Ihr Daten-Template für die Patient Journey

Dieses Attribut definiert die Schritte im Patientenverlauf, von administrativen Aufgaben wie der Registrierung bis zu klinischen Eingriffen wie der Medikamentengabe oder einer Operation. Es liefert die erforderliche Detailtiefe für die Visualisierung der Prozessübersicht.

Analysten verwenden dieses Feld, um Engpässe, Schleifen und Abweichungen vom idealen klinischen Behandlungspfad zu identifizieren. Eine Standardisierung dieser Bezeichnungen über verschiedene Abteilungen hinweg ist häufig erforderlich, damit die Prozessdarstellung übersichtlich und gut lesbar bleibt.

Es definiert die Knoten in der Prozessübersicht und ist erforderlich, um zu verstehen, was geschehen ist.

Aus Transaktionslogs, Audit Trails oder Tabellen zur Auftragshistorie abgeleitet.

Dieser Timestamp markiert den chronologischen Zeitpunkt der Aktivität und ermöglicht die Anordnung der Ereignisse innerhalb des Patientenfalls. Eine hohe Genauigkeit bis auf Sekunden- oder Minutenebene ist vorzuziehen, um schnelle Abläufe in Notfall- oder Intensivbereichen präzise abzubilden.

Er bildet die Grundlage für alle zeitbezogenen Berechnungen, darunter Durchlaufzeiten zwischen Prozessphasen, die gesamte Zykluszeit und Wartezeiten. Eine genaue Zeitstempelung ist entscheidend, um Verzögerungen bei der Medikamentengabe oder bei diagnostischen Ergebnissen zu erkennen.

Erforderlich, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und Dauerkennzahlen zu berechnen.

In Transaktionslogs zu finden, häufig bezeichnet als Erstellungsdatum, Ausführungszeit oder Ereigniszeit.

Dieses Metadatenfeld erfasst die Aktualität der für die Analyse verwendeten Daten. Es trägt dazu bei, dass Dashboards den aktuellen Stand der Patientenversorgung abbilden, und unterstützt bei der Fehlersuche in Bezug auf Verzögerungen in der Datenpipeline.

Für die Visualisierung des Prozessflusses wird dieses Feld zwar nicht direkt verwendet, für die Data Governance und die Prüfung, ob das Process-Mining-Modell mit aktuellen Informationen arbeitet, ist es jedoch entscheidend.

Stellt die Aktualität der Daten sicher und unterstützt Strategien für das inkrementelle Laden von Daten.

Wird durch den ETL-Prozess erzeugt oder ist im Timestamp der Datensatzänderung des Quellsystems verfügbar.

Dieses Attribut dient als zentraler Case-Schlüssel für die Process-Mining-Analyse und verknüpft alle einzelnen Aktivitäten innerhalb eines Patientenverlaufs. Es unterscheidet eine stationäre Aufnahme, einen Notfallbesuch oder eine ambulante Konsultation von anderen Fällen, auch wenn sie denselben Patienten betreffen.

In der Analyse ermöglicht diese Kennung die Rekonstruktion des durchgängigen Ablaufs von der Registrierung bis zur Entlassung. Sie ist erforderlich, um Kennzahlen auf Case-Ebene wie die Gesamtverweildauer zu berechnen und eindeutige Prozessvarianten zu identifizieren.

Dies ist die grundlegende Case-ID, die erforderlich ist, um Ereignisse zu einer Prozessinstanz zusammenzufassen.

Typischerweise in den Kopfdatentabellen für Patientenkontakte, Besuche oder Aufnahmen im EHR zu finden.

In komplexen Umgebungen des Gesundheitswesens stammen Daten häufig aus mehreren Systemen, etwa dem zentralen EHR, Laborinformationssystemen (LIS) und Radiologieinformationssystemen (RIS). Dieses Attribut kennzeichnet die Herkunft jedes Datenpunkts.

Es unterstützt die technische Validierung und ermöglicht es, die Prozessübersicht auf Interaktionen mit bestimmten Systemen zu filtern. Außerdem hilft es, Datenqualitätsprobleme zu erkennen, die auf eine bestimmte Integration oder ein bestimmtes Softwaremodul begrenzt sein können.

