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Verbessern Sie Ihren Patientenpfad

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung der Patientenversorgung in Oracle Health.
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Herausforderungen (11) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

Patientenpfade in Oracle Health (Cerner) für verbesserte Ergebnisse optimieren

Das Verständnis und die Verbesserung von Patientenpfaden kann komplex sein und oft Ineffizienzen verbergen, die sowohl die Versorgungsqualität als auch die Patientenzufriedenheit beeinträchtigen. Unsere Plattform hilft Ihnen, genau zu identifizieren, wo Verzögerungen auftreten, und die Grundursachen von Prozessengpässen zu finden. Diese Klarheit ermöglicht es Ihnen, Abläufe zu straffen, das Patientenerlebnis zu verbessern und bessere klinische Ergebnisse zu erzielen.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Warum Ihren Patientenpfad in Oracle Health (Cerner) optimieren?

Das Verständnis und die Verfeinerung des Patientenpfades sind für jede Gesundheitseinrichtung von größter Bedeutung, insbesondere beim Einsatz eines umfassenden elektronischen Patientendossiers (EPA)-Systems wie Oracle Health (Cerner). Diese komplexen Systeme generieren enorme Datenmengen, doch die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse, um den Patientenfluss wirklich zu verstehen, Engpässe zu identifizieren und die Versorgungsqualität zu verbessern, kann eine erhebliche Herausforderung darstellen. Ineffiziente Patientenpfade führen zu längeren Wartezeiten, erhöhten Betriebskosten, verminderter Patientenzufriedenheit und können sogar klinische Ergebnisse beeinträchtigen. Ohne eine klare, datengestützte Sichtweise verlassen sich Gesundheitsdienstleister oft auf Annahmen oder anekdotische Evidenz, was gezielte Verbesserungen erschwert und oft ineffektiv macht. Die Optimierung Ihres Patientenpfades innerhalb von Oracle Health (Cerner) dient nicht nur der Effizienz, sondern auch der Bereitstellung einer qualitativ hochwertigeren Versorgung und der Verbesserung des gesamten Patientenerlebnisses.

Erkenntnisse gewinnen mit Process Mining für Patientenpfade

Process Mining bietet einen revolutionären Ansatz zur Analyse und Verbesserung Ihres Patientenpfades, indem es Rohdaten aus Events von Oracle Health (Cerner) in transparente, visuelle Prozesskarten umwandelt. Anstatt sich auf manuelle Beobachtungen oder Interviews zu verlassen, rekonstruiert Process Mining die tatsächlichen Patientenpfade, von der Erstregistrierung bis zur Entlassung und Nachsorge. Diese leistungsstarke Technik ermöglicht es Ihnen:

  • Den End-to-End-Pfad visualisieren: Sehen Sie jeden Schritt, den ein Patient unternimmt, und decken Sie Abweichungen von idealen Pfaden auf, wie unerwartete Transfers zwischen Abteilungen oder längere Aufenthalte in bestimmten Phasen.

  • Engpässe präzise identifizieren: Erkennen Sie genaue Punkte im Patientenpfad, an denen Verzögerungen auftreten, wie lange Wartezeiten für diagnostische Tests, Facharztkonsultationen oder die Bettenzuteilung. Process Mining quantifiziert die Auswirkungen dieser Engpässe auf die gesamte Durchlaufzeit.

  • Durchlaufzeiten analysieren: Verstehen Sie, wie lange Patienten in jeder Phase ihres Pfades verbringen, und decken Sie Möglichkeiten auf, die Durchlaufzeit des Patientenpfades zu verkürzen und den Durchsatz zu verbessern.

  • Grundursachen für Ineffizienzen identifizieren: Tauchen Sie tiefer in die Gründe ein, warum bestimmte Verzögerungen auftreten, indem Sie beispielsweise Wartezeiten mit spezifischen Abteilungen, der Verfügbarkeit von Klinikpersonal oder in Oracle Health (Cerner) erfassten Aufnahmetypen korrelieren.

  • Protokolle validieren und verbessern: Vergleichen Sie tatsächliche Patientenflüsse mit etablierten klinischen Leitlinien und Behandlungsprotokollen, um Bereiche der Nichteinhaltung oder Verbesserungsmöglichkeiten der Protokolle selbst hervorzuheben.

Wichtige Verbesserungsbereiche durch Process Mining

Die Anwendung von Process Mining auf Ihre Oracle Health (Cerner) Daten für den Patientenpfad kann entscheidende Optimierungsbereiche aufdecken. Typische Verbesserungen umfassen:

  • Optimierung von Aufnahme und Triage: Reduzierung von Wartezeiten bei der Registrierung, Optimierung der Erstbeurteilungsprozesse und Sicherstellung, dass Patienten schneller dem richtigen Behandlungspfad zugewiesen werden.
  • Beschleunigung diagnostischer und therapeutischer Pfade: Erkennung und Eliminierung unnötiger Verzögerungen zwischen diagnostischen Testanordnungen, deren Durchführung und der Ergebnisübermittlung, was zu schnelleren Diagnosen und Behandlungsbeginnen führt.
  • Optimierung von Transfers und Übergaben: Verbesserung der Effizienz von Patiententransfers zwischen Stationen, Abteilungen oder Versorgungsstufen, Minimierung des Risikos von Informationsverlusten oder Verzögerungen bei Übergaben.
  • Beschleunigung der Entlassungsplanung: Verkürzung der Zeit von der Entlassungsentscheidung bis zur tatsächlichen Abreise des Patienten durch Identifizierung von Ineffizienzen bei der Medikationsabstimmung, im Schriftverkehr oder bei der Terminplanung für die Nachsorge.
  • Verbesserung der Ressourcenauslastung: Bessere Zuweisung von Personal-, Ausrüstungs- und Anlagressourcen durch Verständnis von Spitzenzeiten, gängigen Pfaden und Ressourcenanforderungen basierend auf tatsächlichen Patientendurchflussdaten.
  • Sicherstellung der Compliance: Überprüfung, ob klinische Protokolle und regulatorische Anforderungen konsequent eingehalten werden, wodurch Risiken reduziert und die Patientensicherheit verbessert werden.

