Améliorez votre parcours patient

Un guide clair en 6 étapes pour une meilleure efficacité des processus
Améliorez votre parcours patient

Optimisez votre parcours patient pour de meilleurs soins

Le process mining vous permet de découvrir les goulots d'étranglement et les déviations cachés au sein de vos workflows en analysant les journaux d'événements de votre système source. En cartographiant chaque épisode patient, vous pouvez identifier où les retards se produisent et comment optimiser l'utilisation des ressources. Notre plateforme offre la visibilité nécessaire pour transformer vos données en une expérience de soins plus rationalisée.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez les défis courants pour atteindre vos objectifs d'efficacité. Suivez notre plan d'amélioration en six étapes et consultez le Guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Le process mining offre une vue sans précédent du parcours patient en reliant chaque point de contact, de l'enregistrement initial à la sortie finale. En exploitant les données directement de votre système source, la plateforme construit une cartographie complète de la façon dont les patients se déplacent dans vos établissements. Cela révèle le chemin réel emprunté par un épisode patient, qui s'écarte souvent considérablement des protocoles cliniques standard conçus par la direction. Vous pouvez voir précisément où les transitions entre les services s'interrompent, comment la documentation clinique est en retard par rapport aux soins réels, et où les obstacles administratifs créent des frictions. Ce niveau de transparence permet aux administrateurs de la santé de dépasser les preuves anecdotiques et de prendre des décisions basées sur la réalité granulaire de leurs opérations quotidiennes. En visualisant le processus tel qu'il est, les organisations peuvent enfin s'attaquer aux causes profondes de l'inefficacité qui sont restées cachées dans les silos des différents services.\n\nDans de nombreuses organisations de soins de santé, les goulots d'étranglement sont souvent dissimulés dans des workflows complexes qui s'étendent sur plusieurs services. En analysant les données de votre parcours patient, vous pouvez découvrir exactement où ces retards se produisent, que ce soit dans la phase diagnostique, pendant les consultations spécialisées, ou au sein du processus de planification des sorties. Ces inefficacités n'impactent pas seulement la satisfaction des patients, elles représentent également des risques de conformité importants et des pertes financières. Par exemple, si votre système montre que certains dépistages obligatoires ou étapes administratives sont ignorés ou effectués hors séquence, vous pouvez intervenir avant que ces lacunes n'affectent la sécurité des patients ou l'éligibilité au remboursement. La plateforme met en évidence ces écarts automatiquement, quelle que soit la complexité de votre architecture ERP ou de données cliniques actuelle. Elle permet une plongée profonde dans les temps de cycle de chaque étape, offrant une image claire de la durée pendant laquelle un épisode patient reste dans chaque statut et où le processus dévie de la norme attendue.\n\nL'objectif ultime de l'analyse du parcours patient est de garantir que chaque patient reçoive les bons soins au bon moment. Lorsque vous comprenez le flux de chaque épisode patient, vous pouvez optimiser l'allocation des ressources et la planification du personnel pour répondre aux modèles de demande réels. Cette approche axée sur les données vous permet d'identifier les parcours performants qui conduisent à des séjours plus courts et à de meilleurs taux de rétablissement, vous permettant de reproduire ces succès dans toute l'organisation. En rationalisant le parcours patient, vous réduisez la charge de travail de votre personnel clinique et créez une expérience plus fluide pour les patients eux-mêmes. Les informations obtenues grâce à notre technologie de process mining aident à transformer les données brutes de vos systèmes sources en stratégies actionnables pour une amélioration continue. En vous concentrant sur l'épisode patient dans son intégralité, vous pouvez passer d'une optimisation départementale à une vue holistique de la prestation des soins qui priorise l'expérience patient.\n\nCommencer avec le process mining pour votre parcours patient est un processus simple qui ne nécessite pas une refonte complète de votre environnement technique. Nous fournissons un modèle de données complet conçu pour fonctionner avec les structures trouvées dans vos systèmes existants, garantissant que vous pouvez cartographier vos épisodes patient sans codage personnalisé étendu. Connectez simplement votre système source à notre plateforme pour commencer la transformation de vos journaux d'événements bruts en une cartographie de processus dynamique et interactive. En suivant nos exigences de données standardisées, vous pouvez rapidement passer de l'ingestion de données à des informations significatives, permettant à votre équipe de se concentrer sur ce qui compte le plus, la prestation de soins exceptionnels. Notre plateforme est conçue pour être inclusive de toute configuration technique, garantissant que chaque organisation peut bénéficier d'une vue transparente de sa prestation de soins aux patients. Une fois vos données connectées, vous pouvez immédiatement commencer à identifier les opportunités de réduire les délais, d'améliorer le débit et d'améliorer la qualité globale des soins.