Liefert Herkunftsinformationen und Kontext, insbesondere in Krankenhäusern mit mehreren Systemen.

Bei der Extraktion fest codiert oder aus Metadatenfeldern des Systems übernommen.

Dieses Attribut kategorisiert die Art des Besuchs, die den erwarteten Prozessfluss maßgeblich beeinflusst. Ein Notfallbesuch folgt beispielsweise einem grundlegend anderen idealen Ablauf als eine geplante ambulante Konsultation.

Eine nach diesem Feld segmentierte Analyse ermöglicht faire Vergleiche und präzisere Benchmarks. So werden KPIs wie die Aufenthaltsdauer im richtigen Kontext bewertet.

Entscheidend für die Segmentierung der Daten, da unterschiedliche Arten einer jeweils eigenen Prozesslogik folgen.

Kopftabellen zu Patientenkontakten oder Aufnahmen.

Dieses Attribut erfasst den klinischen Grund für den Patientenkontakt mithilfe standardisierter Codierungssysteme wie ICD-10 oder SNOMED. Es ermöglicht die Analyse klinischer Behandlungspfade für bestimmte Erkrankungen, etwa Sepsis, Schlaganfall oder Herzinsuffizienz.

Durch die Filterung nach diesem Attribut können Analysten die Einhaltung krankheitsspezifischer Protokolle prüfen und Unterschiede in der Versorgung von Patienten mit derselben Diagnose erkennen.

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

Diagnosetabellen, die mit dem Patientenkontakt verknüpft sind und häufig als „Admitting Diagnosis“ oder „Final Diagnosis“ bezeichnet werden.

Während der Start-Timestamp erfasst, wann eine Aktion begonnen hat, ermöglicht der End-Timestamp die Berechnung der aktiven Bearbeitungszeit, also der Servicezeit, für einen bestimmten Schritt. Diese unterscheidet sich von der Wartezeit zwischen den einzelnen Schritten.

Das Attribut eignet sich besonders für die Analyse der Effizienz von Verfahren, Operationen oder Konsultationen. Es hilft dabei, zwischen der Zeit zu unterscheiden, in der ein Patient auf einen Arzt wartet, und der Zeit, die der Arzt tatsächlich mit dem Patienten verbringt.

Ermöglicht die Berechnung der aktiven Servicezeit im Vergleich zur Wartezeit.

Transaktionsprotokolle für Aktivitäten mit einer Dauer, zum Beispiel Operationen oder Untersuchungen.

Dieses Attribut ordnet die Aktivität in die Krankenhausstruktur ein, etwa in die Notaufnahme, die Intensivstation oder die chirurgische Abteilung. Es bildet eine wichtige Grundlage für die Analyse abteilungsübergreifender Abläufe und Übergaben.

Mithilfe dieses Feldes können Analysten die räumliche Bewegung von Patienten visualisieren und Engpässe an bestimmten Übergabepunkten erkennen. Außerdem unterstützt es die Ressourcenplanung, indem es die Auslastungsverteilung über verschiedene Einheiten hinweg sichtbar macht.

Unverzichtbar für die Analyse des Patientenflusses zwischen Einheiten und der Effizienz von Übergaben.

Felder zum Standort im Aktivitätsprotokoll oder Stammtabellen der Einheiten.

Im Gegensatz zur Episode ID bleibt dieses Attribut für dieselbe Person über verschiedene Besuche hinweg unverändert. Es ermöglicht eine fallübergreifende Analyse, etwa um häufig wiederkehrende Patienten zu identifizieren oder Wiederaufnahmeraten innerhalb von 30 Tagen zu verfolgen.

Wenn Analysten Episoden anhand dieser Kennung gruppieren, können sie die langfristige Patientenhistorie einsehen und Versorgungsmuster analysieren, die über einen einzelnen Krankenhausaufenthalt hinausgehen. Das Attribut ist für Kennzahlen zur Bevölkerungsgesundheit und für die Analyse der Versorgung im Zeitverlauf unverzichtbar.

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

Patientenstammverzeichnis oder demografische Tabellen, zum Beispiel MRN.

