Verbessern Sie den Patientenpfad

Ein Leitfaden in 6 Schritten zur Optimierung Ihrer Epic-EHR-Workflows.
Verbessern Sie den Patientenpfad
Behandlungsverlauf von Patienten
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Patienten-Workflows in Epic EHR optimieren

Unsere Plattform schafft Transparenz über Ihre täglichen Workflows, indem sie verborgene Engpässe und Abweichungen aufzeigt, die Abläufe verzögern. Durch die Analyse von Ereignisdaten erkennen Sie genau, wo Verzögerungen auftreten, und können die Ursachen für Reibungsverluste im Betrieb ermitteln. So können Sie klinische Behandlungspfade effizienter gestalten und die Versorgung für alle Beteiligten verbessern.

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

Der strategische Nutzen optimierter Behandlungsverläufe

Im modernen Gesundheitswesen ist der Behandlungsverlauf eines Patienten mehr als eine Abfolge klinischer Begegnungen. Er umfasst zahlreiche Interaktionen, die sowohl die Versorgungsqualität als auch die finanzielle Lage einer Organisation beeinflussen. Wenn Sie den Behandlungsverlauf in Epic EHR steuern, arbeiten Sie mit einem umfangreichen System, in dem jede Registrierung, jeder Triagenotiz und jeder Medikamentenauftrag digitale Spuren hinterlässt. Die große Datenmenge macht den tatsächlichen Weg der Patienten durch Ihre Einrichtungen jedoch oft schwer erkennbar. Eine Optimierung ist wichtig: Ineffizienzen bedeuten nicht nur entgangene Einnahmen, sondern können auch zu schlechteren klinischen Ergebnissen, stärkerer Belastung des klinischen Personals und geringerer Patientenzufriedenheit führen. Mit Process Mining können Verantwortliche im Gesundheitswesen anekdotische Einschätzungen durch eine datengetriebene Strategie ersetzen, die sicherstellt, dass Patienten zur richtigen Zeit die passende Versorgung erhalten.

Epic-EHR-Daten für Prozessintelligenz nutzen

Process Mining schafft die Verbindung zwischen den in Epic-Modulen wie EpicCare und Cadence gespeicherten Rohdaten und den Erkenntnissen, die für eine effiziente Betriebsführung erforderlich sind. Während Epic mit seinen Reporting-Funktionen einzelne Momentaufnahmen abbildet, wertet Process Mining den Verlauf einer Patientenepisode über einen längeren Zeitraum aus. Es zeigt, wie eine Registrierung in der Notaufnahme mit der späteren Entlassung von einer spezialisierten Station zusammenhängt. Wenn Sie die tatsächlichen Wege Tausender Patienten visualisieren, erkennen Sie Abweichungen von den geltenden Versorgungsstandards. Diese Transparenz macht sichtbar, an welchen Stellen der Prozess ins Stocken gerät, etwa durch Verzögerungen bei diagnostischen Untersuchungen oder Engpässe bei Facharztkonsultationen. Dafür müssen Sie nicht jede Patientenakte einzeln prüfen.

Verborgene Engpässe und Verzögerungen gezielt angehen

Eine der größten Herausforderungen im Gesundheitswesen sind unsichtbare Engpässe, die die Versorgung verzögern. Ein Patient kann beispielsweise stundenlang warten, weil ein bestimmtes diagnostisches Ergebnis noch nicht geprüft wurde oder die Entlassungsplanung nicht früh genug begonnen hat. Process Mining auf Basis Ihrer Epic-EHR-Daten hilft Ihnen, solche Verzögerungen einzugrenzen. Vielleicht stellen Sie fest, dass die Triage in bestimmten Abteilungen deutlich länger dauert als in anderen oder dass bestimmte Behandlungspfade häufig zu unerwarteten Wiederaufnahmen führen. Wenn Sie diese Stellen genau bestimmen, können Sie gezielte Maßnahmen ergreifen, etwa die Personalbesetzung zu Zeiten mit vielen Aufnahmen anpassen oder im EHR Benachrichtigungen einrichten, die klinische Maßnahmen beschleunigen.

