> Folyamatos folyamatfejlesztés > Betegellátási folyamat > Oracle Health (Cerner)

Fejlessze a betegellátás folyamatát

Útmutató a betegellátás optimalizálásához az Oracle Health rendszerben, 6 lépésben.
Fejlessze a betegellátás folyamatát
Betegellátási folyamat
Oracle Health (Cerner)

Válasszon folyamatot

Válasszon folyamatot, hogy a csatlakoztatott munkaterületen folytathassa a munkát.

Elérhető folyamatok
Általános folyamat 1 Alkalmazottak beléptetése 6 Bérszámfejtés 7 Beszerzéstől a fizetésig, beszerzési rendelés 8 Beszerzéstől a fizetésig: kérelmek 8 Beszerzéstől a kifizetésig: számlafeldolgozás 8 Betegellátási folyamat 6 Bevételciklus-kezelés 6 Ellátásilánc-menedzsment 7 Érdeklődőtől a pénz beérkezéséig 7 Eszközkarbantartás 6 Felvételtől a kilépésig, az alkalmazotti életciklus 8 Felvételtől a kilépésig: munkakör-kezelés 4 Fizetésfeldolgozás 7 Hitelkezelés és követeléskezelés 7 Hitelkihelyezés 6 Incidenskezelés 6 Kárigények feldolgozása 6 Készletgazdálkodás 7 Költségelszámolás 6 KYC-ügyfélbeléptetés 6 Minőségirányítás 6 Problémakezelés 6 Raktárirányítás 6 Record to Report – naplóbejegyzés 7 Record to Report, időszaki zárás és egyeztetés 7 Rendeléstől a pénz beérkezéséig: számlázás és számlakiállítás 8 Rendeléstől a pénz beérkezéséig: vevői rendelések feldolgozása 8 Szállítmányozás 6 Szállítói számlák feldolgozása 7 Szállítói számlák kifizetésének feldolgozása 7 Szerződéskezelés 6 Szoftverfejlesztési életciklus 6 Szolgáltatási kérelmek kezelése 7 Termeléstervezés 6 Toborzás és tehetségszerzés 6 Ügyfélszolgálat 7 Változáskezelés 6 Vevőkövetelés-kezelés 7 Visszáru- és visszatérítés-feldolgozás 7
Elérhető rendszerek
Kihívások(11)Célok(11)6 lépésElőnézetEredményekAdatokGYIK(5)

Optimalizálja a betegellátást az Oracle Health (Cerner) rendszerben

A betegellátás folyamatának megértése és fejlesztése összetett feladat. A rejtett hatékonysági problémák az ellátás minőségét és a betegek elégedettségét is ronthatják. Platformunk megmutatja, hol alakulnak ki késések, és segít feltárni a szűk keresztmetszetek okait. Így egyszerűsítheti a működést, javíthatja a betegélményt, és kedvezőbb klinikai eredményeket érhet el.

Töltse le az előre beállított adatsablont, és kezelje a gyakori kihívásokat a hatékonysági célok eléréséhez. Kövesse a hatlépéses fejlesztési tervet, és használja az Adatsablon útmutatóját a működés fejlesztéséhez.

Részletes leírás megjelenítése

Miért érdemes optimalizálni a betegellátást az Oracle Health (Cerner) rendszerben?

Minden egészségügyi szervezetnek fontos, hogy megértse és fejlessze a betegellátás folyamatát, különösen akkor, ha olyan átfogó elektronikus egészségügyi nyilvántartási rendszert használ, mint az Oracle Health (Cerner). Ezek a rendszerek rengeteg adatot gyűjtenek, de nem könnyű belőlük olyan információt nyerni, amely megmutatja a betegek útját, a szűk keresztmetszeteket és az ellátás fejlesztésének lehetőségeit. A nem hatékony betegellátás hosszabb várakozást, magasabb működési költségeket és alacsonyabb betegelégedettséget eredményezhet, sőt a klinikai kimenetelre is hatással lehet. Ha nincs világos, adatokra épülő kép a folyamatról, az egészségügyi szolgáltatók gyakran feltételezésekre vagy egyedi tapasztalatokra hagyatkoznak. Ilyenkor nehéz célzott és eredményes fejlesztéseket bevezetni. A betegellátás optimalizálása az Oracle Health (Cerner) rendszerben nem csupán a hatékonyságról szól, hanem a jobb minőségű ellátásról és a betegélmény javításáról is.

A betegellátás folyamatainak feltárása process mining segítségével

A process mining az Oracle Health (Cerner) eseményadatait átlátható, vizuális folyamattérképekké alakítja, így új módon elemezheti és fejlesztheti a betegellátást. A kézi megfigyelés vagy interjúk helyett a process mining rekonstruálja a betegek tényleges útját a regisztrációtól az elbocsátásig és az utógondozásig. Segítségével:

  • Végigkövetheti a teljes betegutat: Láthatja az összes lépést, és feltárhatja az ideális útvonaltól való eltéréseket, például a részlegek közötti váratlan áthelyezéseket vagy az egyes szakaszokon elhúzódó tartózkodást.
  • Pontosan meghatározhatja a szűk keresztmetszeteket: Megállapíthatja, hol keletkeznek késések, például a diagnosztikai vizsgálatokra, szakorvosi konzultációkra vagy ágykijelölésre való várakozás miatt. A process mining számszerűsíti ezek hatását a teljes átfutási időre.
  • Elemezheti az átfutási időt: Megtudhatja, mennyi időt töltenek a betegek az egyes szakaszokban, és hol csökkenthető a betegellátás teljes átfutási ideje, illetve hol növelhető az áteresztőképesség.
  • Feltárhatja a hatékonysági problémák okait: Részletesebben megvizsgálhatja a késések okait, például összevetheti a várakozási időket az Oracle Health (Cerner) rendszerben rögzített részlegekkel, a klinikusok elérhetőségével vagy a felvétel típusával.
  • Ellenőrizheti és fejlesztheti az eljárásrendeket: Összevetheti a tényleges betegutakat a klinikai irányelvekkel és kezelési protokollokkal, így feltárhatja a szabályoktól való eltéréseket és a fejlesztésre szoruló protokollokat.

A process mining által feltárt fő fejlesztési területek

Ha process mining segítségével elemzi az Oracle Health (Cerner) betegellátási adatait, fontos fejlesztési lehetőségeket tárhat fel. Ilyenek például:

  • A betegfelvétel és a triázs egyszerűsítése: Csökkentheti a regisztrációnál töltött várakozási időt, fejlesztheti az első állapotfelmérést, és gyorsabban irányíthatja a betegeket a megfelelő ellátási útvonalra.
  • A diagnosztikai és kezelési folyamatok felgyorsítása: Feltárhatja és megszüntetheti a szükségtelen késéseket a vizsgálatok elrendelése, elvégzése és eredményük közlése között. Így gyorsabb lehet a diagnózis és a kezelés megkezdése.
  • Az áthelyezések és átadások optimalizálása: Hatékonyabbá teheti a betegek osztályok, részlegek vagy ellátási szintek közötti áthelyezését, és csökkentheti az információvesztés, illetve az átadáskor fellépő késések kockázatát.
  • Az elbocsátás előkészítésének felgyorsítása: Lerövidítheti az elbocsátásról szóló döntés és a beteg tényleges távozása közötti időt. Ehhez tárja fel a gyógyszer-egyeztetés, a dokumentáció vagy a kontrollidőpontok egyeztetése során jelentkező problémákat.
  • Az erőforrások jobb kihasználása: A tényleges betegáramlási adatok alapján hatékonyabban oszthatja be a személyzetet, a berendezéseket és az intézményi erőforrásokat, figyelembe véve a csúcsidőszakokat, a gyakori betegutakat és az erőforrásigényt.
  • A megfelelés biztosítása: Ellenőrizheti, hogy a klinikai protokollok és a jogszabályi előírások következetesen teljesülnek-e. Ezzel csökkentheti a kockázatokat és javíthatja a betegbiztonságot.

A betegellátási folyamat optimalizálásának várható eredményei

Ha process mining segítségével optimalizálja a betegellátást az Oracle Health (Cerner) rendszerben, jelentős és mérhető eredményekre számíthat:

  • Rövidebb átfutási idő: Jelentősen csökkentheti a betegek ellátásban töltött teljes idejét a felvételtől az elbocsátásig.
  • Jobb betegélmény és elégedettség: A rövidebb várakozás, a gördülékenyebb átmenetek és a kiszámíthatóbb ellátási útvonalak növelhetik a betegek elégedettségét.
  • Jobb klinikai eredmények: A diagnózishoz és kezeléshez való gyorsabb hozzáférés javíthatja az egészségi állapotot és csökkentheti az újrafelvételek számát.
  • Hatékonyabb működés: A meglévő erőforrásokkal több beteget láthat el, csökkentheti a működési költségeket, és növelheti a munkatársak termelékenységét.
  • Jobb megfelelés és kockázatcsökkentés: Következetesebben betarthatja a klinikai irányelveket, mérsékelheti az ellátás változatosságát és a lehetséges kockázatokat.
  • Adatokra épülő stratégiai döntések: Vezetői objektív, bizonyítékokon alapuló információkra támaszkodhat a folyamatos fejlesztéshez szükséges döntések meghozatalakor.

Kezdje el még ma fejleszteni a betegellátást

Az Oracle Health (Cerner) rendszerben a betegellátás optimalizálásának első lépése egyszerűbb, mint gondolná. A betegellátás fejlesztéséhez és az átfutási idő csökkentéséhez a process mining megmutatja, hol érdemes változtatni. Így szervezete feltételezések helyett adatokra támaszkodhat, és olyan döntéseket hozhat, amelyek valóban a betegek javát szolgálják, miközben a működés hatékonyságát is növelik.

Betegellátási folyamat Betegáramlás Hatékony egészségügyi ellátás Ellátási útvonalak optimalizálása Klinikai eredmények Betegélmény Kórházi működés Betegfelvétel kezelése Elbocsátás tervezése Erőforrások kihasználása Klinikai ellátási útvonal Egészségügyi folyamat

Gyakori problémák és kihívások

Azonosítsa, mely kihívások érintik Önt

Az első állapotfelmérés vagy triázs késése ronthatja a betegellátás eredményeit, növelheti a sürgősségi osztály zsúfoltságát, és kedvezőtlen betegélményhez vezethet. Ez közvetlenül rontja az ellátás minőségét és a működés hatékonyságát, ami a betegeket és a munkatársakat egyaránt frusztrálja. A ProcessMind az Oracle Health (Cerner) eseménynaplóit elemezve pontosan megmutatja, hol alakulnak ki szűk keresztmetszetek a regisztráció és az első állapotfelmérés között, és mely lépések vagy részlegek okozzák a késést. Az eredmények alapján célzottan fejlesztheti a betegáramlást és gyorsíthatja az első ellátást.