Soins aux patients Efficacité clinique Conformité en matière de santé Découverte de processus Excellence opérationnelle Coordination des soins

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les patients subissent souvent des temps d'attente significatifs entre l'enregistrement et l'évaluation initiale, ce qui compromet la sécurité et diminue les scores de satisfaction. Ces retards précoces créent un effet d'entraînement qui ralentit l'ensemble du workflow clinique et augmente la congestion dans les zones d'admission. ProcessMind identifie précisément où se produisent les retards de triage et quelles cohortes de patients sont les plus affectées en analysant les journaux d'événements de votre système. En visualisant les écarts de temps entre l'enregistrement et l'évaluation, les dirigeants du secteur de la santé peuvent réaffecter le personnel pendant les périodes de pointe pour garantir des soins initiaux plus rapides.

Les retards entre la commande d'un test diagnostique et sa réalisation freinent fréquemment le processus de décision clinique. Lorsque les cliniciens doivent attendre les résultats de laboratoire ou d'imagerie, le plan de traitement est suspendu, prolongeant le séjour du patient et retardant les interventions critiques. En cartographiant le cycle de vie diagnostique au sein de vos données, ProcessMind met en évidence les services ou types de tests spécifiques qui causent systématiquement des retards. Cette visibilité permet aux gestionnaires de résoudre les contraintes de ressources ou les inefficacités des processus pour accélérer le parcours patient.

Lorsque la planification des sorties ne commence que quelques heures avant le départ d'un patient, cela entraîne un engorgement administratif et occupe des lits qui devraient être disponibles pour de nouvelles admissions. Cette inefficacité augmente la durée moyenne de séjour et met à rude épreuve la capacité hospitalière, impactant directement les revenus et le flux de patients. ProcessMind suit le moment de l'initiation de la sortie par rapport à l'épisode patient total. En identifiant les cas où la planification de la sortie commence trop tard, nous aidons les administrateurs à mettre en œuvre des protocoles qui déclenchent une planification précoce pour des transitions plus fluides.

Une forte variabilité dans l'exécution des plans de traitement pour des diagnostics similaires entraîne des résultats patients imprévisibles et une augmentation des coûts opérationnels. Lorsque les cliniciens dévient des protocoles établis sans justification claire, il devient difficile de maintenir un niveau de soins élevé dans toute l'organisation. ProcessMind compare les parcours réels des patients aux protocoles cliniques standard en analysant les journaux d'activités. Cette analyse révèle où les déviations se produisent, permettant aux leaders cliniques de standardiser les workflows et de garantir que chaque patient reçoive des soins efficaces basés sur des preuves.

Les patients qui retournent à l'hôpital peu après leur sortie révèlent souvent des lacunes dans le parcours de soins initial ou des instructions de sortie inadéquates. Les réadmissions fréquentes augmentent les coûts, réduisent la disponibilité des lits et peuvent entraîner des pénalités financières de la part des payeurs qui surveillent les indicateurs de qualité. En analysant l'épisode patient complet et les événements de réadmission ultérieurs, ProcessMind identifie les facteurs communs ou les défaillances de processus qui précèdent une visite de retour. Cette perspicacité permet aux prestataires de renforcer la planification des sorties et les soins de suivi pour les groupes de patients à haut risque.

Le déplacement des patients entre les services d'urgence et les unités spécialisées ou entre les unités implique souvent de longs temps d'attente qui perturbent la continuité des soins. Ces goulots d'étranglement de transfert immobilisent les ressources du personnel et laissent les patients dans des environnements sous-optimaux, ce qui peut affecter négativement les résultats cliniques. ProcessMind offre une vue claire des schémas de transfert et des temps d'attente enregistrés dans votre système. Nous identifions les passations spécifiques qui prennent plus de temps que prévu, permettant aux équipes de rationaliser la communication et la logistique entre les services.