Erfolge anhand klinischer und betrieblicher KPIs messen

Verbesserungen im Behandlungsverlauf lassen sich anhand wichtiger Leistungskennzahlen messen. Besonders wichtig ist die Verkürzung der gesamten Durchlaufzeit, die sich direkt auf den Bettenumschlag und die Kapazität des Krankenhauses auswirkt. Wenn Sie den Ablauf von der Aufnahme bis zur Entlassung verbessern, können Sie mehr Patienten versorgen, ohne zwingend zusätzliche Infrastruktur zu schaffen. Process Mining unterstützt außerdem die Einhaltung klinischer Behandlungspfade, die sowohl für die Patientensicherheit als auch für die Erstattung durch Versicherungen entscheidend ist. Wenn die Versorgung weniger stark variiert, werden Abläufe vorhersehbarer und zuverlässiger. Das senkt durch weniger Ressourcenverschwendung die Kosten und verbessert zugleich die Customer Experience der Patienten, die einen klareren und besser planbaren Weg zur Genesung erhalten.

Abläufe im Gesundheitswesen weiterentwickeln

Für den Einstieg in die Optimierung klinischer Prozesse müssen Sie Ihre bestehenden Systeme nicht vollständig umbauen. Entscheidend ist ein Perspektivwechsel: Richten Sie den Blick nicht nur auf einzelne Aufgaben, sondern auf den gesamten Ablauf. Mit speziell für Epic EHR entwickelten Templates gewinnen Sie schnell Einblick in den Ist-Zustand und erkennen erste Verbesserungsmöglichkeiten. Ob Sie Wartezeiten in der Notaufnahme verkürzen, die Effizienz Ihrer Operationsbereiche steigern oder die Nachsorge nach der Entlassung verbessern möchten: Die benötigten Daten sind bereits in Ihrem System vorhanden. Process Mining macht diese Daten für fundierte Entscheidungen nutzbar, die sowohl Ihrem Personal als auch den Patienten zugutekommen.

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Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Zwischen der Registrierung und der ersten Beurteilung kommt es häufig zu erheblichen Verzögerungen. Das beeinträchtigt die Patientensicherheit und senkt die Zufriedenheitswerte. Engpässe zu Beginn des Behandlungsverlaufs wirken sich auf den gesamten klinischen Workflow aus und führen zu einer stärkeren Auslastung der Notaufnahme.

ProcessMind analysiert Event Logs aus Epic EHR und zeigt genau, wo Triage-Verzögerungen auftreten und welche Patientengruppen besonders betroffen sind. Durch die Visualisierung der Zeitspanne zwischen Registrierung und Beurteilung können Verantwortliche im Gesundheitswesen das Personal in Spitzenzeiten gezielt einsetzen und so eine schnellere Erstversorgung ermöglichen.

Beginnt die Entlassungsplanung erst wenige Stunden vor dem Verlassen des Krankenhauses, entstehen administrative Engpässe und Betten bleiben belegt, obwohl sie für neue Aufnahmen benötigt werden. Dadurch verlängert sich die durchschnittliche Aufenthaltsdauer und die Krankenhauskapazität wird stärker beansprucht. Das wirkt sich direkt auf Einnahmen und Patientenfluss aus.

Unsere Lösung erfasst in Epic EHR, wann die Entlassungsplanung im Verhältnis zur gesamten Patientenepisode beginnt. So erkennen Sie Fälle, in denen die Planung zu spät startet, und können Abläufe einführen, die eine frühzeitige Planung anstoßen. Das erleichtert den Übergang und verbessert die Bettenplanung.

Verzögerungen zwischen der Anforderung und Durchführung einer diagnostischen Untersuchung bringen klinische Entscheidungen häufig ins Stocken. Müssen Behandelnde auf Laborwerte oder Bildgebung warten, verzögert sich der gesamte Behandlungsplan. Dadurch verlängert sich der Aufenthalt und notwendige Maßnahmen beginnen später.

ProcessMind bildet den Ablauf diagnostischer Untersuchungen in Epic EHR ab und zeigt, welche Abteilungen oder Untersuchungsarten regelmäßig zu Verzögerungen führen. Damit können Verantwortliche Engpässe bei Ressourcen oder ineffiziente Abläufe in Labor und Bildgebung gezielt angehen und den Behandlungsverlauf beschleunigen.

Die Verlegung von Patienten aus der Notaufnahme auf spezialisierte Stationen oder zwischen Abteilungen ist oft mit langen Wartezeiten verbunden, die die Kontinuität der Versorgung beeinträchtigen. Diese Engpässe bei der Verlegung binden Personal und lassen Patienten länger als nötig in einer nicht optimalen Umgebung. Das kann sich negativ auf den Behandlungserfolg auswirken.

