Ihr Daten-Template für den Patientenverlauf

Dieses Attribut beschreibt die Schritte im Behandlungsverlauf. Dazu gehören administrative Aufgaben wie die Anmeldung ebenso wie klinische Maßnahmen, etwa die Verabreichung von Medikamenten oder eine Operation. Die Angaben ermöglichen eine ausreichend detaillierte Darstellung der Prozesslandkarte.

Analysten verwenden dieses Feld, um Engpässe, Schleifen und Abweichungen vom vorgesehenen klinischen Behandlungspfad zu erkennen. Damit die Prozessansicht übersichtlich und gut lesbar ist, müssen die Bezeichnungen häufig über verschiedene Abteilungen hinweg vereinheitlicht werden.

Das Attribut definiert die Knoten in der Prozesslandkarte und ist erforderlich, um nachvollziehen zu können, was geschehen ist.

Abgeleitet aus Transaktionsprotokollen, Audit-Trails oder Tabellen mit dem Statusverlauf von Aufträgen.

Dieser Timestamp gibt den chronologischen Zeitpunkt der Aktivität an und ermöglicht so die zeitliche Reihenfolge der Ereignisse innerhalb eines Behandlungsfalls. Eine hohe Genauigkeit, bis auf Sekunden oder Minuten, ist empfehlenswert, um schnelle Abläufe in der Notaufnahme oder Intensivmedizin präzise abzubilden.

Er bildet die Grundlage für alle zeitbezogenen Berechnungen, darunter Durchlaufzeiten zwischen Prozessschritten, die gesamte Zykluszeit und Wartezeiten. Präzise Zeitstempel sind entscheidend, um Verzögerungen bei der Medikamentengabe oder der Bereitstellung diagnostischer Ergebnisse zu erkennen.

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

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

Dieses Metadatenfeld gibt an, wie aktuell die für die Analyse verwendeten Daten sind. Es hilft sicherzustellen, dass Dashboards den aktuellen Stand der Patientenversorgung zeigen, und unterstützt die Fehlersuche bei Verzögerungen in der Datenpipeline.

Das Feld wird zwar nicht direkt in der Prozessflussvisualisierung verwendet, ist aber für die Data Governance wichtig. Außerdem lässt sich damit prüfen, ob das Process-Mining-Modell mit aktuellen Daten arbeitet.

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

Wird vom ETL-Prozess erzeugt oder ist als Timestamp der letzten Datensatzänderung im Quellsystem verfügbar.

Dieses Attribut dient als zentraler Case-Schlüssel für die Process-Mining-Analyse und verknüpft alle einzelnen Aktivitäten eines Behandlungsverlaufs. Es unterscheidet eine Krankenhausaufnahme, einen Notaufnahmebesuch oder eine ambulante Konsultation von anderen Fällen, auch wenn sie dieselbe Person betreffen.

In der Analyse ermöglicht diese Kennung, den gesamten Ablauf von der Anmeldung bis zur Entlassung zu rekonstruieren. Sie ist erforderlich, um Kennzahlen auf Case-Ebene wie die Gesamtverweildauer zu berechnen und eindeutige Prozessvarianten zu erkennen.

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

Üblicherweise in den Kopfdatentabellen für Behandlungsfälle, Besuche oder Aufnahmen im EHR zu finden.

In komplexen Gesundheitseinrichtungen stammen Daten häufig aus mehreren Systemen, etwa dem zentralen EHR, Laborinformationssystemen (LIS) und Radiologieinformationssystemen (RIS). Dieses Attribut gibt an, aus welchem System die einzelnen Datenpunkte stammen.

Es unterstützt die technische Validierung und ermöglicht es, die Prozesslandkarte auf Interaktionen mit bestimmten Systemen zu filtern. Außerdem hilft es, Probleme mit der Datenqualität zu erkennen, die auf eine bestimmte Integration oder ein bestimmtes Softwaremodul beschränkt sind.

Zeigt Herkunft und Kontext der Daten, insbesondere in Krankenhäusern mit mehreren Systemen.

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

Dieses Attribut ordnet die Aktivität innerhalb der Krankenhausstruktur ein, etwa der Notaufnahme, der Intensivstation oder der Chirurgie. Es ist grundlegend für die Analyse abteilungsübergreifender Abläufe und Übergaben.

Anhand dieses Feldes können Analysten die Wege der Patienten innerhalb des Krankenhauses darstellen und Engpässe an bestimmten Übergabepunkten erkennen. Außerdem unterstützt es die Ressourcenplanung, indem es die Auslastung der verschiedenen Bereiche zeigt.

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

Standortfelder in Aktivitätsprotokollen oder Stammdatentabellen der Bereiche.

Dieses Attribut erfasst die für eine Aktivität verantwortliche Person, etwa einen Arzt, eine Pflegekraft oder einen Techniker. Es ermöglicht Analysen zur Ressourcennutzung, zur Verteilung der Arbeitslast und zu Unterschieden in den Arbeitsweisen der Mitarbeitenden.

Häufig dient es dazu, Schulungsbedarf zu erkennen oder bewährte Vorgehensweisen durch den Vergleich der Ergebnisse verschiedener Behandler sichtbar zu machen. Aus Datenschutzgründen werden die Angaben in allgemeinen Berichten üblicherweise anonymisiert oder gehasht.

Ermöglicht Analysen zur Ressourcennutzung und zu Unterschieden zwischen Mitarbeitenden.

Transaktionsprotokolle, Benutzer-ID-Felder oder Personalstammdatentabellen.