Erwartete Ergebnisse der Patientenpfad-Prozessoptimierung

Durch den Einsatz von Process Mining zur Optimierung des Patientenpfades in Ihrer Oracle Health (Cerner) Umgebung können Sie erhebliche und messbare Vorteile erwarten:

  • Reduzierte Durchlaufzeit des Patientenpfades: Deutliche Verkürzung der Gesamtzeit, die Patienten in Ihrer Obhut verbringen, von der Aufnahme bis zur Entlassung.
  • Verbessertes Patientenerlebnis und höhere Zufriedenheit: Steigerung der Patientenzufriedenheit durch kürzere Wartezeiten, reibungslosere Übergänge und vorhersehbarere Behandlungspfade.
  • Verbesserte klinische Ergebnisse: Schnellerer Zugang zu Diagnose und Behandlung kann zu besseren Gesundheitsergebnissen und reduzierten Wiederaufnahmeraten führen.
  • Gesteigerte operative Effizienz: Erreichen Sie einen höheren Durchsatz mit bestehenden Ressourcen, senken Sie die Betriebskosten und verbessern Sie die Mitarbeiterproduktivität.
  • Stärkere Compliance und Risikominderung: Sorgen Sie für eine konsequente Einhaltung klinischer Richtlinien, reduzieren Sie Versorgungsabweichungen und mindern Sie potenzielle Risiken.
  • Datengestützte strategische Entscheidungen: Ermöglichen Sie Ihre Führungskräfte mit objektiven, evidenzbasierten Erkenntnissen, um fundierte Entscheidungen für die kontinuierliche Prozessverbesserung zu treffen.

Starten Sie Ihre Patientenpfad-Transformation noch heute

Der erste Schritt zu einem optimierten Patientenpfad in Oracle Health (Cerner) ist einfacher, als Sie vielleicht denken. Indem Sie sich darauf konzentrieren, wie Sie den Patientenpfad verbessern und die Durchlaufzeit des Patientenpfades reduzieren können, liefert Process Mining die Klarheit, die Sie für effektive Änderungen benötigen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihrer Organisation, über Annahmen hinauszugehen und datengestützte Entscheidungen zu treffen, die Patienten wirklich zugutekommen und die operative Exzellenz steigern.

Patientenpfad Patientenfluss Effizienz im Gesundheitswesen Optimierung der Behandlungspfade Klinische Ergebnisse Patientenerfahrung Krankenhausbetrieb Aufnahmemanagement Entlassungsplanung Ressourcennutzung

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Verzögerungen bei der Erstbeurteilung oder Triage können zu schlechten Patientenergebnissen, einer erhöhten Überlastung der Notaufnahme und negativen Patientenerfahrungen führen. Dies wirkt sich direkt auf die Versorgungsqualität und die operative Effizienz aus und verursacht Frustration bei Patienten und Personal gleichermaßen. ProcessMind analysiert Event-Logs von Oracle Health (Cerner), um präzise Engpässe im Patientenpfad von der Registrierung bis zur Erstbeurteilung zu identifizieren und spezifische Schritte oder Abteilungen aufzuzeigen, die Verzögerungen verursachen. Diese Erkenntnis ermöglicht gezielte Interventionen zur Straffung des Patientenflusses und zur Verbesserung der anfänglichen Versorgungsqualität.

Längere Wartezeiten auf diagnostische Testergebnisse können die Diagnosebestätigung und die Einleitung wichtiger Behandlungspläne erheblich verzögern. Dies beeinträchtigt die klinische Wirksamkeit, verlängert den Patientenaufenthalt und kann die Gesundheitskosten erhöhen, wodurch Krankenhausressourcen und das Patientenwohl belastet werden. ProcessMind kartiert visuell den vollständigen Patientenpfad innerhalb von Oracle Health (Cerner) und hebt hervor, wo die Bearbeitungszeiten für diagnostische Tests Benchmarks überschreiten. Durch die Identifizierung der Grundursachen dieser Verzögerungen, wie z. B. Resource Allocation oder spezifische Laborprozesse, können Gesundheitsdienstleister die Patientenversorgung beschleunigen und die Verweildauer reduzieren.

Engpässe beim Transfer von Patienten zwischen Krankenhausabteilungen oder Stationen führen zu Bettenknappheit, erhöhten Wartezeiten für Patienten und operativen Ineffizienzen. Dies beeinflusst den Patientenfluss, die Ressourcenauslastung und kann das Patientenerlebnis sowie die Arbeitsbelastung des Personals negativ beeinflussen. ProcessMind kartiert den Patientenpfad in Oracle Health (Cerner), um gängige Transferpfade zu identifizieren und spezifische Phasen oder Abteilungen aufzuzeigen, in denen Transfers häufig stagnieren. Dies ermöglicht die Optimierung des Bettenmanagements, der Patientenplatzierungsstrategien und der abteilungsübergreifenden Koordination.