ProcessMind zeigt Verlegungsmuster und Wartezeiten, die in Epic-EHR-Modulen wie Cadence und EpicCare erfasst werden. Die Plattform identifiziert konkrete Übergaben, die länger als erwartet dauern. So können Teams die Kommunikation und Logistik zwischen Abteilungen verbessern.

Wenn Behandlungspläne bei ähnlichen Diagnosen sehr unterschiedlich umgesetzt werden, sind die Behandlungsergebnisse schwer vorherzusagen und die Betriebskosten steigen. Weichen Ärzte ohne klare Begründung von etablierten Protokollen ab, lässt sich ein hoher Versorgungsstandard in der gesamten Organisation nur schwer gewährleisten.

ProcessMind vergleicht tatsächliche Patientenpfade mit klinischen Standardprotokollen und analysiert dazu Aktivitätsprotokolle im Epic EHR. Die Auswertung zeigt, wo Abweichungen auftreten. So können klinische Führungskräfte Workflows vereinheitlichen und sicherstellen, dass alle Patienten eine möglichst wirksame, evidenzbasierte Versorgung erhalten.

Die Wartezeit auf eine fachärztliche Konsultation kann den Krankenhausaufenthalt erheblich verlängern, insbesondere bei komplexen Fällen. Häufig entstehen solche Verzögerungen durch unzureichende Kommunikation oder Terminkonflikte. Patienten bleiben dadurch länger als medizinisch notwendig im Krankenhaus.

Unsere Plattform erfasst im Epic EHR die Zeit zwischen einer Konsultationsanfrage und dem tatsächlichen Besuch durch den Facharzt. Wenn Sie erkennen, bei welchen Fachrichtungen oder Schichten die längsten Verzögerungen auftreten, können Gesundheitseinrichtungen die Verfügbarkeit von Fachärzten besser planen und die durchschnittliche Aufenthaltsdauer verkürzen.

Verzögerungen zwischen einer Medikamentenverordnung und der Verabreichung können die Genesung gefährden und zu klinischen Komplikationen führen. In einem stark ausgelasteten Umfeld bleiben solche Lücken der Leitung oft verborgen, wirken sich aber unmittelbar auf die Versorgungsqualität und Patientensicherheit aus.

ProcessMind überwacht im Epic EHR die Zeit zwischen Medikamentenverordnungen und den erfassten Verabreichungsereignissen. So kann die Pflegeleitung systematische Verzögerungen erkennen und gezielt unterstützen oder Abläufe anpassen, damit alle Patienten ihre Medikamente rechtzeitig erhalten.

Wenn Patienten kurz nach der Entlassung erneut ins Krankenhaus kommen, deutet das häufig auf Lücken in der ursprünglichen Versorgung oder unzureichende Entlassungsanweisungen hin. Häufige Wiederaufnahmen erhöhen die Kosten, verringern die Verfügbarkeit von Betten und können zu finanziellen Sanktionen durch Kostenträger führen, die Qualitätskennzahlen überwachen.

ProcessMind analysiert den gesamten Patientenfall und nachfolgende Wiederaufnahmen im Epic EHR, um häufige Faktoren oder Prozessfehler vor einem erneuten Krankenhausbesuch zu erkennen. Diese Erkenntnisse helfen Leistungserbringern, die Entlassungsplanung und Nachsorge für Patientengruppen mit erhöhtem Risiko zu verbessern.

Werden Nachsorgetermine nicht vor der Entlassung vereinbart, steigt das Risiko, dass Patienten Empfehlungen nicht befolgen oder sich ihr Gesundheitszustand verschlechtert. Bei der manuellen Terminplanung werden solche Schritte im hektischen Entlassungsprozess leicht übersehen.

ProcessMind prüft die Event Logs im Epic EHR und zeigt, ob im Rahmen der Entlassung ein Nachsorgetermin vereinbart wurde. Die Plattform hebt Fälle hervor, in denen dieser Schritt fehlt. So können Kliniken Erinnerungen automatisieren oder Workflows anpassen, damit jeder Patient einen klaren Plan für die weitere Versorgung hat.

Wenn es von der ersten Untersuchung bis zur bestätigten Diagnose lange dauert, beginnt eine spezialisierte Behandlung später und die Unsicherheit für den Patienten hält länger an. Dieser Engpass entsteht häufig durch eine fragmentierte Kommunikation zwischen Diagnostik und hausärztlichem Behandlungsteam.

