Verbessern Sie den Behandlungsverlauf Ihrer Patienten

Ein klarer Leitfaden in 6 Schritten für effizientere Prozesse
Verbessern Sie den Behandlungsverlauf Ihrer Patienten
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Optimieren Sie den Patientenpfad für eine bessere Versorgung

Mit Process Mining erkennen Sie verborgene Engpässe und Abweichungen in Ihren Workflows. Dazu werden Event Logs aus Ihrem Quellsystem analysiert. Wenn Sie jeden Patientenfall abbilden, sehen Sie, wo Verzögerungen auftreten und wie sich Ressourcen besser einsetzen lassen. Unsere Plattform schafft die nötige Transparenz, damit Sie Ihre Daten in einen reibungsloseren Behandlungsablauf überführen können.

Laden Sie unser vorkonfiguriertes Daten-Template herunter und gehen Sie typische Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Folgen Sie unserem Verbesserungsplan in sechs Schritten und lesen Sie den Leitfaden zum Daten-Template, um Ihre Abläufe zu verbessern.

Ausführliche Beschreibung anzeigen

Process Mining ermöglicht einen detaillierten Einblick in den Patientenpfad, indem es alle Kontaktpunkte von der ersten Aufnahme bis zur Entlassung zusammenführt. Die Plattform nutzt Daten direkt aus Ihrem Quellsystem und bildet ab, wie sich Patienten durch Ihre Einrichtungen bewegen. So wird der tatsächliche Verlauf einer Patientenepisode sichtbar, der häufig deutlich von den klinischen Standardprotokollen abweicht. Sie sehen genau, wo Übergaben zwischen Abteilungen ins Stocken geraten, klinische Dokumentation der tatsächlichen Versorgung hinterherhinkt oder administrative Hürden Abläufe erschweren. Diese Transparenz hilft Verantwortlichen im Gesundheitswesen, Entscheidungen auf Grundlage des tatsächlichen Betriebs zu treffen, statt sich auf Einzelfallberichte zu verlassen. Mit der Visualisierung des Ist-Prozesses können Organisationen endlich die Ursachen für Ineffizienzen angehen, die in den Silos einzelner Abteilungen verborgen geblieben sind.

In vielen Gesundheitseinrichtungen liegen Engpässe in komplexen Workflows verborgen, die mehrere Abteilungen umfassen. Durch die Analyse Ihrer Daten zum Patientenpfad erkennen Sie genau, wo Verzögerungen auftreten, ob in der Diagnostik, bei Facharztkonsultationen oder in der Entlassungsplanung. Diese Ineffizienzen beeinträchtigen nicht nur die Zufriedenheit der Patienten, sondern bergen auch erhebliche Compliance-Risiken und finanzielle Verluste. Zeigt Ihr System beispielsweise, dass vorgeschriebene Untersuchungen oder administrative Schritte ausgelassen oder in der falschen Reihenfolge durchgeführt werden, können Sie eingreifen, bevor dadurch die Patientensicherheit oder der Anspruch auf Kostenerstattung gefährdet wird. Die Plattform hebt solche Abweichungen automatisch hervor, unabhängig von der Komplexität Ihrer ERP- oder klinischen Datenarchitektur. Außerdem können Sie die Zykluszeiten der einzelnen Phasen detailliert analysieren. So sehen Sie, wie lange eine Patientenepisode in einem bestimmten Status verbleibt und an welchen Stellen der Prozess vom erwarteten Verlauf abweicht.

Das Ziel der Analyse des Patientenpfads ist, sicherzustellen, dass jeder Patient zur richtigen Zeit die passende Versorgung erhält. Wenn Sie den Verlauf jeder Patientenepisode kennen, können Sie die Ressourcenverteilung und Personaleinsatzplanung am tatsächlichen Bedarf ausrichten. Dieser datenbasierte Ansatz zeigt Ihnen, welche Behandlungspfade zu kürzeren Aufenthalten und besseren Genesungsraten führen. So können Sie erfolgreiche Abläufe in der gesamten Organisation übernehmen. Ein effizienter Patientenpfad entlastet das klinische Personal und verbessert zugleich das Patientenerlebnis. Die Erkenntnisse aus unserer Process-Mining-Technologie machen aus Rohdaten Ihrer Quellsysteme konkrete Ansätze für kontinuierliche Verbesserungen. Wenn Sie die gesamte Patientenepisode betrachten, können Sie die Optimierung einzelner Abteilungen hinter sich lassen und die Versorgung konsequent aus Sicht der Patienten verbessern.