A diagnosztikai vizsgálatok eredményére való hosszas várakozás késleltetheti a diagnózis megerősítését és a szükséges kezelések megkezdését. Ez rontja a klinikai ellátás hatékonyságát, meghosszabbítja a betegek tartózkodását, növelheti az egészségügyi költségeket, és terheli a kórházi erőforrásokat, valamint a betegeket. A ProcessMind vizuálisan feltérképezi a teljes betegellátási folyamatot az Oracle Health (Cerner) rendszerben, és kiemeli, ha a diagnosztikai vizsgálatok átfutási ideje meghaladja a célértéket. A késések okainak, például az erőforrások elosztásának vagy az egyes laborfolyamatoknak a feltárásával az egészségügyi szolgáltatók felgyorsíthatják az ellátást és csökkenthetik a kórházi tartózkodás idejét.

A betegek kórházi részlegek vagy osztályok közötti áthelyezésének szűk keresztmetszetei ágyhiányhoz, hosszabb várakozáshoz és működési problémákhoz vezetnek. Ez rontja a betegáramlást és az erőforrások kihasználását, kedvezőtlenül befolyásolhatja a betegélményt, és növelheti a munkatársak terhelését. A ProcessMind feltérképezi a betegellátást az Oracle Health (Cerner) rendszerben, megmutatja a gyakori áthelyezési útvonalakat, és feltárja, mely szakaszokon vagy részlegeken akadnak el rendszeresen az áthelyezések. Az eredmények alapján fejlesztheti az ágygazdálkodást, a betegek elhelyezését és a részlegek közötti együttműködést.

A nem hatékony vagy késedelmes elbocsátástervezés meghosszabbíthatja a kórházi tartózkodást, növelheti az ágyak foglaltságát és az újrafelvételek számát. Ez csökkenti a kórház kapacitását, rontja a pénzügyi eredményeket és a betegek elégedettségét, valamint gyakran arra utal, hogy az elbocsátás utáni ellátás még nem áll készen. A ProcessMind az Oracle Health (Cerner) betegellátási adatait elemezve feltárja a késedelmes elbocsátáshoz vagy újrafelvételhez vezető mintákat, például a kontrollidőpontok hiányos egyeztetését vagy az elbocsátási teendők késői megkezdését. Az eredmények segítenek gördülékenyebbé tenni az elbocsátást és csökkenteni a szükségtelenül hosszú kórházi tartózkodást.

A bevett kezelési protokolloktól való nem tervezett eltérések egyenetlen ellátási minőséghez, nagyobb szövődménykockázathoz és magasabb egészségügyi költségekhez vezethetnek. A protokollok betartása alapvető a betegbiztonság, a kiszámítható eredmények és a jogszabályi megfelelés szempontjából. A ProcessMind az Oracle Health (Cerner) eseményadatai alapján automatikusan észleli és kiemeli, ha a beteg útja eltér az előírt kezelési protokolltól. Ez lehetővé teszi az időben történő beavatkozást és a folyamatok módosítását, ami javíthatja a megfelelést és az ellátás minőségét.

A fontos erőforrások, például bizonyos orvosi berendezések vagy szakorvosi konzultációk korlátozott elérhetősége, illetve nem megfelelő elosztása jelentős szűk keresztmetszeteket okozhat a betegellátásban. Ez közvetlenül növeli a betegek várakozási idejét, rontja a működés hatékonyságát, és késleltetheti az ellátást, ami felhalmozódó hátralékhoz vezethet. A ProcessMind az Oracle Health (Cerner) eseményadatai alapján pontosan megmutatja, hol okoznak késést az erőforrás-korlátok, például a konzultációkra vagy beavatkozásokra való hosszú várakozás. Az adatok alapján optimalizálhatja az erőforrások elosztását és növelheti az ellátás áteresztőképességét.

A kirívóan magas visszavételi arány arra utalhat, hogy hiányosságok vannak az első kezelésben, a hazabocsátáskor adott tájékoztatásban vagy az utógondozásban. Ez ronthatja a betegek állapotát, és növelheti az egészségügyi rendszer költségeit. A betegek bizalma és a kórház hírneve is csorbulhat. A ProcessMind azonosítja azokat a betegcsoportokat és az Oracle Health (Cerner) rendszerben rögzített betegutak azon változatait, amelyeknél gyakoribb a visszavétel. A megelőző tevékenységek és adatok elemzésével feltárhatók a kiváltó okok, így célzott intézkedésekkel csökkenthető a visszavételek száma.

Ha hasonló betegeket eltérő módon látnak el, a diagnosztikai lépésektől a kezelésig, az ingadozó eredményekhez és az erőforrások nem hatékony felhasználásához vezethet. Ez hatással van az ellátás minőségére, költséghatékonyságára és az intézményen belüli egységességére. A ProcessMind vizuálisan megjeleníti az Oracle Health (Cerner) rendszerben rögzített tényleges betegutakat az egyes diagnózisok vagy felvételi típusok szerint. Így láthatóvá válnak a folyamatváltozatok és azok hatásai. Az eredmények alapján egységesíthetők a folyamatok, és megoszthatók a bevált gyakorlatok, ami következetesebb ellátást tesz lehetővé.