Les goulots d'étranglement dans la planification, la mauvaise allocation du personnel ou l'utilisation sous-optimale des équipements entraînent une sous-utilisation des ressources et une augmentation des coûts opérationnels. Cette inefficacité peut provoquer des retards dans les soins aux patients et un stress pour les équipes cliniques, impactant à la fois l'expérience patient et le moral du personnel. ProcessMind analyse les données des épisodes patient pour visualiser les modèles d'utilisation des ressources au sein de votre organisation. Il identifie les périodes de sur-sollicitation ou de sous-utilisation, permettant des ajustements basés sur les données pour l'affectation du personnel et des équipements afin d'améliorer l'efficacité opérationnelle.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Les retards dans l'évaluation initiale et l'admission créent des goulots d'étranglement qui se répercutent sur l'ensemble du continuum de soins, affectant négativement la satisfaction et la sécurité des patients. ProcessMind visualise le flux de l'enregistrement à l'admission pour identifier les goulots d'étranglement spécifiques et les désalignements de personnel, permettant des interventions ciblées pour réduire les temps d'attente de 20 à 30%.

Des résultats diagnostiques lents retardent les décisions de traitement et prolongent les séjours des patients, générant de l'anxiété pour les patients et réduisant le roulement global des lits. En cartographiant le cycle de vie complet des commandes diagnostiques, de la demande à la disponibilité des résultats, ProcessMind identifie les retards de processus et les inefficacités de passation, aidant les organisations à réduire considérablement les délais.

Des processus de sortie inefficaces contribuent à une occupation inutile des lits et à une capacité hospitalière réduite, gardant souvent les patients à l'hôpital plus longtemps que médicalement nécessaire. ProcessMind analyse les workflows de sortie pour détecter les retards administratifs et les lacunes de coordination, fournissant des informations pour rationaliser le processus et réduire la durée moyenne de séjour.

Une variation injustifiée dans la prestation des soins peut entraîner des résultats incohérents, une augmentation des coûts et des risques d'erreurs médicales plus élevés. ProcessMind compare les parcours réels des patients aux protocoles cliniques standard pour mettre en évidence les écarts, permettant aux équipes de soins d'améliorer les taux d'adhérence et d'assurer des soins cohérents et de haute qualité.

Des taux de réadmission élevés indiquent souvent des lacunes dans la coordination des soins post-aigus ou une sortie prématurée, ce qui affecte la santé des patients et entraîne des pénalités financières. ProcessMind corrèle les événements de réadmission avec les schémas de soins antérieurs pour identifier les causes profondes, permettant aux prestataires d'affiner les instructions de sortie et les protocoles de suivi pour de meilleurs résultats à long terme.

Une répartition déséquilibrée du personnel et des équipements entraîne des goulots d'étranglement et des actifs sous-utilisés, augmentant les coûts opérationnels et les temps d'attente. ProcessMind cartographie l'utilisation des ressources tout au long du parcours patient pour révéler les points de contention, fournissant des informations basées sur les données pour redistribuer efficacement les ressources et améliorer l'efficacité opérationnelle.

Les retards lors des transferts de patients entre unités peuvent compromettre la sécurité et entraver le flux patient, entraînant une congestion dans des zones critiques comme les urgences. ProcessMind visualise les points de transfert pour exposer les ruptures de communication et les obstacles logistiques, facilitant la refonte des processus pour des transitions plus fluides et plus rapides entre les équipes de soins.

Des lacunes dans l'administration des médicaments ou la planification des suivis perturbent le rétablissement du patient et augmentent la probabilité d'événements indésirables. ProcessMind audite ces étapes critiques par rapport aux exigences planifiées pour identifier les modèles de non-conformité, permettant aux organisations de mettre en œuvre des actions correctives et des mesures de protection automatisées.

Le parcours d'amélioration du parcours patient en 6 étapes

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Connectez et Découvrez

Que faire

Extrayez les données d'épisode patient de vos dossiers cliniques et mappez les horodatages pour l'enregistrement, le triage et la sortie.

Pourquoi c'est important

L'établissement d'une base de données vous permet de visualiser le flux patient réel au lieu de vous fier à des entretiens subjectifs ou des journaux manuels.