Der Einstieg in Process Mining für den Patientenpfad erfordert keine umfassende Umstellung Ihrer technischen Umgebung. Unser Daten-Template ist auf die Strukturen gängiger Bestandssysteme ausgelegt. Damit können Sie Patientenepisoden ohne umfangreiche individuelle Programmierung abbilden. Verbinden Sie einfach Ihr Quellsystem mit unserer Plattform, um Ihre Rohdaten aus Event Logs in eine dynamische, interaktive Prozessübersicht umzuwandeln. Mit unseren standardisierten Datenanforderungen gelangen Sie schnell von der Datenübernahme zu aussagekräftigen Erkenntnissen. So kann sich Ihr Team auf das Wesentliche konzentrieren: eine hochwertige Versorgung. Unsere Plattform unterstützt unterschiedliche technische Umgebungen, damit jede Organisation von einem transparenten Überblick über die Patientenversorgung profitieren kann. Sobald Ihre Daten verbunden sind, können Sie Möglichkeiten zur Verkürzung von Durchlaufzeiten, zur Steigerung des Durchsatzes und zur Verbesserung der Versorgungsqualität ermitteln.

Patientenversorgung Klinische Effizienz Compliance im Gesundheitswesen Prozesserkennung Operative Exzellenz Koordination der Versorgung Patientenfluss Klinischer Behandlungspfad Krankenhausbetrieb Patientenerlebnis Prozesse im Gesundheitswesen

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Zwischen der Anmeldung und der ersten Untersuchung müssen Patienten oft lange warten. Das kann die Sicherheit beeinträchtigen und die Zufriedenheit senken. Diese frühen Verzögerungen wirken sich auf den gesamten klinischen Workflow aus und führen zu mehr Andrang in den Aufnahmebereichen. ProcessMind analysiert die Ereignisprotokolle Ihres Systems und zeigt genau, wo Verzögerungen bei der Triage auftreten und welche Patientengruppen besonders betroffen sind. Wenn Verantwortliche die Zeitspanne zwischen Anmeldung und Untersuchung sehen, können sie das Personal zu Spitzenzeiten gezielter einsetzen und so eine schnellere Erstversorgung ermöglichen.

Verzögerungen zwischen der Anordnung und Durchführung diagnostischer Tests halten klinische Entscheidungen häufig auf. Müssen Ärzte auf Laborergebnisse oder Bildgebung warten, verzögert sich der Behandlungsplan. Dadurch verlängert sich der Krankenhausaufenthalt, und wichtige Maßnahmen werden später eingeleitet. ProcessMind bildet den Ablauf diagnostischer Untersuchungen anhand Ihrer Daten ab und zeigt, welche Abteilungen oder Testarten regelmäßig zu Verzögerungen führen. So können Verantwortliche Ressourcenengpässe und ineffiziente Abläufe gezielt angehen und den Patientenpfad beschleunigen.

Beginnt die Entlassungsplanung erst wenige Stunden vor der Entlassung, entstehen administrative Rückstände und Betten bleiben belegt, obwohl sie für neue Aufnahmen benötigt werden. Das verlängert den durchschnittlichen Krankenhausaufenthalt, belastet die Kapazitäten und wirkt sich direkt auf Erlöse und Patientenfluss aus. ProcessMind verfolgt, wann die Entlassungsplanung im Verhältnis zur gesamten Patientenepisode beginnt. So erkennen Verantwortliche Fälle, in denen die Planung zu spät einsetzt, und können Abläufe für einen früheren Start einführen, um Übergänge besser zu koordinieren.

Wenn Behandlungspläne bei ähnlichen Diagnosen sehr unterschiedlich umgesetzt werden, kann das zu schwankenden Behandlungsergebnissen und höheren Betriebskosten führen. Weichen Kliniker ohne nachvollziehbaren Grund von etablierten Protokollen ab, wird es schwieriger, in der gesamten Organisation einen hohen Versorgungsstandard sicherzustellen. ProcessMind vergleicht tatsächliche Patientenpfade anhand von Aktivitätsprotokollen mit den klinischen Standardprotokollen. Die Analyse zeigt, wo Abweichungen auftreten. So können klinische Verantwortliche Workflows vereinheitlichen und eine wirksame, evidenzbasierte Versorgung für alle Patienten unterstützen.

