně zaznamenanou událost s časovým razítkem, která vzniká v modulu CPOE elektronického zdravotního záznamu.

Proč je to důležité

Tato činnost zahajuje proces propuštění. Doba mezi vystavením příkazu a skutečným propuštěním je důležitým ukazatelem „Doby plánování propuštění“.

Pacient byl oficiálně propuštěn a jeho pobyt v zařízení skončil. Jde o poslední událost ADT u hospitalizovaného pacienta, zaznamenanou s přesným časovým razítkem.

Proč je to důležité

Tato událost označuje konec hlavní cesty pacienta. Je koncovým bodem pro měření celkové „Doby cyklu cesty pacienta“ a je důležitá pro analýzu opakovaných hospitalizací.

Časté dotazy

Nejčastější otázky

Jak může process mining zlepšit proces péče o pacienty v athenahealth?

Process mining zobrazuje skutečný průběh péče o pacienty přímo z dat athenahealth a odhaluje úzká místa, neefektivitu i nedostatky v dodržování pravidel. Ukáže, jak pacienti systémem skutečně procházejí, a pomůže určit, co zlepšit. Analýzou záznamů událostí můžete zjistit příčiny zpoždění a odchylek v postupech péče.

Jaká konkrétní data z athenahealth potřebujeme, abychom mohli začít s process miningem cesty pacienta?

Pro process mining cesty pacienta obvykle potřebujete záznam událostí z athenahealth. Musí obsahovat identifikátor případu, například epizodu péče o pacienta, název činnosti nebo události a časové razítko každé události. Analýzu mohou obohatit další atributy, například zdroj, náklady nebo demografické údaje o pacientech.

Jak z athenahealth získáme potřebná data o událostech?

Data z athenahealth se obvykle získávají pomocí reportovacích nástrojů, API nebo přímým přístupem k databázi. Záleží na konfiguraci systému a bezpečnostních pravidlech. Naši odborníci vám poradí, jak data získat bezpečně a efektivně. Dbáme na jejich úplnost a správnost, aby analýza procesů byla přesná.

Jaká zlepšení můžeme očekávat, když začneme používat process mining v péči o pacienty?

Můžete zkrátit čekání pacientů, zjednodušit jejich převozy a předávání a urychlit diagnostická vyšetření i předávání výsledků. Process mining také pomáhá sjednotit léčebné postupy, lépe využívat zdroje a důsledněji dodržovat klinické protokoly. Výsledkem může být lepší zkušenost pacientů a efektivnější provoz.

Pomůže nám process mining dodržovat klinické protokoly a omezit opakované hospitalizace?

Ano. Process mining účinně odhaluje odchylky od zavedených klinických protokolů i příčiny opakovaných hospitalizací. Zobrazením skutečných cest pacientů ukáže kroky, které nejsou v souladu s pravidly, a místa, kde mohou vhodné zásahy opakovaným hospitalizacím předejít. To přispívá ke kvalitnější péči a důslednějšímu dodržování pravidel.

Za jak dlouho se obvykle projeví první výsledky projektu process miningu cesty pacienta?

První poznatky lze často získat během několika týdnů od úspěšného získání dat a vytvoření modelu. Záleží na kvalitě dat a rozsahu projektu. Podrobná analýza a konkrétní doporučení obvykle vyžadují dva až tři měsíce. Průběžné sledování pak nabízí další možnosti ke zlepšení.

Potřebujeme pro process mining s athenahealth nějaké technické předpoklady nebo konkrétní software?

Kromě systému athenahealth potřebujete platformu pro process mining, která načte a analyzuje získaná data ze záznamu událostí. Některé platformy nabízejí konektory, data však často musíte nejprve připravit ve standardním formátu záznamu událostí. Při počátečním nastavení se mohou hodit základní znalosti datového inženýrství.

Je integrace process miningu s naším stávajícím systémem athenahealth složitá?

Process mining pracuje s daty, ne přímo s aplikací athenahealth. Nejde tedy tolik o integraci systémů jako o načtení dat. Hlavním úkolem je získat z athenahealth relevantní záznamy událostí, což je při analytických projektech běžný postup. Stávající klinická workflow tím nenarušíte.

Jaké běžné problémy pomáhá process mining řešit v cestě pacienta?

Process mining pomáhá řešit běžné problémy, jako je dlouhé čekání pacientů, neefektivní převozy a zpoždění diagnostických vyšetření. Odhaluje také nedostatky v plánování propuštění, nevysvětlené odchylky v léčebných postupech a neefektivní využití zdrojů. Zviditelní problémy, které jinak snadno uniknou pozornosti, a pomůže určit jejich přesnou příčinu.

Zlepšete cestu pacienta systémem péče a odstraňte úzká místa

Najděte neefektivní postupy v athenahealth a zkraťte dobu průchodu pacienta systémem péče o 30 %.

Začněte zkušební verzi

Platební kartu nepotřebujete. Začněte zlepšovat procesy ještě dnes.