Eine ineffiziente oder verzögerte Entlassungsplanung kann zu verlängerten Krankenhausaufenthalten, einer erhöhten Bettenbelegung und höheren Wiederaufnahmeraten führen. Dies beeinträchtigt die Krankenhauskapazität, die finanzielle Leistung und die Patientenzufriedenheit und deutet oft auf Lücken in der Nachsorgebereitschaft hin. ProcessMind analysiert Daten zum Patientenpfad in Oracle Health (Cerner), um Muster zu erkennen, die zu verzögerten Entlassungen oder Wiederaufnahmen führen, wie z.B. unvollständige Nachsorgeterminierungen oder späte Einleitung von Entlassungsaktivitäten. Diese Erkenntnisse tragen dazu bei, den Entlassungsprozess zu optimieren und unnötige Aufenthalte zu reduzieren.

Ungeplante Abweichungen von etablierten Behandlungsprotokollen können zu inkonsistenter Versorgungsqualität, erhöhtem Komplikationsrisiko und höheren Gesundheitskosten führen. Die Sicherstellung der Einhaltung ist entscheidend für die Patientensicherheit, die Vorhersehbarkeit der Ergebnisse und die regulatorische Compliance. ProcessMind nutzt Ereignisdaten von Oracle Health (Cerner), um automatisch Instanzen zu erkennen und hervorzuheben, in denen der Patientenpfad von einem vorgeschriebenen Behandlungsprotokoll abweicht. Diese Transparenz ermöglicht ein rechtzeitiges Eingreifen und Prozessanpassungen zur Verbesserung der Compliance und der Qualität der Versorgung.

Eine begrenzte Verfügbarkeit oder ineffiziente Zuteilung wichtiger Ressourcen, wie spezieller medizinischer Geräte oder Facharztkonsultationen, kann erhebliche Engpässe im Patientenpfad verursachen. Dies wirkt sich direkt auf Patientenwartezeiten, die betriebliche Effizienz und die Fähigkeit zur zeitnahen Versorgung aus, was zu Rückständen führt. ProcessMind nutzt Ereignisdaten von Oracle Health (Cerner), um genau zu lokalisieren, wo Ressourcenengpässe Verzögerungen im Patientenpfad verursachen, z.B. lange Wartezeiten auf Konsultationen oder Eingriffe. Dies ermöglicht eine datengestützte Ressourcenoptimierung und einen verbesserten Patientendurchsatz.

Unannehmbar hohe Wiederaufnahmeraten deuten auf potenzielle Lücken in der Erstbehandlung, der Entlassungsinformation oder der Nachsorge hin, was zu schlechteren Patientenergebnissen und erhöhten Kosten für das Gesundheitssystem führt. Dies beeinträchtigt das Patientenvertrauen und den Ruf des Krankenhauses negativ. ProcessMind identifiziert Patientenkohorten und spezifische Patientenpfade innerhalb von Oracle Health (Cerner), die mit höheren Wiederaufnahmekennzeichen verbunden sind. Durch die Analyse der vorhergehenden Aktivitäten und Attribute können Grundursachen für gezielte Interventionen zur Reduzierung von Wiederaufnahmen aufgedeckt werden.

Eine erhebliche Variabilität in der Behandlung ähnlicher Patienten, von diagnostischen Schritten bis zur Behandlungsverabreichung, kann zu inkonsistenten Ergebnissen und einer ineffizienten Ressourcennutzung führen. Dies beeinträchtigt die Qualität, Kosteneffizienz und die allgemeine Standardisierung der Versorgung in der gesamten Einrichtung. ProcessMind visualisiert die verschiedenen tatsächlichen Patientenpfade, die in Oracle Health (Cerner) für spezifische Diagnosen oder Aufnahmearten erfasst wurden, und deckt Prozessvarianten und deren Auswirkungen auf. Dies ermöglicht eine Standardisierung und Verbreitung von Best Practices, wodurch die Konsistenz der Versorgung verbessert wird.

Eine inkonsistente Verabreichung von Medikamenten kann die Patientensicherheit, die Wirksamkeit der Behandlung und die regulatorische Compliance gefährden. Die Überwachung der Einhaltung von Medikationsprotokollen ist im Gesundheitswesen von größter Bedeutung, um unerwünschte Events zu verhindern und den Therapieerfolg sicherzustellen. ProcessMind kann innerhalb der Oracle Health (Cerner) Event-Logs Instanzen identifizieren, bei denen Medikationsverabreichungs-Activities nicht mit den vorgeschriebenen Zeitplänen oder Protokollen im Patientenpfad übereinstimmen. Dies zeigt Bereiche für Staff Training oder System Adjustments auf, um die Compliance und Patientensicherheit zu verbessern.

Eine ungerechtfertigt verlängerte Verweildauer von Patienten belastet die Krankenhausressourcen, reduziert die Bettenverfügbarkeit und erhöht die Betriebskosten, was die Gesamteffizienz des Gesundheitssystems beeinträchtigt. Dies kann Patienten auch einem höheren Risiko für krankenhauserworbene Zustände aussetzen. ProcessMind analysiert erwartete Entlassungsdaten und tatsächliche Patientenentlassungsereignisse in den Patientenpfad-Daten von Oracle Health (Cerner), um Fälle zu identifizieren, die die erwartete Verweildauer überschreiten, und die Aktivitäten zu bestimmen, die zu Verzögerungen beitragen. Dies hilft, den Patientenfluss und die Ressourcenzuweisung effektiv zu optimieren.