Ha a gyógyszereket nem mindig az előírás szerint adják be, az veszélyeztetheti a betegek biztonságát, ronthatja a kezelés hatékonyságát, és megfelelési kockázatot jelenthet. Az egészségügyben elengedhetetlen a gyógyszerelési protokollok betartásának nyomon követése a nem kívánt események megelőzéséhez és a kezelés sikeréhez. A ProcessMind az Oracle Health (Cerner) eseménynaplóiban azonosítja azokat az eseteket, amikor a betegút során a gyógyszerbeadás nem felel meg az előírt időpontoknak vagy protokolloknak. Az eredmények megmutatják, hol lehet szükség a személyzet képzésére vagy a rendszer módosítására a megfelelés és a betegbiztonság javításához.

A betegek indokolatlanul hosszú kórházi tartózkodása terheli a kórházi erőforrásokat, csökkenti a szabad ágyak számát és növeli a működési költségeket. Ez rontja az egészségügyi rendszer hatékonyságát, és növelheti a kórházi fertőzések vagy más, kórházi ellátással összefüggő állapotok kockázatát. A ProcessMind összeveti a várt és a tényleges elbocsátási időpontokat az Oracle Health (Cerner) betegútadataiban. Azonosítja a vártnál hosszabb eseteket, és feltárja, mely tevékenységek okozták a késést. Ezzel hatékonyabban tervezhető a betegáramlás és az erőforrások elosztása.

Ha a hazabocsátás utáni fontos kontrollvizsgálatok időpontját későn egyeztetik, az hátráltathatja a felépülést, növelheti a visszavétel kockázatát, és megszakíthatja az ellátás folytonosságát. Ennek következtében romolhatnak a betegellátás eredményei, és nagyobb teher hárulhat a sürgősségi ellátásra. A ProcessMind az Oracle Health (Cerner) betegútadataiban méri a hazabocsátás tervezésének kezdetétől vagy a beteg elbocsátásától a kontrollvizsgálat időpontjának egyeztetéséig eltelt időt. Így feltárhatók a hazabocsátás utáni ellátás időpont-egyeztetési folyamatának hiányosságai, és célzott fejlesztések indíthatók.

Jellemző célok

Határozza meg, mit jelent a siker

Az Oracle Health (Cerner) rendszerben az első vizsgálatra való hosszú várakozás rontja a betegek elégedettségét, és késleltetheti a szükséges ellátást. A várakozás csökkentésével gördülékenyebben indulhat a betegút, javulhat a betegélmény, és a korábbi beavatkozás a klinikai eredményekre is kedvező hatással lehet. Mindez közvetlenül érinti a működés hatékonyságát és a betegek bizalmát. A ProcessMind megmutatja az első vizsgálat pontos időtartamát és annak eltéréseit az egyes osztályokon és időszakokban, így feltárhatók a késések okai. Az Oracle Health (Cerner) eseménynaplóinak elemzésével azonosítja azokat a lépéseket és erőforráshiányokat, amelyek szűk keresztmetszetet okoznak. A várakozási idő 15–25%-kal is csökkenthető, így az ellátás gyorsabban és hatékonyabban válhat elérhetővé.

A diagnosztikai eredmények késedelmes megérkezése fokozhatja a betegek aggodalmát, és elhalaszthatja a szükséges kezelési döntéseket, ami az Oracle Health (Cerner) rendszerben rögzített betegút egészére hatással van. Ennek a fontos lépésnek a felgyorsítása gyorsabb diagnózist, korábbi kezeléskezdést és nagyobb betegbizalmat eredményezhet. A klinikai ellátás is hatékonyabbá válik. A ProcessMind feltérképezi a teljes diagnosztikai munkafolyamatot a vizsgálat elrendelésétől az eredmény elérhetővé válásáig, és megmutatja, hol és miért keletkezik késés. Azonosítja a folyamatváltozatokat és az előírásoktól eltérő útvonalakat, amelyek növelik az átfutási időt. A ProcessMind elemzései alapján a diagnosztikai eredmények közlésének ideje jellemzően 20–30%-kal csökkenthető, így a betegek gyorsabban haladhatnak végig az ellátási folyamaton.

Az Oracle Health (Cerner) rendszerben rögzített, osztályok vagy részlegek közötti nem hatékony betegáthelyezés szükségtelen késéseket, szervezési nehézségeket és kényelmetlenséget okozhat a betegeknek. Az átadások javításával folytonosabbá és összehangoltabbá válik az ellátás, csökken a személyzet terhelése és az orvosi hibák kockázata, valamint gördülékenyebbé válik a betegút és a működés. A ProcessMind megmutatja a betegáthelyezések tényleges útvonalait és időtartamát, feltárva a szükségtelen átadásokat, várakozásokat és a standard eljárásoktól való eltéréseket. A tevékenységnaplók elemzésével azonosítja azokat az osztályokat és időszakokat, amikor az áthelyezés szűk keresztmetszetté válik. Az elemzés alapján az áthelyezési idő 10–20%-kal csökkenthető, és javítható a betegek áramlása a kórház különböző részlegei között.