Dieses Attribut erfasst die konkrete Ressource, etwa einen Arzt, eine Pflegekraft oder einen Techniker, die für die Aktivität verantwortlich ist. Es ermöglicht die Analyse der Ressourcennutzung, der Arbeitslastverteilung und von Unterschieden in den Arbeitsweisen des Personals.

Häufig dient es dazu, Schulungsbedarf zu erkennen oder Best Practices hervorzuheben, indem Ergebnisse verschiedener Leistungserbringer verglichen werden. Aus Datenschutzgründen muss dieses Attribut in allgemeinen Berichten meist anonymisiert oder gehasht werden.

Ermöglicht die Analyse der Ressourcennutzung und von Unterschieden zwischen Mitarbeitenden.

Transaktionsprotokolle, Felder mit Benutzer-IDs oder Stammtabellen des Personals.

Dieses Attribut fasst die Tausenden möglichen Einzelaufträge in überschaubare Kategorien zusammen. Dadurch wird eine übergeordnete Analyse diagnostischer und therapeutischer Aktivitäten innerhalb der Patient Journey möglich.

Analysten verwenden es, um die Dichte von Untersuchungen im Verhältnis zu Behandlungen zu visualisieren und intensive diagnostische Phasen zu erkennen, die zu einer längeren Aufenthaltsdauer beitragen können.

Hilft dabei, detaillierte Aktivitäten zu aussagekräftigen Phasen zu bündeln, zum Beispiel Diagnostik und Behandlung.

Tabellen zur Auftragserfassung, häufig ein Nachschlage- oder Typfeld, das der Auftrags-ID zugeordnet ist.

Dieser numerische oder kategorische Wert zeigt, wie dringend der Zustand des Patienten bei seiner Ankunft war. Häufig kommen Skalen wie der ESI, der Emergency Severity Index, zum Einsatz. Für die Analyse von Wartezeiten und Priorisierungen liefert das Attribut einen wichtigen Kontext.

Die Analyse von Prozessflüssen nach Dringlichkeitsstufe hilft zu prüfen, ob Hochrisikopatienten korrekt bevorzugt behandelt werden und ob Patienten mit niedrigerer Dringlichkeit unverhältnismäßig lange warten.

Setzt Wartezeiten in den richtigen Kontext: Eine hohe Dringlichkeit sollte mit einem schnelleren ersten Durchlauf einhergehen.

Aufzeichnungen der Triagebeurteilung oder Tracking-Boards der Notaufnahme.

Dieses Attribut erfasst das Ergebnis der Episode, etwa „nach Hause entlassen“, „in eine qualifizierte Pflegeeinrichtung verlegt“ oder „gegen ärztlichen Rat gegangen“. Es ist eine zentrale Ergebniskennzahl der Patient Journey.

Es dient dazu, die Effizienz der Entlassungsplanung zu analysieren und Prozessabweichungen mit bestimmten Ergebnissen in Beziehung zu setzen. So lässt sich beispielsweise erkennen, ob bestimmte Behandlungspfade häufiger zu einer Verlegung in andere Einrichtungen führen.

Definiert das Prozessergebnis und ist für die Analyse der Aufenthaltsdauer entscheidend.

Entlassungsberichte oder ADT-Mitteilungen zu Aufnahme, Entlassung und Verlegung.

Dieses Attribut liefert die genaue Bezeichnung für Medikationsaktivitäten. Während „Medikament verabreichen“ die generische Aktivität beschreibt, gibt dieses Attribut an, welches Medikament verabreicht wurde, etwa „Acetaminophen“ oder „Vancomycin“.

Es ist entscheidend für die Analyse spezifischer Behandlungsprotokolle, beispielsweise des Zeitpunkts der Antibiotikagabe bei Sepsispatienten oder der Wirksamkeit des Schmerzmanagements. Außerdem ermöglicht es detaillierte Drill-downs zu Verzögerungen bei der Medikamentengabe.

Erforderlich für die Analyse spezifischer Behandlungsprotokolle und KPIs zur rechtzeitigen Medikamentengabe.

Medication Administration Record, MAR, oder Tabellen zu Apothekenaufträgen.