Verzögerungen bei der Planung entscheidender Nachsorgetermine nach der Entlassung können die Genesung des Patienten beeinträchtigen, das Risiko einer Wiederaufnahme erhöhen und zu einer fehlenden Kontinuität in der Versorgung führen. Dies resultiert oft in suboptimalen Patientenergebnissen und einer erhöhten Belastung der Notdienste. ProcessMind analysiert den Patientenpfad, um die Zeit zwischen der Initiierung der Entlassungsplanung oder der Entlassung des Patienten und der Terminplanung für die Nachsorge innerhalb von Oracle Health (Cerner) zu identifizieren. Dies deckt Ineffizienzen im Planungsprozess für die Nachsorge auf und ermöglicht gezielte Verbesserungen.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Lange Wartezeiten bei Erstbeurteilungen in Oracle Health (Cerner) beeinträchtigen die Patientenzufriedenheit und können entscheidende Behandlungen verzögern. Die Reduzierung dieser Wartezeiten gewährleistet einen reibungsloseren Start des Patientenpfads, verbessert das Patientenerlebnis und kann die klinischen Ergebnisse durch frühere Interventionen potenziell verbessern. Dies wirkt sich direkt auf die betriebliche Effizienz und das Patientenvertrauen aus. ProcessMind visualisiert die genaue Dauer und Variationen im Erstbeurteilungsprozess über verschiedene Abteilungen und Zeiten hinweg und identifiziert die Ursachen für Verzögerungen. Durch die Analyse von Event Logs aus Oracle Health (Cerner) werden spezifische Schritte oder Ressourcenengpässe identifiziert, die zu Engpässen führen. Sie können erwarten, die Wartezeiten um 15-25% zu reduzieren, wodurch die Versorgung zugänglicher und effizienter wird.

Verzögerungen beim Erhalt diagnostischer Testergebnisse können die Angst der Patienten verlängern und wesentliche Behandlungsentscheidungen verzögern, was sich auf den gesamten Patientenpfad innerhalb von Oracle Health (Cerner) auswirkt. Die Beschleunigung dieses entscheidenden Schrittes führt zu schnelleren Diagnosen, einer rascheren Behandlungsinitiierung und einem verbesserten Patientenvertrauen in die Versorgungsqualität. Dies steigert die klinische Effektivität. ProcessMind kartiert den vollständigen diagnostischen Workflow, von der Testanforderung bis zur Ergebnisverfügbarkeit, und hebt hervor, wo und warum Verzögerungen auftreten. Es identifiziert Prozessvariationen und nicht konforme Pfade, die zu längeren Turnaround Times beitragen. Mit den Erkenntnissen von ProcessMind können Organisationen die Lieferzeiten für diagnostische Ergebnisse typischerweise um 20-30 % reduzieren, was zu einer schnelleren Patientenprogression durch die Behandlungspfade führt.

Ineffiziente Patientenverlegungen zwischen Stationen oder Abteilungen innerhalb von Oracle Health (Cerner) können zu unnötigen Verzögerungen, logistischen Herausforderungen und Unannehmlichkeiten für Patienten führen. Die Optimierung dieser Übergänge gewährleistet eine kontinuierliche, koordinierte Versorgung, reduziert die Arbeitsbelastung des Personals und minimiert das Risiko medizinischer Fehler, wodurch das Patientenerlebnis und der Betriebsablauf direkt verbessert werden. ProcessMind deckt die tatsächlichen Wege und Dauern von Patientenverlegungen auf und zeigt unnötige Übergaben, Wartezustände oder Abweichungen von Standardprozeduren. Durch die Analyse von Aktivitätsprotokollen identifiziert es spezifische Abteilungen oder Zeiten, in denen Verlegungen zu Engpässen werden. Erwarten Sie eine Reduzierung der Verlegungszeiten um 10-20% und eine Verbesserung des Patientendurchsatzes in verschiedenen Krankenhauseinheiten durch diese präzisen Einblicke.

Eine suboptimale oder verzögerte Entlassungsplanung in Oracle Health (Cerner) kann zu verlängerten Verweildauern, erhöhten Kosten und überstürzten Patientenaustritten führen, was sich potenziell auf die Genesung und die Nachsorge auswirkt. Eine rechtzeitige und effektive Entlassungsplanung stellt sicher, dass Patienten mit angemessenen Ressourcen und Anweisungen entlassen werden, wodurch das Wiederaufnahmerisiko reduziert und die Bettenauslastung optimiert wird. ProcessMind visualisiert den Entlassungsprozess vom Beginn bis zur Fertigstellung und identifiziert Schritte, die häufig Verzögerungen oder Nichteinhaltung verursachen. Es zeigt Variationen in den Entlassungspfaden auf und verdeutlicht, wo proaktive Planung scheitert. Durch das Verständnis dieser Muster können ProcessMind-Nutzer typischerweise die Entlassungsbereitschaft verbessern und unerwartete Verzögerungen um 15-25% reduzieren, was zu besseren Patientenergebnissen und einem schnelleren Bettenwechsel führt.