Unser Tool visualisiert die gesamte diagnostische Phase im Behandlungsverlauf des Epic EHR und misst die Zeit von der Triage bis zur bestätigten Diagnose. Wenn Sie erkennen, an welchen Stellen der Prozess ins Stocken gerät, können Behandlungsteams die Zusammenarbeit verbessern und eine gezielte Versorgung schneller einleiten.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Eine zeitnahe Ersteinschätzung ist entscheidend für die Patientensicherheit und den Behandlungserfolg. Wenn die Zeit zwischen Anmeldung und Triage kürzer wird, erhalten Patienten mit hohem Risiko schneller Hilfe. Das verringert die Gefahr einer Verschlechterung und verbessert die Patientenerfahrung in der Notaufnahme oder ambulanten Versorgung. Diese schnelle Reaktion ist der erste Schritt zu einem erfolgreichen Behandlungsverlauf.

ProcessMind visualisiert im Epic EHR den Ablauf von der Anmeldung bis zur Ersteinschätzung und zeigt, zu welchen Tageszeiten oder in welchen Abteilungen Engpässe auftreten. Anhand dieser Muster können Verantwortliche im Gesundheitswesen die Personalbesetzung anpassen oder die Aufnahmeverfahren ändern. So lässt sich der Übergang zur klinischen Versorgung um 20 Prozent beschleunigen und der Durchsatz in der Triage direkt verbessern.

Eine effiziente Entlassungsplanung ist wichtig, um die Krankenhauskapazität zu sichern und zu vermeiden, dass Patienten in der Notaufnahme auf ein Bett warten müssen. Wenn Krankenhäuser die erforderlichen Schritte für die Entlassung vereinfachen, können sie Betten schneller wieder belegen und neu eintreffende Patienten ohne unnötige Verzögerungen aufnehmen. Das verbessert den Patientenfluss in der gesamten Einrichtung.

Mit Process Mining auf Basis von Epic-EHR-Daten erkennen Teams, welche konkreten Schritte die Entlassung verzögern, etwa ausstehende Laborergebnisse oder Apothekenaufträge. ProcessMind macht diese Hindernisse sichtbar. So können Leistungserbringer die Entlassung frühzeitig planen und die durchschnittliche Aufenthaltsdauer um 15 Prozent oder mehr senken, ohne die Versorgungsqualität zu beeinträchtigen.

Schnelle Diagnoseergebnisse sind die Grundlage für zeitnahe Behandlungsentscheidungen. Wird die Zeit zwischen der Anforderung eines Tests und der bestätigten Diagnose verkürzt, lassen sich Behandlungsverzögerungen vermeiden und geeignete Behandlungspläne früher umsetzen. Das verkürzt den gesamten Behandlungsfall und senkt die Versorgungskosten pro Patientenverlauf.

ProcessMind verfolgt den Ablauf diagnostischer Aufträge im Epic EHR und zeigt, wo Verzögerungen entstehen, etwa im Labor, in der Bildgebung oder bei der ärztlichen Prüfung. Wenn Organisationen diese Zykluszeiten überwachen, können sie Auftragssätze und Kommunikationsabläufe optimieren und die Zeit bis zur Diagnose deutlich verkürzen. So beruhen klinische Entscheidungen auf den neuesten Daten.

Bei internen Verlegungen führen Kommunikationslücken und logistische Hürden häufig dazu, dass Patienten warten müssen. Wenn Patienten schneller aus der Notaufnahme auf eine Station oder zwischen spezialisierten Abteilungen verlegt werden, bleibt die Versorgung kontinuierlich und klinische Ressourcen werden besser eingesetzt. So lassen sich Engpässe vermeiden, die den gesamten Krankenhausbetrieb beeinträchtigen.

ProcessMind bildet den Patientenverlauf über verschiedene Krankenhausabteilungen hinweg im Epic EHR ab und identifiziert genau die Übergabepunkte, an denen Verzögerungen besonders häufig auftreten. Diese Transparenz hilft Verantwortlichen, gezielt gegen Engpässe in einzelnen Abteilungen vorzugehen und die Effizienz von Verlegungen um bis zu 25 Prozent zu steigern. Patienten erreichen so ohne unnötige Wartezeit die passende Versorgungsebene.