Dieses Attribut kategorisiert die Art des Besuchs, die den erwarteten Prozessablauf maßgeblich beeinflusst. Ein Notfallbesuch folgt beispielsweise einem völlig anderen vorgesehenen Behandlungspfad als ein geplanter ambulanter Termin.

Die Analyse nach diesem Feld ermöglicht faire Vergleiche und aussagekräftigere Benchmarks. So werden Kennzahlen wie die Aufenthaltsdauer im richtigen Kontext bewertet.

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

Kopfdatentabellen zu Behandlungsfällen oder Aufnahmen.

Dieses Attribut erfasst den klinischen Grund des Behandlungsfalls anhand standardisierter Codesysteme wie ICD-10 oder SNOMED. Damit lassen sich Behandlungspfade für bestimmte Erkrankungen analysieren, etwa bei Sepsis, Schlaganfall oder Herzinsuffizienz.

Durch Filtern nach diesem Attribut können Analysten die Einhaltung krankheitsspezifischer Behandlungsprotokolle prüfen und Unterschiede in der Versorgung von Patienten mit derselben Diagnose untersuchen.

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

Mit dem Behandlungsfall verknüpfte Diagnosetabellen, häufig mit den Bezeichnungen „Aufnahmediagnose“ oder „Abschlussdiagnose“.

Der Start-Timestamp gibt an, wann eine Aktion begonnen hat. Mit dem End-Timestamp lässt sich dagegen die aktive Bearbeitungszeit (Servicezeit) eines Prozessschritts berechnen. Sie unterscheidet sich von der Wartezeit zwischen den Schritten.

Dieses Attribut eignet sich besonders, um die Effizienz von Verfahren, Operationen oder Beratungsgesprächen zu analysieren. Es zeigt, wie lange ein Patient auf einen Arzt wartet und wie viel Zeit der Arzt tatsächlich mit dem Patienten verbringt.

Ermöglicht die Berechnung der aktiven Behandlungszeit im Vergleich zur Wartezeit.

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

Im Gegensatz zur Behandlungsfall-ID bleibt dieses Attribut bei derselben Person über verschiedene Besuche hinweg unverändert. Es ermöglicht fallübergreifende Analysen, etwa um häufige Besuche zu erkennen oder Wiederaufnahmen innerhalb von 30 Tagen nachzuverfolgen.

Wenn Analysten Behandlungsfälle anhand dieser Kennung gruppieren, können sie den langfristigen Verlauf eines Patienten einsehen und Behandlungsmuster über einen einzelnen Krankenhausaufenthalt hinaus analysieren. Das ist wichtig für Kennzahlen zur Bevölkerungsgesundheit und für die Analyse langfristiger Behandlungsverläufe.

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

Patientenstammverzeichnis oder demografische Tabellen, zum Beispiel mit der MRN.

Dieses Attribut fasst Tausende möglicher Einzelaufträge in überschaubare Kategorien zusammen. So lassen sich diagnostische und therapeutische Aktivitäten im Behandlungsverlauf auf einer übergeordneten Ebene analysieren.

Analysten können damit den Umfang von Untersuchungen und Behandlungen darstellen und intensive Diagnosephasen erkennen, die zu einer längeren Aufenthaltsdauer beitragen können.

Fasst detaillierte Aktivitäten zu aussagekräftigen Phasen zusammen, zum Beispiel Diagnostik und Behandlung.

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

Dieses Attribut dokumentiert den Ausgang des Behandlungsfalls, etwa „Nach Hause entlassen“, „In eine Pflegeeinrichtung verlegt“ oder „Gegen ärztlichen Rat gegangen“. Es ist eine wichtige Ergebniskennzahl für den Behandlungsverlauf.

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

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

Entlassungsberichte oder Nachrichten zur Aufnahme, Entlassung und Verlegung (ADT).

Dieses Attribut liefert Details zu Aktivitäten rund um Medikamente. Während „Medikament verabreichen“ die allgemeine Aktivität bezeichnet, gibt dieses Attribut an, welches Medikament gegeben wurde, etwa „Acetaminophen“ oder „Vancomycin“.

Es ist wichtig für die Analyse bestimmter Behandlungsprotokolle, etwa des Zeitpunkts der Antibiotikagabe bei Sepsis oder der Wirksamkeit der Schmerzbehandlung. Außerdem ermöglicht es eine detaillierte Analyse von Verzögerungen bei der Medikamentengabe.

Erforderlich für die Analyse bestimmter Behandlungsprotokolle und von Kennzahlen zur rechtzeitigen Medikamentengabe.

Dokumentation der Medikamentengabe (MAR) oder Tabellen mit Apothekenaufträgen.

Dieser numerische oder kategorische Wert gibt an, wie dringend der Zustand des Patienten bei seiner Ankunft war. Häufig kommen dafür Skalen wie der ESI (Emergency Severity Index) zum Einsatz. Der Wert ist ein wichtiger Kontext für die Analyse von Wartezeiten und der Priorisierung.

Die Analyse von Prozessabläufen nach Dringlichkeitsstufe hilft festzustellen, ob Hochrisikopatienten korrekt bevorzugt behandelt werden und ob Patienten mit geringerer Dringlichkeit unverhältnismäßig lange warten müssen.

Setzt Wartezeiten in den richtigen Kontext: Bei hoher Dringlichkeit sollte die erste Behandlung schneller erfolgen.

Triage-Beurteilungen oder Übersichten zur Patientenverfolgung in der Notaufnahme.