Kehren Patienten kurz nach der Entlassung ins Krankenhaus zurück, kann dies auf Lücken in der ursprünglichen Versorgung oder unzureichende Entlassungshinweise hindeuten. Häufige Wiederaufnahmen erhöhen die Kosten, verringern die Verfügbarkeit von Betten und können zu finanziellen Sanktionen durch Kostenträger führen, die Qualitätskennzahlen überwachen. ProcessMind analysiert die gesamte Patientenepisode und spätere Wiederaufnahmen, um häufige Ursachen und Prozessfehler vor einer Rückkehr zu ermitteln. Diese Erkenntnisse helfen Leistungserbringern, die Entlassungsplanung und Nachsorge für Patientengruppen mit erhöhtem Risiko zu verbessern.

Bei der Verlegung von Patienten aus der Notaufnahme auf spezialisierte Stationen oder zwischen Versorgungseinheiten kommt es häufig zu langen Wartezeiten, die die Kontinuität der Versorgung beeinträchtigen. Solche Engpässe binden Personal und halten Patienten in einer Umgebung, die für ihre Versorgung nicht optimal ist. Das kann sich negativ auf die Behandlungsergebnisse auswirken. ProcessMind zeigt Verlegungsmuster und die im System erfassten Wartezeiten. Die Plattform identifiziert Übergaben, die länger als erwartet dauern, sodass Teams die Kommunikation und Abläufe zwischen Abteilungen verbessern können.

Engpässe bei der Terminplanung, eine ungünstige Personalverteilung oder eine ineffiziente Gerätenutzung führen zu ungenutzten Ressourcen und höheren Betriebskosten. Dadurch kann sich die Versorgung verzögern, während die Belastung klinischer Teams steigt. Das wirkt sich sowohl auf das Patientenerlebnis als auch auf die Zufriedenheit des Personals aus. ProcessMind analysiert Daten zu Patientenepisoden und visualisiert die Ressourcennutzung in Ihrer Organisation. Die Plattform zeigt Zeiträume mit Überlastung oder ungenutzten Kapazitäten auf. So können Sie Personal und Geräte datenbasiert verteilen und die betrieblichen Abläufe verbessern.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Verzögerungen bei der Erstuntersuchung und Aufnahme führen zu Engpässen, die sich auf den gesamten Versorgungsablauf auswirken und Zufriedenheit sowie Sicherheit der Patienten beeinträchtigen. ProcessMind visualisiert den Ablauf von der Anmeldung bis zur Aufnahme. So lassen sich konkrete Engpässe und eine unpassende Personalverteilung erkennen und gezielte Maßnahmen einleiten, um Wartezeiten um 20 bis 30 % zu verkürzen.

Langsame Diagnoseergebnisse verzögern Behandlungsentscheidungen und verlängern den Krankenhausaufenthalt. Das belastet Patienten und verringert den Bettenumschlag. ProcessMind bildet den gesamten Ablauf diagnostischer Aufträge von der Anforderung bis zum Vorliegen des Ergebnisses ab. So werden Verzögerungen und ineffiziente Übergaben sichtbar, damit Organisationen die Durchlaufzeiten deutlich verkürzen können.

Ineffiziente Entlassungsabläufe führen dazu, dass Betten unnötig belegt bleiben und die Kapazität des Krankenhauses sinkt. Patienten bleiben dadurch oft länger als medizinisch erforderlich. ProcessMind analysiert Entlassungs-Workflows, erkennt administrative Verzögerungen und Lücken in der Koordination und liefert Erkenntnisse, mit denen sich Abläufe verbessern und die durchschnittliche Aufenthaltsdauer verkürzen lassen.

Unbegründete Unterschiede in der Versorgung können zu uneinheitlichen Ergebnissen, höheren Kosten und einem größeren Risiko für Behandlungsfehler führen. ProcessMind vergleicht die tatsächlichen Patientenpfade mit klinischen Standardprotokollen und macht Abweichungen sichtbar. So können Versorgungsteams die Einhaltung verbessern und eine gleichbleibend hochwertige Versorgung sicherstellen.