Az Oracle Health (Cerner) rendszerben a nem megfelelő vagy későn megkezdett hazabocsátási tervezés meghosszabbíthatja a kórházi tartózkodást, növelheti a költségeket, és kapkodó elbocsátáshoz vezethet. Ez a felépülést és az utógondozást is hátráltathatja. A megfelelő időben végzett, hatékony tervezés biztosítja, hogy a betegek a szükséges erőforrásokkal és tájékoztatással távozzanak, csökkentve a visszavétel kockázatát és javítva az ágyak kihasználtságát. A ProcessMind megjeleníti a hazabocsátási folyamatot a kezdetétől a lezárásáig, és azonosítja a gyakori késéseket vagy az előírásoktól való eltéréseket okozó lépéseket. Megmutatja a hazabocsátási útvonalak változatait, és azt is, hol akad el az előrelátó tervezés. Ezek ismeretében a ProcessMind felhasználói jellemzően 15–25%-kal javíthatják a betegek hazabocsátásra való felkészültségét, és csökkenthetik a váratlan késéseket. Ez jobb betegellátási eredményeket és gyorsabb ágyforgást eredményezhet.

Az Oracle Health (Cerner) rendszerben rögzített, a kezelési protokolloktól való nem szándékos eltérések veszélyeztethetik a betegbiztonságot, ingadozó ellátási minőséghez vezethetnek, és növelhetik a nem kívánt események kockázatát. A klinikai protokollok következetes betartása egységesebbé teszi az ellátást, javítja a betegek állapotát, és támogatja a megfelelést, így erősíti a betegút alapjait. A ProcessMind automatikusan feltárja a tényleges betegutakat, és összeveti őket az előre meghatározott klinikai protokollokkal. Azonnal megmutatja az eltéréseket, azok gyakoriságát és hatását, valamint pontosan jelzi, hol és miért nem tartják be az előírásokat az Oracle Health (Cerner) rendszerben. Ezzel 10–20%-kal javítható a protokollok betartása, és következetesebb, biztonságosabb betegellátás alakítható ki.

A személyzet, a berendezések vagy a szabad ágyak hiánya jelentősen lelassíthatja a betegek haladását az Oracle Health (Cerner) rendszerben rögzített betegúton. Ez késésekhez, elégedetlenséghez és kedvezőtlenebb eredményekhez vezethet. Az erőforrások jobb elosztásával a betegek hatékonyabban haladhatnak végig az ellátás egyes szakaszain, növelhető az áteresztőképesség, és jobban kihasználhatók az egészségügyi ellátás fontos eszközei. A ProcessMind adatokra épülő, jól áttekinthető képet ad az erőforrások felhasználásáról a teljes betegút során, és megmutatja, hol jelentkezik hiány vagy túlterhelés. Feltárja, hogyan hat az erőforrások rendelkezésre állása a folyamat teljesítményére és a betegek várakozási idejére. Az elemzés alapján az erőforrások hatékonyabban oszthatók el, a betegáramlás hatékonysága pedig akár 10–18%-kal javítható, miközben csökken a fontos eszközök kihasználatlan ideje.

A betegek gyakori visszavétele sokszor a hazabocsátás utáni ellátás hiányosságaira, a nem megfelelő betegtájékoztatásra vagy a túl korai elbocsátásra utal. Ez jelentős költségekkel jár, és ronthatja a betegek állapotát. A megelőzhető visszavételek csökkentése az Oracle Health (Cerner) rendszerben rögzített betegutak alapján javíthatja a betegek állapotát, mérsékelheti az egészségügyi kiadásokat, és erősítheti az ellátó hírnevét. A ProcessMind elemzi a hazabocsátást megelőző betegutat, és azonosítja azokat a mintázatokat, tevékenységeket vagy hiányzó lépéseket, amelyek összefüggnek a visszavétel nagyobb kockázatával. A hazabocsátás tervezésének és az utógondozásnak a következetlenségeire is rámutat. Ezek feltárásával a megelőzhető visszavételek száma 5–15%-kal csökkenthető, ami hatékonyabb és fenntarthatóbb betegellátást tesz lehetővé.

Ha az Oracle Health (Cerner) rendszerben a különböző orvosok vagy osztályok eltérő betegutakat követnek, az ingadozó ellátási minőséghez, magasabb költségekhez és kiszámíthatatlan eredményekhez vezethet. Az utak egységesítése következetes, magas színvonalú betegélményt biztosít, javítja a hatékonyságot, és csökkenti a klinikai gyakorlat eltéréseit. A ProcessMind automatikusan feltárja a betegellátás tényleges folyamatváltozatait, és azonosítja a gyakori, valamint az attól eltérő betegutakat. Megmutatja, mely útvonalak járnak jobb vagy rosszabb eredményekkel, így az egységesítés adatokra alapozható. Ezzel a folyamatváltozatok száma 15–25%-kal csökkenthető, és kiszámíthatóbb, magas színvonalú ellátás biztosítható a teljes betegút során.