Unbeabsichtigte Abweichungen von etablierten Behandlungsprotokollen in Oracle Health (Cerner) können die Patientensicherheit gefährden, zu inkonsistenter Versorgungsqualität führen und das Risiko unerwünschter Ereignisse erhöhen. Eine hohe Einhaltung klinischer Protokolle standardisiert die Versorgung, verbessert die Patientenergebnisse und unterstützt die Compliance, wodurch die Grundlage des Patientenpfads gestärkt wird. ProcessMind entdeckt automatisch alle tatsächlichen Patientenversorgungswege und vergleicht sie mit vordefinierten klinischen Protokollen, wobei Abweichungen, deren Häufigkeit und Auswirkungen sofort identifiziert werden. Es lokalisiert genau, wo und warum Nichteinhaltung innerhalb des Oracle Health (Cerner) Systems auftritt. Diese Transparenz ermöglicht es Organisationen, die Protokolleinhaltung um 10-20% zu verbessern, was zu einer konsistenteren und sichereren Patientenversorgung führt.

Ressourcenengpässe, sei es bei Personal, Ausrüstung oder Bettenverfügbarkeit, können den Fortschritt der Patienten auf ihrem Pfad in Oracle Health (Cerner) erheblich verlangsamen, was zu Verzögerungen, Frustration und suboptimalen Ergebnissen führt. Die Optimierung der Ressourcenzuweisung stellt sicher, dass Patienten effizient die Behandlungsphasen durchlaufen, wodurch der Durchsatz verbessert und die Auslastung kritischer Gesundheitsressourcen maximiert wird. ProcessMind bietet eine klare, datengestützte Übersicht über die Ressourcennutzung entlang des gesamten Patientenpfads und identifiziert, wo Engpässe oder Überlastungen auftreten. Es zeigt den Einfluss der Ressourcenverfügbarkeit auf die Prozessleistung und Patientenwartezeiten. Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse können Organisationen Ressourcen effektiver umverteilen, wodurch die Effizienz des Patientenflusses potenziell um 10-18% verbessert und die Leerlaufzeiten für kritische Anlagen reduziert werden können.

Hohe Patienten-Wiederaufnahmeraten sind oft ein Indikator für Lücken in der post-stationären Versorgung, unzureichende Patientenaufklärung oder vorzeitige Entlassung, was erhebliche Kosten verursacht und das Patientenwohl beeinträchtigt. Die Reduzierung vermeidbarer Wiederaufnahmen innerhalb von Oracle Health (Cerner) verbessert die Patientenergebnisse, senkt die Gesundheitsausgaben und stärkt den Ruf des Leistungserbringers. ProcessMind analysiert den Patientenpfad, der zur Entlassung führt, und identifiziert spezifische Muster, Activities oder fehlende Schritte, die mit höheren Wiederaufnahmerisiken korrelieren. Es kann Inkonsistenzen in der Entlassungsplanung und den Follow-up Prozessen aufzeigen. Durch die Aufdeckung dieser kritischen Faktoren hilft ProcessMind, vermeidbare Wiederaufnahmen um 5-15 % zu reduzieren, was zu einer effektiveren und nachhaltigeren Patientenversorgung führt.

Inkonsistente Patientenbehandlungspfade über verschiedene Kliniker oder Abteilungen innerhalb von Oracle Health (Cerner) können zu unterschiedlicher Versorgungsqualität, erhöhten Kosten und unvorhersehbaren Patientenergebnissen führen. Die Standardisierung dieser Pfade gewährleistet ein konsistentes, hochwertiges Patientenerlebnis, verbessert die Effizienz und reduziert die Variabilität in der klinischen Praxis. ProcessMind entdeckt automatisch die tatsächlichen Prozessvariationen in der Patientenversorgung und identifiziert alle gängigen und abweichenden Pfade, die von Patienten eingeschlagen werden. Es visualisiert, welche Pfade zu besseren oder schlechteren Ergebnissen führen, und ermöglicht so datengesteuerte Standardisierungsbemühungen. Diese Fähigkeit ermöglicht es Organisationen, Prozessvariationen um 15-25% zu reduzieren, wodurch eine vorhersehbarere und hochwertigere Versorgung im gesamten Patientenpfad gefördert wird.

Lücken in der Medikationsverabreichungs-Compliance können zu ernsten Patientensicherheitsproblemen, unerwünschten Arzneimittel-Events und einer suboptimalen Behandlungseffektivität innerhalb der Oracle Health (Cerner) Umgebung führen. Eine strikte Einhaltung der Medikationsprotokolle ist für das Patientenwohl, die regulatorische Compliance und die allgemeine Versorgungsqualität während des gesamten Patientenpfades von größter Bedeutung. ProcessMind analysiert Event-Logs, um jeden Schritt des Medikationsverabreichungsprozesses zu verfolgen und Instanzen von übersprungenen Schritten, verzögerten Aktionen oder Abweichungen von vorgeschriebenen Workflows zu identifizieren. Es identifiziert die spezifischen Umstände oder Abteilungen, in denen Compliance-Probleme am häufigsten auftreten. Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse können Organisationen die Medikationsverabreichungs-Compliance um 10-20% verbessern und die Patientensicherheit signifikant erhöhen.