Häufige Wiederaufnahmen weisen oft auf Lücken in der Koordination der Nachsorge oder eine verfrühte Entlassung hin. Sie beeinträchtigen die Gesundheit der Patienten und können finanzielle Sanktionen nach sich ziehen. ProcessMind setzt Wiederaufnahmen mit vorherigen Versorgungsverläufen in Beziehung, um Ursachen zu ermitteln. So können Leistungserbringer Entlassungshinweise und Nachsorgeabläufe verbessern und langfristig bessere Behandlungsergebnisse erzielen.

Eine unausgewogene Verteilung von Personal und Ausstattung führt zu Engpässen und ungenutzten Ressourcen. Dadurch steigen Betriebskosten und Wartezeiten. ProcessMind zeigt die Ressourcennutzung entlang des Patientenpfads und macht Engpässe sichtbar. So erhalten Sie datengetriebene Erkenntnisse, um Ressourcen gezielt neu zu verteilen und die betriebliche Effizienz zu verbessern.

Verzögerungen bei der Verlegung von Patienten zwischen Stationen können die Sicherheit beeinträchtigen und den Patientenfluss aufhalten. Dadurch entstehen Engpässe in kritischen Bereichen wie der Notaufnahme. ProcessMind visualisiert die Übergabepunkte und macht Kommunikationsprobleme sowie logistische Hürden sichtbar. So können Sie Abläufe neu gestalten und Übergänge zwischen Behandlungsteams reibungsloser und schneller organisieren.

Versäumnisse bei der Medikamentengabe oder der Planung von Nachsorgeterminen können die Genesung beeinträchtigen und das Risiko unerwünschter Ereignisse erhöhen. ProcessMind prüft diese kritischen Schritte anhand der geplanten Vorgaben und erkennt Muster bei Abweichungen. So können Organisationen Korrekturmaßnahmen und automatisierte Schutzvorkehrungen einführen.

In sechs Schritten zu besseren Abläufen im Patientenpfad

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Daten anbinden und Abläufe entdecken

Was zu tun ist

Extrahieren Sie Daten zu Patientenfällen aus Ihren klinischen Aufzeichnungen und erfassen Sie die Timestamps für Anmeldung, Triage und Entlassung.

Warum das wichtig ist

Eine solide Datengrundlage zeigt Ihnen den tatsächlichen Patientenfluss, statt sich auf subjektive Interviews oder manuelle Protokolle zu stützen.

Erwartetes Ergebnis

Ein digitaler Rohdatensatz zu jedem Patientenfall über alle Abteilungen hinweg.

DAS ERWARTET SIE

Entdecken Sie verborgene Erkenntnisse zu jedem Patientenkontakt

ProcessMind macht jeden klinischen und administrativen Schritt transparent und unterstützt Sie dabei, die Versorgungsqualität zu verbessern. Sie sehen genau, wo Verzögerungen auftreten und wie sich der gesamte Behandlungsverlauf effizienter gestalten lässt.
  • Bilden Sie jeden Schritt des tatsächlichen Patientenverlaufs ab
  • Identifizieren Sie Engpässe in klinischen Workflows
  • Verkürzen Sie Behandlungs- und Wartezeiten
  • Stellen Sie die Einhaltung medizinischer Protokolle sicher
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

NACHGEWIESENE ERGEBNISSE

Jede Phase des Patientenfalls optimieren

Gesundheitsdienstleister setzen Process Mining ein, um den gesamten Patientenpfad zu visualisieren und Möglichkeiten zur Beseitigung von Verzögerungen und zur Verbesserung der klinischen Compliance zu erkennen. Diese Ergebnisse entstehen, wenn Systemdaten in klare, umsetzbare Behandlungspfade überführt werden.

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Kürzere Verweildauer

Durchschnittliche Verkürzung des Aufenthalts

Eine optimierte Entlassungsplanung und interne Verlegungen vermeiden unnötige Behandlungstage. Dadurch werden wichtige Bettenkapazitäten für neue Aufnahmen frei.

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Schnellere Diagnoseergebnisse

Verbesserung der Bearbeitungszeit

Wenn Sie Engpässe zwischen der Anforderung von Tests und der Übermittlung der Ergebnisse erkennen, können klinische Mitarbeitende schneller fundierte Entscheidungen treffen und Patienten zeitnaher behandeln.