A gyógyszerelési előírások betartásának hiányosságai súlyosan veszélyeztethetik a betegbiztonságot, nem kívánt gyógyszerhatásokat okozhatnak, és ronthatják a kezelés hatékonyságát az Oracle Health (Cerner) rendszerben. A gyógyszerelési protokollok szigorú betartása elengedhetetlen a betegek jóllétéhez, a megfeleléshez és a betegút teljes szakaszában biztosított, megfelelő színvonalú ellátáshoz. A ProcessMind az eseménynaplók elemzésével nyomon követi a gyógyszerbeadás minden lépését, és azonosítja a kihagyott lépéseket, a késedelmes intézkedéseket, valamint az előírt munkafolyamattól való eltéréseket. Megmutatja, mely körülmények között vagy mely osztályokon fordulnak elő leggyakrabban megfelelési problémák. Az elemzés alapján a gyógyszerelési előírások betartása 10–20%-kal javítható, ami jelentősen növeli a betegbiztonságot.

Az Oracle Health (Cerner) rendszert használó kórházakban a betegek hosszú kórházi tartózkodása növeli a költségeket, csökkenti az új betegek számára elérhető ágyak számát, és fokozhatja a kórházi fertőzések vagy más, kórházi ellátással összefüggő állapotok kockázatát. A betegút javításával és a szükségtelen kórházi napok csökkentésével hatékonyabbá válik a működés, mérséklődnek az egészségügyi kiadások, és javul a betegek elégedettsége. A ProcessMind a betegút egészét megmutatja, és azonosítja a hosszabb tartózkodást okozó kritikus tevékenységeket és fő szűk keresztmetszeteket. Számszerűsíti a különböző késések, például a diagnosztikára való várakozás vagy az áthelyezés nehézségeinek hatását a teljes kórházi tartózkodásra. A kiváltó okok kezelésével a tartózkodás időtartama jellemzően 8–15%-kal csökkenthető, így erőforrások szabadulnak fel, és több beteg látható el.

Ha az Oracle Health (Cerner) rendszerben a hazabocsátás után későn egyeztetik a kontrollvizsgálatok időpontját, megszakadhat az ellátás folytonossága, romolhatnak a betegek hosszú távú eredményei, és nőhet a visszavétel esélye. A folyamat felgyorsításával a betegek időben megkaphatják a hazabocsátás utáni támogatást, ami elengedhetetlen a felépülésükhöz és egészségi állapotuk megőrzéséhez. A ProcessMind nyomon követi a betegutat a hazabocsátás megkezdésétől a kontrollvizsgálatok időpontjának tényleges egyeztetéséig, és feltárja az adminisztratív késéseket, valamint az átadások hiányosságait. Megmutatja ennek a fontos, hazabocsátás utáni lépésnek a jellemző időtartamát és eltéréseit. A folyamatok javításával az időpont-egyeztetés ideje 15–25%-kal csökkenthető, így zökkenőmentesebb lehet a betegek átmenete, és jobban betarthatók az utógondozási tervek.

A betegút fejlesztésének 6 lépése

1
Töltse le a sablont
2
Exportálja az adatokat
3
Töltse fel az adatkészletet
4
Elemezze a folyamatot
5
Vezesse be a fejlesztéseket
6
Kövesse nyomon a folyamatot
1

Töltse le a sablont

Teendők

Töltse le a betegút elemzéséhez készült Excel-sablont. A sablon megfelelő szerkezetet biztosít a releváns betegellátási epizódok adatainak kinyeréséhez.

Adatsablon-útmutató megtekintése Sablon letöltése

Miért fontos?

Az egységes adatszerkezet pontos és következetes elemzést tesz lehetővé. Ez a process mining alapja, és segít elkerülni az adatokból eredő eltéréseket.

Várható eredmény

Üres, betegútadatok kinyerésére kialakított Excel-sablon, amely készen áll az adatok feltöltésére.

MIT KAP

Tárja fel a betegellátási munkafolyamatok rejtett összefüggéseit

A ProcessMind a nyers adatokat áttekinthető ábrákká alakítja, amelyek megmutatják, hogyan zajlik valójában a betegellátás. Láthatja, hol alakulnak ki szűk keresztmetszetek, és hogyan javíthatja az ellátást és a működés hatékonyságát.
  • Jelenítse meg a betegek tényleges ellátási útvonalait
  • Azonosítsa az ellátás szűk keresztmetszeteit
  • Javítsa a betegélményt és az ellátás eredményeit
  • Tegye gördülékenyebbé az Oracle Health (Cerner) rendszer működését
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

JELLEMZŐ EREDMÉNYEK

A betegellátásra gyakorolt tényleges hatás

Ezek az eredmények azt mutatják be, hogyan segít a betegellátási epizódok Oracle Health és Cerner adataira alkalmazott process mining a fejlesztési lehetőségek feltárásában, valamint a betegellátás és a működés hatékonyságának javításában. A betegút vizuális megjelenítésével és elemzésével az intézmények azonosíthatják a szűk keresztmetszeteket, és javíthatják az ellátási útvonalakat.