Eine standardisierte Versorgung auf Basis evidenzbasierter Protokolle ist entscheidend für gute Behandlungsergebnisse und die Patientensicherheit. Werden Protokolle konsequent eingehalten, sinkt die klinische Variabilität. Das erleichtert die Einschätzung von Genesungszeiten und stellt sicher, dass alle Patienten unabhängig vom behandelnden Arzt bestmöglich versorgt werden. So wird eine gleichbleibende Versorgungsqualität gewährleistet.

ProcessMind vergleicht tatsächliche Behandlungsverläufe im Epic EHR mit den vorgesehenen Protokollen und identifiziert Abweichungen von den Vorgaben. Klinische Verantwortliche können daraufhin gezielte Schulungen anbieten oder klinische Entscheidungshilfen aktualisieren. So können mehr als 90 Prozent der Patientenfälle dem vorgesehenen Behandlungspfad folgen, was zu besser vorhersehbaren Ergebnissen und weniger Komplikationen beiträgt.

Bei komplexen Behandlungsentscheidungen ist häufig die Einschätzung eines Facharztes erforderlich. Reagiert dieser zu spät auf eine Konsultationsanfrage, kann der gesamte Behandlungsverlauf ins Stocken geraten. Das verlängert den Krankenhausaufenthalt und erhöht die Kosten. Schnellere Konsultationen bringen spezialisiertes Fachwissen frühzeitig in den Behandlungsplan ein und beschleunigen die Genesung.

Mit ProcessMind können Organisationen im Epic EHR die Zeit zwischen einer Konsultationsanfrage und dem Eintrag der fachärztlichen Notiz messen. Wenn Sie Abteilungen oder Fachrichtungen mit besonders langen Reaktionszeiten identifizieren, können Sie bessere Benachrichtigungssysteme und Service-Level-Vereinbarungen einführen. Das fördert die klinische Zusammenarbeit und verkürzt den gesamten Behandlungszeitraum.

Die pünktliche Verabreichung von Medikamenten ist entscheidend für die Genesung und zur Vermeidung unerwünschter Ereignisse. Werden Medikamente gemäß dem verordneten Zeitplan verabreicht, wirkt der Behandlungsplan besser und die Patientensicherheit während des Krankenhausaufenthalts steigt. Zugleich sinkt das Risiko von Medikationsfehlern und Rückschlägen.

ProcessMind wertet Timestamp-Daten aus dem Epic EHR aus und überwacht die Zeit zwischen Medikamentenverordnung und Verabreichung. So erhalten Sie einen klaren Überblick über die Abläufe in Apotheke und Pflege. Gezielte Anpassungen können verspätete Dosen vermeiden und eine Pünktlichkeitsquote von 98 Prozent erreichen. Das unterstützt die schnellere Genesung der Patienten.

Eine Wiederaufnahme innerhalb von 30 Tagen ist eine wichtige Kennzahl für die Versorgungsqualität und die Vergütung des Krankenhauses. Verbessern Leistungserbringer den ursprünglichen Behandlungsverlauf und stellen sicher, dass Patienten bei der Entlassung stabil und gut informiert sind, sinkt die Wahrscheinlichkeit von Komplikationen, die einen erneuten Krankenhausaufenthalt erforderlich machen. Davon profitieren Patienten und Leistungserbringer gleichermaßen.

ProcessMind setzt Muster im Patientenverlauf mit Wiederaufnahme-Kennzeichnungen im Epic EHR in Beziehung und identifiziert Behandlungspfade, die häufig zu ungünstigen Ergebnissen führen. Diese Erkenntnisse helfen Leistungserbringern, Entlassungskriterien und die Koordination der Nachsorge zu verbessern. Ziel ist es, Wiederaufnahmen um 10 bis 20 Prozent zu senken, indem Patientenverläufe mit erhöhtem Risiko erkannt werden, bevor sie abgeschlossen sind.

Der Behandlungsverlauf endet nicht mit der Entlassung aus dem Krankenhaus. Nachsorgetermine vor der Entlassung zu vereinbaren, ist wichtig, um die Genesung zu überwachen und Komplikationen vorzubeugen. Eine gute Abstimmung zwischen stationärer und ambulanter Versorgung sichert die Kontinuität der Behandlung und unterstützt die langfristige Gesundheit.