Ein verlängerter Patientenaufenthalt in Oracle Health (Cerner) Krankenhäusern verursacht höhere Kosten, reduziert die Bettenverfügbarkeit für neue Patienten und kann das Risiko von Krankenhausinfektionen erhöhen. Die Optimierung des Patientenpfades zur Reduzierung unnötiger Pflegetage verbessert direkt die operative Effizienz, senkt die Gesundheitsausgaben und erhöht die Patientenzufriedenheit. ProcessMind bietet eine End-to-End-Ansicht des Patientenpfades, identifiziert kritische Pfadaktivitäten und große Engpässe, die zu längeren Aufenthalten beitragen. Es quantifiziert die Auswirkungen verschiedener Verzögerungen, wie z. B. Wartezeiten bei Diagnosen oder Transferineffizienzen, auf die gesamte Aufenthaltsdauer. Durch die Beseitigung dieser spezifischen Grundursachen können Organisationen die Aufenthaltsdauer der Patienten typischerweise um 8-15% reduzieren, wodurch Ressourcen freigesetzt und der Patientendurchsatz verbessert werden.

Verzögerungen bei der Planung von Nachsorgeterminen nach der Entlassung aus Oracle Health (Cerner) können die Kontinuität der Versorgung stören, zu schlechteren langfristigen Patientenergebnissen führen und die Wahrscheinlichkeit einer Wiederaufnahme erhöhen. Die Beschleunigung dieses Prozesses stellt sicher, dass Patienten rechtzeitig nach der Entlassung Unterstützung erhalten, was für ihre Genesung und das gesamte Gesundheitsmanagement entscheidend ist. ProcessMind verfolgt den Patientenpfad von der Initiierung der Entlassung bis zur tatsächlichen Terminplanung für die Nachsorge und identifiziert dabei administrative Verzögerungen oder Handoff Inefficiencies. Es hebt typische Dauern und Variationen in diesem kritischen Schritt nach der Entlassung hervor. Durch die Optimierung dieser Prozesse können Organisationen die Planungszeiten für Nachsorgetermine um 15-25% reduzieren, was einen reibungsloseren Übergang für Patienten und eine bessere Einhaltung der Post-Care Plans gewährleistet.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für den Patientenpfad

1

Vorlage herunterladen
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Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
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Prozess analysieren
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Verbesserungen umsetzen
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Überwachen Sie Ihren Prozess
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Was ist zu tun

Holen Sie sich das spezialisierte Excel-Template, das für die Patientenpfad-Analyse entwickelt wurde. Dieses Template bietet die korrekte Struktur für die Extraktion relevanter Patientendaten.

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Bedeutung

Eine standardisierte Datenstruktur gewährleistet eine präzise und konsistente Analyse und bildet die wesentliche Grundlage für Process Mining ohne Dateninkonsistenzen.

Erwartetes Ergebnis

Ein leeres Excel-Template, maßgeschneidert für die Datenextraktion von Patientenpfaden, bereit zur Befüllung.

WAS SIE ERHALTEN

Verborgene Erkenntnisse in Ihren Patienten-Workflows aufdecken

ProcessMind wandelt Rohdaten in klare Visualisierungen um und zeigt den tatsächlichen Fluss Ihrer Patientenpfade. Verstehen Sie genau, wo Engpässe auftreten und wie Sie die Patientenversorgung und Betriebseffizienz verbessern können.
  • Tatsächliche Patientenpfade visualisieren
  • Engpässe in der Patientenversorgung genau identifizieren
  • Patientenerlebnis und Ergebnisse optimieren
  • Oracle Health (Cerner) Abläufe optimieren
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TYPISCHE ERGEBNISSE

Praktische Auswirkungen auf die Patientenversorgung

Diese Ergebnisse veranschaulichen, wie der Einsatz von Process Mining mit Oracle Health, Cerner, Daten zu Patientenepisoden umsetzbare Erkenntnisse liefert, die Verbesserungen in der Patientenversorgung und der operativen Effizienz vorantreiben. Durch die Visualisierung und Analyse des Patientenpfads können Organisationen Engpässe identifizieren und Behandlungswege optimieren.

0 % faster
Schnellere Erstbeurteilungen

Reduzierte Patientenwartezeiten

Identifizieren und eliminieren Sie Engpässe im Triage- und Beurteilungsprozess, wodurch die Wartezeit der Patienten auf einen Kliniker erheblich verkürzt wird. Dies führt zu einer verbesserten Patientenzufriedenheit und einer zeitnaheren Versorgung.
0 days
Reduzierte Verweildauer

Optimierte Dauer des Patientenpfads

Identifizieren Sie Verzögerungen und Ineffizienzen über die gesamte Patientenepisode hinweg, vom Eintritt bis zur Entlassung. Die Minimierung unnötiger Krankenhaustage schafft Bettenkapazität und reduziert Betriebskosten.
0 % increase
Verbesserte Protokolltreue

Konsistente klinische Praxis

Visualisieren Sie Abweichungen von etablierten Behandlungsprotokollen und identifizieren Sie die Grundursachen für Nichteinhaltung. Dies stellt sicher, dass Patienten eine standardisierte, qualitativ hochwertige Versorgung erhalten, Risiken reduziert und Ergebnisse verbessert werden.
0 % decrease
Geringere vermeidbare Wiederaufnahmen

Verbesserte Ergebnisse nach der Entlassung

Analysieren Sie Entlassungsprozesse und Nachsorge nach der Entlassung, um Faktoren zu identifizieren, die zu Wiederaufnahmen beitragen. Die Reduzierung vermeidbarer Wiederaufnahmen führt zu einer besseren Patientengesundheit und erheblichen Kosteneinsparungen.
0 % fewer variants
Optimierte Patientenpfade