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Bessere Einhaltung von Behandlungspfaden

Höhere Protokollkonformität

Die Visualisierung von Abweichungen von etablierten klinischen Behandlungspfaden trägt dazu bei, eine standardisierte Versorgung im Einklang mit Sicherheits- und Regulierungsstandards sicherzustellen.

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Weniger Wiederaufnahmen

Weniger ungeplante Rückkehrer

Die Analyse des Entlassungsprozesses und der Nachsorge deckt die Ursachen früher Wiederaufnahmen auf. Das kann die Gesundheit der Patienten verbessern und Kosten deutlich senken.

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Schnellere Triage und Erstbeurteilung

Kürzere anfängliche Wartezeiten

Ein effizienterer Ablauf von der Anmeldung bis zur Erstbeurteilung verkürzt die Wartezeit im Wartebereich und sorgt dafür, dass Patienten früher klinisch versorgt werden.

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Niedrigere Betriebskosten

Effizienzsteigerungen in der Versorgung

Eine bessere Ressourcenverteilung und kürzere interne Verlegungen verbessern die Auslastung der Einrichtungen und senken die Kosten pro Patientenfall.

Die Ergebnisse hängen von der Prozesskomplexität, der Datenqualität und der Umsetzung in der Organisation ab. Die Zahlen veranschaulichen typische Effizienzsteigerungen in vergleichbaren Einrichtungen des Gesundheitswesens.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten. Passen Sie Ihre Ansicht im weiteren Verlauf an.
Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Eine eindeutige Kennung des Patienten, die über mehrere Behandlungsfälle hinweg gleich bleibt.

Warum das wichtig ist

Entscheidend, um Wiederaufnahmen zu erkennen und mehrere Besuche derselben Person zuzuordnen.

Der Timestamp, zu dem die jeweilige Aktivität abgeschlossen wurde.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Berechnung der aktiven Behandlungszeit im Vergleich zur Wartezeit.

Die Krankenhausabteilung oder der Funktionsbereich, in dem die Aktivität stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Wichtig für die Analyse von Patientenströmen zwischen Bereichen und der Effizienz von Verlegungen.

Kennung oder Name der medizinischen Fachkraft, die die Aktivität ausführt.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht Analysen zur Ressourcennutzung und zu Unterschieden zwischen Mitarbeitenden.

Klassifizierung des Patientenbesuchs, zum Beispiel stationär, ambulant oder als Notfall.

Warum das wichtig ist

Wichtig für die Segmentierung der Daten, da die verschiedenen Behandlungsarten unterschiedlichen Prozesslogiken folgen.

Der Code für die wichtigste medizinische Diagnose, zum Beispiel nach ICD-10.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Analyse klinischer Behandlungspfade und die Konformitätsprüfung anhand medizinischer Protokolle.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Erfasst den offiziellen Eintritt des Patienten in die Einrichtung oder das Gesundheitssystem. Bei dieser Aktivität wird der primäre Behandlungsdatensatz angelegt und eine eindeutige Besuchskennung vergeben, mit der sich der gesamte Behandlungsfall verfolgen lässt.

Warum das wichtig ist

Legt den Startzeitpunkt des Patientenfalls fest und ist für die Berechnung der gesamten Verweildauer erforderlich.

Bezeichnet den Abschluss der ersten pflegerischen Beurteilung oder der Einstufung des Schweregrads. Dabei werden die Vitalwerte und das Hauptanliegen des Patienten erfasst, um die Dringlichkeit der Versorgung festzulegen.

Warum das wichtig ist

Entscheidend für die Analyse der Wartezeit zwischen Ankunft und erster klinischer Versorgung.

Tritt ein, wenn eine klinische Fachkraft formell eine Laboruntersuchung oder bildgebende Untersuchung anfordert. Dadurch wird der diagnostische Workflow ausgelöst und der Bedarf an Ressourcen angezeigt.

Warum das wichtig ist

Markiert den Beginn der diagnostischen Bearbeitungszeit.

Der Zeitpunkt, zu dem Testergebnisse geprüft und in der Patientenakte bereitgestellt werden. Damit liegen die für Entscheidungen erforderlichen Informationen vor.

Warum das wichtig ist

Beendet die Berechnung der diagnostischen Bearbeitungszeit und leitet die nächsten Behandlungsentscheidungen ein.