Résultat attendu

Une empreinte numérique brute de chaque épisode patient, tous services confondus.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Découvrez des Aperçus Cachés dans Chaque Interaction Patient

ProcessMind offre une vue transparente de chaque étape clinique et administrative pour vous aider à améliorer la qualité des soins. Vous découvrirez exactement où se produisent les retards et comment rationaliser l'ensemble du cycle de traitement.
  • Cartographiez chaque étape du parcours patient réel
  • Identifier les goulots d'étranglement dans les workflows cliniques
  • Réduire les délais de traitement et les périodes d'attente
  • Assurer la conformité aux protocoles de santé
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

RÉSULTATS PROUVÉS

Optimiser chaque étape de l'épisode patient

Les prestataires de soins de santé exploitent le process mining pour visualiser le parcours patient complet, identifiant les opportunités d'éliminer les retards et d'améliorer la conformité clinique. Ces résultats proviennent de la transformation des données système en parcours clairs et exploitables pour de meilleurs soins.

0 days
Durée de séjour réduite

Réduction moyenne de la durée de séjour du patient

L'optimisation de la planification des sorties et des transferts internes aide à minimiser les jours de soins inutiles, ce qui libère une capacité de lits critique pour de nouvelles admissions.

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Résultats diagnostiques plus rapides

Amélioration du délai d'exécution

L'identification des goulots d'étranglement entre les commandes de tests et la livraison des résultats permet aux cliniciens de prendre des décisions plus rapidement, menant à un traitement plus opportun pour les patients.

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Amélioration de l'adhérence aux parcours

Augmentation de la conformité au protocole

La visualisation des écarts par rapport aux parcours cliniques établis garantit que les patients reçoivent des soins standardisés qui respectent les normes de sécurité et réglementaires.

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Réduction des taux de réadmission

Réduction des retours imprévus

L'analyse du processus de sortie et des suivis post-soins identifie les causes profondes des retours précoces, améliorant ainsi la santé des patients et générant des économies significatives.

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Triage et évaluation plus rapides

Réduction des temps d'attente initiaux

La rationalisation du flux de l'enregistrement à l'évaluation initiale réduit les temps d'attente en salle d'attente et garantit que les patients reçoivent des soins cliniques plus tôt dans leur parcours.

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Coûts opérationnels réduits

Gains d'efficacité dans la prestation des soins

L'amélioration de l'allocation des ressources et la réduction du temps passé en transferts internes maximisent l'utilisation des installations et diminuent le coût par épisode patient.

Les résultats individuels varient en fonction de la complexité du processus, de la qualité des données et de l'implémentation organisationnelle. Ces chiffres illustrent les gains d'efficacité typiques observés dans des environnements de soins de santé similaires.

Données recommandées

Commencez par vos attributs et activités les plus impactants, puis affinez votre vue à mesure que vous progressez.
Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

Attributs

Points de données clés à capturer pour l'analyse

Un identifiant unique pour le patient, persistant à travers plusieurs épisodes.

Pourquoi c'est important

Crucial pour identifier les réadmissions et lier plusieurs visites à un même individu.

L'horodatage lorsque l'activité spécifique a été terminée.

Pourquoi c'est important

Permet le calcul du temps de service actif par rapport au temps d'attente.

L'unité hospitalière ou la zone fonctionnelle où l'activité a eu lieu.

Pourquoi c'est important

Essentiel pour analyser le flux patient entre les unités et l'efficacité des transferts.

Identifiant ou nom du professionnel de santé effectuant l'activité.

Pourquoi c'est important

Permet l'analyse de l'utilisation des ressources et des variations par membre du personnel.

Classification de la visite patient (ex: Hospitalisation, Ambulatoire, Urgence).

Pourquoi c'est important

Critique pour segmenter les données, car différents types suivent une logique de processus différente.

Le code représentant la principale condition médicale (ex: CIM-10).

Pourquoi c'est important

Permet l'analyse des parcours cliniques et la vérification de la conformité aux protocoles médicaux.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Marque l'entrée officielle du patient dans l'établissement ou le système de santé. Cette activité crée l'enregistrement de rencontre principal et attribue un identifiant de visite unique utilisé pour suivre l'épisode de soins complet.

Pourquoi c'est important

Établit le point d'ancrage pour l'heure de début de l'épisode et est essentiel pour calculer la durée totale de séjour.