Größere Prozessstandardisierung

Entdecken Sie die tatsächlichen Variationen in den Patientenpfaden und identifizieren Sie optimale Pfade. Die Standardisierung der Versorgungsqualität reduziert Verwirrung, verbessert die Ressourcenzuweisung und erhöht die allgemeine operative Vorhersehbarkeit.
0 % faster
Beschleunigte Diagnoseergebnisse

Schnellere Diagnosezeit

Identifizieren Sie Verzögerungen zwischen diagnostischen Testanordnungen und der Ergebnisübermittlung, um schnellere klinische Entscheidungen zu ermöglichen. Dies beschleunigt die Behandlungsinitiierung und verbessert die Patientenangst und -ergebnisse.

Die Ergebnisse hängen von Prozesskomplexität und Datenqualität ab. Die Angaben zeigen typische Verbesserungen aus realen Implementierungen.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und erweitern Sie diese bei Bedarf.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Eindeutige Kennung für den spezifischen Patientenbesuch oder die Pflegeepisode.

Bedeutung

Es ist der grundlegende Schlüssel zur Rekonstruktion des gesamten Patientenpfads vom Eintritt bis zur Entlassung.

Der Name oder die Beschreibung des durchgeführten klinischen oder administrativen Ereignisses.

Bedeutung

Definiert die Schritte in der Prozesskarte und ermöglicht die Visualisierung des Workflows.

Das genaue Datum und die Uhrzeit, wann die Aktivität stattfand oder abgeschlossen wurde.

Bedeutung

Essentiell für die Bestimmung der Abfolge von Events und die Berechnung von Performance-KPIs wie Lead Times.

Eindeutige Kennung für den Patienten über mehrere Begegnungen hinweg.

Bedeutung

Ermöglicht den KPI 'Patient Readmission Rate', indem separate Episoden mit derselben Person verknüpft werden.

Kategorisierung des Patientenbesuchs, z. B. stationär, ambulant oder Notfall.

Bedeutung

Ermöglicht eine vergleichende Analyse von Pfaden und Durchsatz über verschiedene Versorgungsumgebungen hinweg.

Die spezifische Station, Einheit oder Abteilung, in der das Ereignis stattfand.

Bedeutung

Essentiell für die Analyse von Engpässen in spezifischen Abteilungen und die Visualisierung der Patientenfluss-Geografie.

Die Kennung oder der Name des Klinikers, der die Aktivität durchgeführt hat.

Bedeutung

Unterstützt die Ressourcenanalyse und identifiziert potenzielle Schulungsbedarfe oder Arbeitslastungleichgewichte.

Der Name des spezifischen Auftrags, wie z.B. ein Labortest oder Medikament.

Bedeutung

Notwendig für die detaillierte Analyse diagnostischer und therapeutischer Pfade.

Das Ziel oder der Status des Patienten bei Entlassung.

Bedeutung

Wichtige Ergebniskennzahl; definiert den 'Endzustand' des Patientenpfads.

Gesamtdauer der Patientenepisode in Tagen oder Stunden.

Bedeutung

Die wichtigste Effizienz-KPI für das Krankenhausmanagement.

Flag, das angibt, ob diese Episode innerhalb von 30 Tagen nach einer vorherigen Entlassung aufgetreten ist.

Bedeutung

Unterstützt direkt den KPI 'Patient Readmission Rate', eine wichtige Kennzahl für die Versorgungsqualität.

Der ICD-10- oder SNOMED-Code, der den Hauptgrund für die Behandlung darstellt.

Bedeutung

Ermöglicht den direkten Vergleich von Behandlungspfaden für spezifische Bedingungen.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Kennzeichnet den Beginn der Patientenepisode, wenn der Patient ankommt und im System erfasst wird. In Cerner Millennium wird dies erfasst, wenn der Encounter-Datensatz erstellt oder der Registrierungs-Timestamp gesetzt wird.

Bedeutung

Legt die Startzeit für die Berechnung der Length of Stay (LOS) und die Analyse der anfänglichen Wartezeit fest.

Stellt den Abschluss der ersten Pflegebeurteilung oder des Triage-Formulars im Notfall- oder Aufnahmekontext dar. Dies ist typischerweise ein spezifisches Formular oder klinisches Ereignis, das innerhalb des Systems dokumentiert wird.

Bedeutung

Entscheidend für die Berechnung des KPI 'Wartezeit Erstbeurteilung' und die Identifizierung von Engpässen am 'Front Door'.

Tritt auf, wenn ein Kliniker eine Bestellung für einen Labortest oder eine Bildgebungsuntersuchung eingibt. Dieser Timestamp initiiert die Berechnung der diagnostischen Bearbeitungszeit.

Bedeutung

Der Startpunkt für die KPI 'Lieferzeit diagnostischer Ergebnisse'; hilft, Verzögerungen zwischen Bestellung und Ausführung zu identifizieren.

Tritt auf, wenn eine formale Diagnose zum Encounter-Datensatz des Patienten hinzugefügt wird. Dies unterscheidet sich von einem Testergebnis und repräsentiert die Bestätigung des Zustands durch den Kliniker.

Bedeutung

Essentiell für den Meilenstein 'Diagnose bestätigt' und die Analyse der Zeit bis zur definitiven Diagnose.