Der Timestamp, zu dem eine Ärztin oder ein Arzt die offizielle Entlassungsanordnung unterzeichnet. Damit beginnt der Übergang von der klinischen Behandlung zu den administrativen Entlassungsabläufen.

Warum das wichtig ist

Startet die Messung der Effizienz der abschließenden Entlassungsabwicklung.

Das abschließende administrative Ereignis, mit dem der Behandlungsdatensatz geschlossen wird. Es zeigt an, dass der Patient die Einrichtung verlassen hat und das Bett wieder verfügbar ist.

Warum das wichtig ist

Der maßgebliche Endpunkt für die Berechnung der gesamten Verweildauer.

Für individuelle Datenempfehlungen wählen Sie Ihren konkreten Prozess aus.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining wertet Event-Log-Daten aus Ihren Systemen aus und visualisiert, wie sich Patienten durch Ihre Einrichtung bewegen. Es erkennt verborgene Engpässe, etwa Verzögerungen bei der Triage oder bei Stationsverlegungen. So erhalten Sie einen datengetriebenen Überblick über den Patientenfluss, der in herkömmlichen Berichten möglicherweise fehlt.

Für eine Analyse benötigen Sie vor allem Event Logs mit drei zentralen Angaben: einer eindeutigen Kennung wie der Patientenfall-ID, klaren Aktivitätsnamen und präzisen Timestamps für jeden Schritt. Zusätzliche Attribute wie Abteilungsnamen oder Patientendemografie liefern weiteren Kontext für die Analyse.

Die Technologie zeigt genau, wo der Patientenpfad ins Stocken gerät, etwa wenn Patienten auf den Transport, Testergebnisse oder die ärztliche Freigabe warten. Durch die Visualisierung dieser Verzögerungspunkte können klinische Führungskräfte gezielte Änderungen umsetzen, um Abläufe zu verkürzen und Betten schneller wieder verfügbar zu machen.

Datensicherheit hat höchste Priorität. Bei der Einrichtung werden sensible Informationen üblicherweise vor der Analyse anonymisiert. Sie können geschützte Gesundheitsdaten herausfiltern und zugleich die für die Optimierung klinischer Abläufe erforderliche Ereignisfolge beibehalten. So unterstützen Sie die Einhaltung der geltenden Vorschriften im Gesundheitswesen.

Erste Ergebnisse liegen häufig innerhalb von vier bis sechs Wochen vor, nachdem der Datenexport aus Ihrem Quellsystem abgeschlossen ist. In den ersten Wochen stehen Datenzuordnung und Validierung im Mittelpunkt. Anschließend bietet die Software fortlaufend Einblick in die betriebliche Effizienz.

Standardberichte liefern statische Kennzahlen wie durchschnittliche Wartezeiten. Process Mining visualisiert dagegen die tatsächlichen Abläufe und Schleifen zwischen Ereignissen. Es macht verborgene Pfade, Nacharbeit und Abweichungen sichtbar, die herkömmliche Business-Intelligence-Werkzeuge oft nicht erkennen, und hilft so, die Ursachen von Ineffizienz aufzudecken.

Process Mining greift nicht in die Abläufe ein. Es analysiert die digitalen Spuren, die im normalen Versorgungsalltag bereits entstehen. So bildet es den bestehenden Prozess ab, ohne dass Mitarbeitende ihre Dokumentation im Quellsystem ändern müssen.

Durch die Analyse des gesamten Patientenpfads kann das Werkzeug Zusammenhänge zwischen bestimmten Behandlungsverläufen und ungeplanten Wiederaufnahmen aufdecken. Möglicherweise zeigt sich, dass Patienten nach einer zu knapp bemessenen Entlassungsplanung oder ausgelassenen Nachsorgeschritten häufiger zurückkehren. Diese Erkenntnisse helfen, Behandlungsprotokolle besser zu standardisieren.

Die Daten stammen in der Regel aus den zugrunde liegenden Berichtsdatenbanken oder Audit-Protokollen des Quellsystems. Dafür kommen Standardabfragen oder automatisierte Datenpipelines zum Einsatz. Erfasst werden die digitalen Spuren eines Patientenfalls, die anschließend in ein strukturiertes Analyseformat überführt werden.

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