0 % faster
Gyorsabb első vizsgálat

Rövidebb betegvárakozási idő

Azonosítsa és szüntesse meg a triázs és az első vizsgálat szűk keresztmetszeteit, hogy a betegeknek jelentősen kevesebbet kelljen várniuk az orvosi vizsgálatra. Ez növeli a betegek elégedettségét, és időben biztosított ellátást tesz lehetővé.
0 days
Rövidebb kórházi tartózkodás

Rövidebb betegút

Tárja fel a betegellátási epizód teljes folyamatában, a felvételtől a hazabocsátásig jelentkező késéseket és hatékonysági problémákat. A szükségtelen kórházi napok csökkentésével több ágy válik elérhetővé, és mérséklődnek a működési költségek.
0 % increase
A protokollok következetesebb betartása

Egységes klinikai gyakorlat

Jelenítse meg az előírt kezelési protokolloktól való eltéréseket, és tárja fel, miért nem tartják be az előírásokat. Így biztosítható az egységes, magas színvonalú betegellátás, csökkenthetők a kockázatok, és javíthatók az eredmények.
0 % decrease
Kevesebb megelőzhető visszavétel

Jobb eredmények a hazabocsátás után

Elemezze a hazabocsátási folyamatot és az utógondozást, hogy feltárja a visszavételekhez vezető tényezőket. A megelőzhető visszavételek csökkentése javítja a betegek egészségi állapotát, és jelentős költségmegtakarítást eredményez.
0 % fewer variants
Gördülékenyebb betegutak

Egységesebb folyamatok

Tárja fel a betegutak tényleges változatait, és azonosítsa a legmegfelelőbb útvonalakat. Az ellátás egységesítése csökkenti a bizonytalanságot, javítja az erőforrások elosztását, és kiszámíthatóbbá teszi a működést.
0 % faster
Gyorsabb diagnosztikai eredmények

Rövidebb idő a diagnózisig

Azonosítsa a diagnosztikai vizsgálat elrendelése és az eredmény közlése közötti késéseket, hogy gyorsabban születhessenek klinikai döntések. Ez felgyorsítja a kezelés megkezdését, csökkenti a betegek aggodalmát, és javítja az ellátás eredményeit.

Az eredmények a folyamat összetettségétől és az adatok minőségétől függnek. Ezek az értékek a bevezetések során jellemzően tapasztalt javulást mutatják.

Javasolt adatok

Kezdje a legfontosabb attribútumokkal és tevékenységekkel, majd szükség szerint bővítse a kört.
Most ismerkedik az eseménynaplókkal? Tudja meg, hogyan készíthet process mining eseménynaplót.

Attribútumok

Az elemzéshez szükséges főbb adatok

Az adott betegvizit vagy ellátási epizód egyedi azonosítója.

Miért fontos?

Ez az alapvető azonosító szükséges ahhoz, hogy a beteg útja a felvételtől az elbocsátásig rekonstruálható legyen.

Az elvégzett klinikai vagy adminisztratív esemény neve vagy leírása.

Miért fontos?

Meghatározza a folyamattérkép lépéseit, és lehetővé teszi a munkafolyamat megjelenítését.

Az esemény bekövetkezésének vagy a tevékenység befejezésének pontos dátuma és időpontja.

Miért fontos?

Elengedhetetlen az események sorrendjének meghatározásához és az átfutási időhöz hasonló teljesítmény-KPI-k kiszámításához.

A beteget több ellátási találkozás során azonosító egyedi kód.

Miért fontos?

Lehetővé teszi a „Beteg ismételt felvételi aránya” KPI kiszámítását azáltal, hogy az egyes ellátási epizódokat ugyanahhoz a beteghez kapcsolja.

A betegellátás kategóriája, például fekvőbeteg-ellátás, járóbeteg-ellátás vagy sürgősségi ellátás.

Miért fontos?

Lehetővé teszi az ellátási útvonalak és az áteresztőképesség összehasonlítását a különböző ellátási formák között.

Az az osztály, részleg vagy szervezeti egység, ahol az esemény történt.

Miért fontos?

Elengedhetetlen az egyes osztályok szűk keresztmetszeteinek elemzéséhez és a betegáramlás helyszínek szerinti megjelenítéséhez.

A tevékenységet végző egészségügyi dolgozó azonosítója vagy neve.

Miért fontos?

Támogatja az erőforrások elemzését, és segít feltárni a képzési igényeket vagy a munkaterhelés egyenlőtlenségeit.

A konkrét rendelés megnevezése, például egy laborvizsgálaté vagy gyógyszeré.

Miért fontos?

Szükséges a diagnosztikai és kezelési útvonalak részletes elemzéséhez.

A beteg elbocsátás utáni úti célja vagy státusza.

Miért fontos?

Fontos kimeneti mutató, amely meghatározza a betegellátási folyamat végállapotát.

Jelzi, hogy ez az ellátási epizód az előző elbocsátást követő 30 napon belül történt-e.

Miért fontos?

Közvetlenül támogatja a „Beteg ismételt felvételi aránya” KPI-t, amely az ellátás minőségének egyik fontos mutatója.

Az ellátás elsődleges okát jelölő ICD-10- vagy SNOMED-kód.

Miért fontos?

Lehetővé teszi az adott betegségekhez tartozó ellátási útvonalak összehasonlítható elemzését.

Tevékenységek

Követendő és optimalizálandó folyamatlépések

A betegellátási epizód kezdetét jelöli, amikor a beteg megérkezik, és rögzítik az adatait a rendszerben. A Cerner Millennium rendszerben ezt a találkozási rekord létrehozása vagy a regisztráció időbélyegének rögzítése jelzi.

Miért fontos?