ProcessMind identifiziert im Entlassungsprozess des Epic EHR, etwa in Modulen wie Cadence, fehlende oder verspätete Nachsorgetermine. Anhand dieser Fälle können Organisationen automatische Hinweise und Workflows einführen, damit jeder Patient einen vereinbarten Nachsorgetermin erhält. Das verbessert langfristige Behandlungsergebnisse und verringert den Verwaltungsaufwand für Pflegekräfte.

Wie lange es bis zu einer bestätigten Diagnose dauert, wirkt sich direkt auf den Beginn der gezielten Behandlung aus. Wird diese Phase beschleunigt, verringert das die Sorgen der Patienten und kann ein Fortschreiten der Erkrankung verhindern. Bei komplexen Fällen ermöglicht dies wirksamere klinische Maßnahmen und kürzere Krankenhausaufenthalte.

ProcessMind analysiert die Abfolge der Aktivitäten im Epic EHR von der ersten Untersuchung bis zur bestätigten Diagnose und zeigt, welche diagnostischen Schritte die größten Verzögerungen verursachen. Durch optimierte Workflows können klinische Teams eine Diagnose 30 Prozent schneller stellen, die primäre Behandlung früher beginnen und den klinischen Durchsatz verbessern.

Der Verbesserungsprozess für den Patientenverlauf in 6 Schritten

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Template herunterladen

Was zu tun ist

Verwenden Sie das speziell für Epic-EHR-Datenstrukturen entwickelte Excel-Template. So stellen Sie sicher, dass alle klinischen und administrativen Felder korrekt zugeordnet sind.

Warum das wichtig ist

Eine vorkonfigurierte Struktur verringert Zuordnungsfehler und richtet Ihre Daten zu Patientenfällen an den Anforderungen des Process Mining aus.

Erwartetes Ergebnis

Eine sofort einsatzbereite Datenstruktur für die Analyse Ihrer Patientenverläufe.

IHRE KLINISCHEN ERKENNTNISSE

Verschaffen Sie sich einen klaren Überblick über Ihre Epic-EHR-Workflows

ProcessMind macht Ihre klinischen Abläufe transparent, indem die Plattform jeden Schritt des Patientenpfads abbildet. So erkennen Sie verborgene Ineffizienzen und erhalten die Datengrundlage, um die Entlassungsplanung und Triage zu verbessern.
  • Tatsächliche Patientenpfade in Echtzeit visualisieren
  • Ursachen für Verzögerungen bei der Entlassung ermitteln
  • Die Triageleistung abteilungsübergreifend analysieren
  • Auswirkungen betrieblicher Änderungen verfolgen
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

Klinische und betriebliche Abläufe optimieren

Gesundheitseinrichtungen setzen Process Mining ein, um den gesamten Patientenfall im Epic EHR zu visualisieren. So können Teams Verzögerungen in der Versorgung beseitigen und Ressourcen besser einsetzen. Diese Kennzahlen zeigen, wie sich datengetriebene Prozessoptimierung auf die Patientenerfahrung auswirkt.

0 %
Schnellere Versorgung

Kürzere Zeit bis zum Abschluss der Triage

Wenn der Ablauf von der Anmeldung bis zur Ersteinschätzung optimiert wird, erhalten Patienten früher im Behandlungsverlauf klinische Versorgung.

0 %
Weniger Wiederaufnahmen

Weniger ungeplante Wiederaufnahmen

Wenn Lücken bei der Entlassungs- und Nachsorgeplanung erkannt werden, lässt sich verhindern, dass Patienten innerhalb von 30 Tagen nach der Entlassung ungeplant erneut versorgt werden müssen.

0 %
Bessere Einhaltung von Behandlungsstandards

Höhere Konformität mit Protokollen

Wenn Patientenfälle an evidenzbasierten Standards ausgerichtet werden, erfolgen alle klinischen Schritte in der richtigen Reihenfolge. Das trägt zu besseren Behandlungsergebnissen bei.

0 days
Mehr verfügbare Betten

Kürzere Gesamtaufenthaltsdauer

Wird die Entlassungsplanung früher im Patientenverlauf eingeleitet, werden wichtige Betten schneller frei und logistische Engpässe bei Stationsverlegungen nehmen ab.

0 hours
Schnellerer Zugang zu Fachärzten

Kürzere Wartezeit auf Konsultationen

Wenn die Zeit zwischen einer Konsultationsanfrage und der tatsächlichen Untersuchung verkürzt wird, können Behandlungsentscheidungen schneller getroffen und die Patientenerfahrung verbessert werden.