Der Zeitpunkt, an dem ein Labor- oder Bildgebungsergebnis finalisiert und dem Kliniker zur Verfügung gestellt wird. Dies beendet das Intervall der diagnostischen Bearbeitungszeit.

Bedeutung

Schließt den 'Diagnostic Result Delivery Time' Cycle ab und löst nachfolgende Behandlungsentscheidungen aus.

Zeigt an, dass der Patient physisch von einem Ort (z.B. Notaufnahme) zu einem anderen (z.B. Intensivstation) verlegt wurde. Dies wird über die Standortverlaufsdaten verfolgt.

Bedeutung

Ermöglicht die Analyse der 'Inter-Ward Transfer Efficiency' und hilft, den Patientenfluss durch das Krankenhaus zu visualisieren.

Das Ereignis, bei dem der Arzt die Anordnung zur Entlassung des Patienten erteilt. Dies startet die Uhr für die Entlassungsplanung.

Bedeutung

Der Startpunkt für die 'Bearbeitungszeit der Entlassungsplanung'. Eine Lücke zwischen diesem und der tatsächlichen Entlassung weist auf operative Verzögerungen hin.

Das abschließende administrative Ereignis, das den Patientenaufenthalt beendet. Dieser Timestamp wird zur Berechnung der gesamten Verweildauer verwendet.

Bedeutung

Das primäre Endereignis für den Prozess. Wesentlich für die Berechnung von Verweildauer und Wiederaufnahmen.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining visualisiert Ihre tatsächlichen Patientenpfade, indem es Ereignisdaten von Oracle Health analysiert. Es hilft, Engpässe wie übermäßige Wartezeiten oder verlängerte diagnostische Verzögerungen zu identifizieren und Abweichungen von Standardbehandlungsprotokollen aufzudecken. Dies ermöglicht datengestützte Entscheidungen zur Rationalisierung von Abläufen und zur Steigerung der Effizienz der Patientenversorgung.

Um Process Mining durchzuführen, benötigen Sie primär Event Logs, die jeden Schritt des Patientenpfads detaillieren. Zu den wichtigsten Datenpunkten gehören eine eindeutige Patientenepisoden-ID, Aktivitätsnamen und entsprechende Timestamps für jede Aktivität. Zusätzliche Attribute wie Ressourceninformationen oder Ergebnisindikatoren können die Analyse bereichern.

Die Datenextraktion umfasst in der Regel das Abfragen der Oracle Health (Cerner) Datenbank oder die Nutzung bestehender Berichtsschnittstellen. Es ist entscheidend, die richtigen Tabellen und Felder zu identifizieren, die Event-Logs für Patientenepisoden erfassen. Wir empfehlen die Zusammenarbeit mit Ihrem IT-Team und Cerner-Administratoren, um eine sichere und konforme Datenabfrage zu gewährleisten.

Sie können erhebliche Verbesserungen erwarten, wie verkürzte Wartezeiten bei der Erstbeurteilung, beschleunigte Bereitstellung diagnostischer Ergebnisse und eine Reduzierung vermeidbarer Wiederaufnahmeraten. Process Mining hilft, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und Behandlungswege zu standardisieren, was zu einem effizienteren und compliant Patientenpfad führt.

Eine Process Mining Lösung erfordert eine Plattform, die große Datasets aufnehmen und analysieren kann. Während spezifische Anforderungen je nach Anbieter variieren, umfassen gemeinsame Bedürfnisse eine sichere Datenintegrationsmethode, ausreichende Rechenleistung und User Interface-Zugang für die Analyse. Die meisten Lösungen sind cloud-based, wodurch der Bedarf an lokaler Infrastruktur minimiert wird.

Die initiale Einrichtung, einschließlich Datenextraktion und Modellkonfiguration, kann je nach Datenverfügbarkeit und Komplexität einige Wochen bis zu mehreren Monaten dauern. Sobald Daten fließen, können erste Erkenntnisse schnell, oft innerhalb weniger Tage, generiert werden. Eine kontinuierliche Analyse bietet fortlaufende Optimierungsmöglichkeiten.

Ja, Datensicherheit ist von größter Bedeutung. Renommierte Process Mining-Lösungen halten sich an strenge Datenschutzbestimmungen, einschließlich HIPAA. Daten werden in der Regel während der Übertragung und Analyse pseudonymisiert oder anonymisiert, um die Vertraulichkeit der Patienten zu gewährleisten und gleichzeitig wertvolle Prozesseinblicke zu liefern.

Absolut. Process Mining ist hervorragend geeignet, Abweichungen von vordefinierten klinischen Protokollen und Pfaden zu identifizieren. Durch den Vergleich tatsächlicher Patientenpfade mit idealen Modellen können Fälle von Nichteinhaltung hervorgehoben werden, was Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, Grundursachen zu untersuchen und Korrekturmaßnahmen zu implementieren.

Während BI-Tools zeigen, "was passiert ist" und Reporting-Dashboards aggregierte Metriken anzeigen, geht Process Mining weiter, indem es aufdeckt, "wie und warum es passiert ist". Es rekonstruiert tatsächliche End-to-End-Prozessabläufe aus Ereignisdaten und enthüllt verborgene Engpässe und Variationen, die traditionelle BI möglicherweise übersieht. Es liefert umsetzbare Erkenntnisse zur Prozessausführung.

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