Représente l'achèvement de l'évaluation infirmière initiale ou de la notation d'acuité. Cette étape enregistre les signes vitaux du patient et le motif principal de consultation pour prioriser l'urgence des soins.

Pourquoi c'est important

Essentiel pour analyser les temps d'attente entre l'arrivée et la prise en charge clinique initiale.

Se produit lorsqu'un clinicien demande formellement un test de laboratoire ou une étude d'imagerie. Cette action déclenche le workflow diagnostique et signale le besoin d'allocation de ressources.

Pourquoi c'est important

Marque le début de l'intervalle de temps de réalisation du diagnostic.

Le moment où les résultats des tests sont vérifiés et mis à disposition dans le dossier patient. Cela signale la disponibilité des informations nécessaires à la prise de décision.

Pourquoi c'est important

Met fin au calcul du délai de diagnostic et déclenche les décisions de traitement ultérieures.

L'horodatage lorsque un médecin signe l'ordre officiel autorisant le patient à quitter l'établissement. Cela marque la transition du traitement clinique aux processus administratifs de départ.

Pourquoi c'est important

Démarre le compte à rebours de l'analyse d'efficacité du traitement de sortie finale.

L'événement administratif final clôturant la rencontre du patient. Cela indique que le patient a physiquement quitté l'établissement et que le lit est disponible.

Pourquoi c'est important

Le point final définitif pour le calcul de la durée totale de séjour.

Pour des recommandations de données personnalisées, choisissez votre processus spécifique.

FAQ

Foire aux questions

Le process mining utilise les données de journal d'événements de votre système pour visualiser comment les patients se déplacent dans votre établissement. Il identifie les goulots d'étranglement cachés, tels que les retards de triage ou les retards de transfert de service, offrant une vue basée sur les données du flux patient que les rapports traditionnels pourraient manquer.

Pour effectuer une analyse, vous avez principalement besoin d'Event Logs qui incluent trois composants essentiels : un identifiant unique comme un « Épisode Patient », des noms d'activité clairs et des timestamps précis pour chaque étape. Des Attributs supplémentaires comme les noms de service ou les données démographiques des patients peuvent être ajoutés pour fournir un contexte plus approfondi à l'analyse.

La technologie identifie exactement où le parcours stagne, que les patients attendent un transport, des résultats de test ou une approbation du médecin. En visualisant ces points de friction, les gestionnaires cliniques peuvent mettre en œuvre des changements ciblés pour raccourcir les cycles et augmenter la disponibilité des lits.

La sécurité des données est une priorité absolue, et la configuration implique généralement la dé-identification des informations sensibles avant que les données ne soient analysées. Vous pouvez filtrer les informations de santé protégées tout en conservant la séquence d'événements nécessaire pour optimiser les opérations cliniques et se conformer aux réglementations de santé.

Les premières conclusions sont souvent disponibles dans un délai de quatre à six semaines une fois l'extraction des données de votre système source finalisée. Les premières semaines se concentrent sur la cartographie et la validation des données, après quoi le logiciel offre une visibilité continue sur l'efficacité opérationnelle.

Les rapports standards fournissent des métriques statiques comme les temps d'attente moyens, tandis que le process mining visualise les mouvements réels et les boucles entre différents événements. Il révèle des chemins cachés, des retouches et des déviations que les outils de business intelligence traditionnels manquent souvent, découvrant les causes profondes de l'inefficacité.

Le process mining est non intrusif et fonctionne en analysant les empreintes numériques déjà créées au cours normal des soins aux patients. Il capture le processus tel qu'il existe actuellement sans exiger du personnel de modifier la façon dont il documente les activités dans le système source.

En analysant le parcours patient complet, l'outil peut trouver des corrélations entre des parcours de traitement spécifiques et des réadmissions imprévues. Vous pourriez découvrir que les patients qui subissent une planification de sortie précipitée ou qui sautent certaines étapes de suivi sont plus susceptibles de revenir, permettant ainsi une meilleure standardisation des protocoles de soins.

Les données sont généralement extraites des bases de données de reporting sous-jacentes ou des journaux d'audit du système source à l'aide de requêtes standard ou de pipelines automatisés. Ce processus se concentre sur la capture de l'empreinte numérique d'un épisode patient, qui est ensuite transformée en un format structuré pour l'analyse.

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