Die Ergebnisse hängen von der Prozesskomplexität und der Datenqualität ab. Die Zahlen zeigen typische Verbesserungen, die bei Process-Mining-Einführungen im Gesundheitswesen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit diesen zentralen Aktivitäten und Attributen, um eine solide Grundlage für Ihr Process-Mining-Projekt zu schaffen.
Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Die eindeutige Kennung des jeweiligen Patientenkontakts oder Behandlungsfalls.

Warum das wichtig ist

Dieser Schlüssel ist entscheidend, um unterschiedliche Ereignisse einem einzelnen Prozessfall zuzuordnen.

Die konkrete klinische oder administrative Handlung.

Warum das wichtig ist

Es definiert die Prozessschritte und ermöglicht die Visualisierung des Workflows.

Datum und genaue Uhrzeit des Ereignisses.

Warum das wichtig ist

Damit lassen sich Zykluszeiten, Durchlaufzeiten und die Reihenfolge der Prozessschritte berechnen.

Der Timestamp, zu dem die Aktivität abgeschlossen wurde.

Warum das wichtig ist

Damit lassen sich die Dauer von Aktivitäten und die Ressourcenauslastung berechnen.

Die Station oder Abteilung, in der die Aktivität stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Es ermöglicht die Filterung nach Organisationseinheit und die Analyse von Übergaben.

Die Kennung des Benutzers oder Klinikers, der die Aktivität ausgeführt hat.

Warum das wichtig ist

Damit lassen sich Leistungsunterschiede und Arbeitsaufkommen der Mitarbeitenden analysieren.

Die Medical Record Number (MRN), die den Patienten identifiziert.

Warum das wichtig ist

Sie ist wichtig, um wiederholte Besuche zu erkennen und die Krankengeschichte des Patienten zu analysieren.

Die Dringlichkeitsstufe, die dem Patienten bei der Triage zugewiesen wird.

Warum das wichtig ist

Es gliedert den Prozess nach Dringlichkeit und erwartetem Ressourcenbedarf.

Die Klassifizierung des Patientenbesuchs, zum Beispiel stationär oder in der Notaufnahme.

Warum das wichtig ist

Es liefert den übergeordneten Kontext für den Prozessfall.

Der ICD-10-Code oder interne Code für die Hauptdiagnose.

Warum das wichtig ist

Es gruppiert Fälle nach klinischer Ähnlichkeit und unterstützt so die Protokollanalyse.

Gibt an, ob der Patient innerhalb von 30 Tagen unerwartet zurückgekehrt ist.

Warum das wichtig ist

Es hilft, Probleme bei der Entlassung und bei der Versorgungsqualität zu erkennen.

Der Aufenthaltsort des Patienten nach der Entlassung, zum Beispiel zu Hause, in einer Pflegeeinrichtung oder verstorben.

Warum das wichtig ist

Es liefert Kontext zum Ergebnis des Behandlungsprozesses.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Zu Beginn des Behandlungsfalls wird der Patientenkontakt im System angelegt. Dieser Schritt wird erfasst, wenn ein Patient am Anmeldeschalter oder in der Notaufnahme eintrifft und im Epic EHR angemeldet wird.

Warum das wichtig ist

Legt den Ausgangspunkt für den gesamten Patientenverlauf fest und ermöglicht die Berechnung der Gesamtaufenthaltsdauer. Wichtig für das Dashboard „Triage-Durchsatz und Wartezeiten“.

Abschluss der ersten pflegerischen Untersuchung oder Triage-Einschätzung. Dieser Schritt wird üblicherweise erfasst, wenn das Triage-Flowsheet eingereicht oder der Triage-Status auf „Complete“ gesetzt wird.

Warum das wichtig ist

Wichtig für das Dashboard „Triage-Durchsatz und Wartezeiten“, um die Effizienz der Aufnahme zu messen. Verzögerungen an dieser Stelle wirken sich auf den gesamten Behandlungspfad aus.

Eintrag einer bestätigten Diagnose in die Problemliste des Patienten oder in das Diagnosenfeld des Patientenfalls. Kennzeichnet den Abschluss der diagnostischen Abklärung.

Warum das wichtig ist

Erforderlich für die KPI „Zeit bis zur gesicherten Diagnose“. Kennzeichnet den Übergang von der Untersuchung zur gezielten Behandlung.

Formeller Abschluss des stationären Patientenfalls. Wird erfasst, wenn der Patient im Census virtuell entlassen wird.

Warum das wichtig ist

Formaler Abschluss des Patientenfalls für die Berechnung der Aufenthaltsdauer. Wichtig für die „Erkennung von Varianten im Patientenfluss“.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining nutzt Ihre Protokolldaten aus dem Epic EHR, um genau zu visualisieren, wie Patienten Ihre Einrichtung durchlaufen. Es identifiziert verborgene Engpässe, etwa Verzögerungen bei der Triage oder bei Verlegungen zwischen Stationen, die in herkömmlichen Berichten möglicherweise nicht auffallen. Dieser datengetriebene Ansatz ersetzt Vermutungen über mögliche Probleme durch belegte Muster.

In der Regel extrahieren Sie Daten aus den Reporting-Datenbanken Clarity oder Caboodle. Dabei konzentrieren Sie sich auf Event Logs zum Patientenfall. Der Export muss eine eindeutige Kennung, Aktivitätsbeschreibungen wie „Triage gestartet“ oder „Entlassung abgeschlossen“ sowie einen Timestamp für jedes Ereignis enthalten. Die meisten Teams verwenden dafür Standard-SQL-Abfragen oder vorhandene ETL-Pipelines und übertragen die Daten sicher.

Ja. Das Tool zeigt genau, an welcher Stelle der Entlassungsprozess ins Stocken gerät, etwa weil Patienten auf den Transport, die Freigabe durch die Apotheke oder die ärztliche Unterschrift warten. Wenn klinische Führungskräfte diese Hindernisse visualisieren, können sie gezielte Änderungen umsetzen, den Entlassungszyklus verkürzen und die Bettkapazität erhöhen. Außerdem können Sie die Auswirkungen dieser Änderungen in Echtzeit überwachen und so sicherstellen, dass die Verbesserungen anhalten.

Nein. Process Mining greift nicht in die Abläufe ein, sondern analysiert die digitalen Spuren, die Ihre Mitarbeitenden bereits im Epic EHR hinterlassen. Es bildet den bestehenden Prozess ab, ohne dass Ärzte ihre Dokumentation der Patientenversorgung ändern müssen. Die gewonnenen Erkenntnisse helfen Ihnen, Workflows zu vereinfachen, indem unnötige Schritte und manuelle Umgehungslösungen entfallen.

Die meisten Gesundheitseinrichtungen sehen ihre ersten Prozessmodelle innerhalb von vier bis sechs Wochen nach der ersten Datenextraktion. In diesem Zeitraum werden die Daten bereinigt, Ereignisse dem Patientenverlauf zugeordnet und die Ergebnisse mit klinischen Beteiligten geprüft. Sobald die Grundlage steht, bietet die laufende Überwachung sofortige Einblicke in den täglichen Betrieb.

Der Datenschutz hat höchste Priorität. Bei der Einrichtung von Process Mining werden Kennungen von Patientenfällen üblicherweise anonymisiert, bevor die Daten Ihre geschützte Umgebung verlassen. Sie können geschützte Gesundheitsdaten herausfiltern und zugleich die für die Prozessoptimierung erforderliche Ereignisabfolge beibehalten. So lassen sich HIPAA und andere Vorschriften für Gesundheitsdaten einhalten, während weiterhin umsetzbare Erkenntnisse gewonnen werden.

Durch die Analyse des gesamten Patientenverlaufs kann das Tool Zusammenhänge zwischen bestimmten Behandlungspfaden und ungeplanten Wiederaufnahmen aufdecken. So könnten Sie beispielsweise feststellen, dass Patienten häufiger zurückkehren, wenn bestimmte Schritte zur Planung der Nachsorge fehlen oder die Entlassung zu kurzfristig geplant wird. Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, Behandlungsprotokolle zu vereinheitlichen, Behandlungsergebnisse zu verbessern und erneute Krankenhausbesuche zu verringern.

In der Regel benötigen Sie einen Datenanalysten, der mit den Reporting-Strukturen von Epic vertraut ist, sowie eine klinische Führungskraft, die die Prozessmodelle interpretiert. Für die technische Wartung muss die Datenpipeline von Clarity oder Caboodle verwaltet werden, damit die Analyse die neuesten Patientenfälle berücksichtigt. Viele Organisationen beginnen mit einem kleinen Pilotprojekt, bevor sie weitere, komplexere Abteilungen einbeziehen.

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