Ez adja meg a kórházi tartózkodás időtartamának (LOS) számításához és az első várakozási idő elemzéséhez szükséges kezdő időpontot.

A sürgősségi ellátás vagy a felvétel során végzett első ápolói vizsgálat, illetve triázsűrlap kitöltésének végét jelöli. Ezt a rendszerben jellemzően egy meghatározott űrlap vagy klinikai esemény rögzíti.

Miért fontos?

Elengedhetetlen az „első vizsgálatra való várakozási idő” KPI kiszámításához és a betegfelvétel kezdeti szakaszának szűk keresztmetszeteihez.

Akkor történik, amikor az orvos laborvizsgálatot vagy képalkotó vizsgálatot rendel el. Ez az időbélyeg indítja el a diagnosztikai átfutási idő számítását.

Miért fontos?

A „diagnosztikai eredményközlési idő” KPI kezdőpontja. Segít elkülöníteni a vizsgálat elrendelése és elvégzése közötti késéseket.

Akkor történik, amikor hivatalos diagnózist rögzítenek a beteg találkozási rekordjában. Ez nem azonos a vizsgálati eredménnyel, hanem az orvos állapotot megerősítő diagnózisát jelenti.

Miért fontos?

Szükséges a „diagnózis megerősítése” mérföldkő meghatározásához és a végleges diagnózisig eltelt idő elemzéséhez.

Az az időpont, amikor a laboratóriumi vagy képalkotó vizsgálat eredményét véglegesítik, és elérhetővé teszik az orvos számára. Ezzel zárul le a diagnosztikai átfutási idő.

Miért fontos?

Lezárja a „diagnosztikai eredményközlési idő” mérését, és lehetővé teszi a további kezelési döntések meghozatalát.

Azt jelzi, hogy a beteg fizikailag egyik helyről, például a sürgősségi osztályról, egy másikra, például az intenzív osztályra került. Az áthelyezést a helyelőzmények alapján követik nyomon.

Miért fontos?

Lehetővé teszi az „osztályok közötti áthelyezés hatékonyságának” elemzését, és segít megjeleníteni a beteg útját a kórházon belül.

Az az esemény, amikor az orvos elrendeli a beteg elbocsátását. Ekkor indul az elbocsátás megtervezésére rendelkezésre álló idő.

Miért fontos?

Az „Elbocsátás megtervezésének átfutási ideje” mutató kezdőpontja. A kezdőpont és a tényleges elbocsátás közötti idő működési késedelmekre utal.

A beteg kórházi tartózkodását lezáró utolsó adminisztratív esemény. Az időbélyeg alapján számítják ki a teljes kórházi tartózkodás hosszát.

Miért fontos?

A folyamat elsődleges záróeseménye. Nélkülözhetetlen a kórházi tartózkodás hosszának és az ismételt felvételnek a számításához.

GYIK

Gyakran ismételt kérdések

A process mining az Oracle Health eseményadatainak elemzésével megjeleníti a betegek tényleges útvonalait. Segít azonosítani a szűk keresztmetszeteket, például a hosszú várakozást vagy a diagnosztika elhúzódását, és feltárja a standard kezelési protokolloktól való eltéréseket. Így adatokra alapozva hozhatók döntések a működés egyszerűsítéséről és a betegellátás hatékonyabbá tételéről.

A process mining elemzéshez elsősorban a betegút egyes lépéseit részletező eseménynaplókra van szükség. A legfontosabb adatok az egyedi betegellátási epizód azonosítója, a tevékenységek neve és az egyes tevékenységekhez tartozó időbélyeg. Az erőforrásokra vagy az eredményekre vonatkozó további adatok még részletesebbé tehetik az elemzést.

Az adatok kinyerése általában az Oracle Health (Cerner) adatbázisának lekérdezésével vagy a meglévő jelentéskészítő felületek használatával történik. Meg kell határozni, mely táblák és mezők tartalmazzák a betegellátási epizódok eseménynaplóit. Javasoljuk, hogy az adatok biztonságos és az előírásoknak megfelelő kinyeréséhez működjön együtt az informatikai csapattal és a Cerner rendszergazdáival.

Jelentős javulás érhető el, például csökkenthető az első vizsgálatra való várakozás, gyorsabban közölhetők a diagnosztikai eredmények, és kevesebb lehet a megelőzhető visszavétel. A process mining segít az erőforrások jobb elosztásában és a betegutak egységesítésében, így hatékonyabb és az előírásoknak megfelelő betegellátás alakítható ki.

A process mining megoldásnak alkalmasnak kell lennie nagy adatkészletek betöltésére és elemzésére. A pontos feltételek szolgáltatónként eltérnek, de általában szükség van biztonságos adatkapcsolatra, megfelelő feldolgozási kapacitásra és elemzésre használható felhasználói felületre. A legtöbb megoldás felhőalapú, ezért kevés helyi infrastruktúrát igényel.

Az első beállítás, beleértve az adatok kinyerését és a modell konfigurálását, néhány héttől akár pár hónapig is tarthat. Ez az adatok elérhetőségétől és összetettségétől függ. Amint megkezdődik az adatáramlás, az első eredmények gyorsan, gyakran néhány napon belül elkészülhetnek. A folyamatos elemzés további fejlesztési lehetőségeket tár fel.

Igen. Az adatbiztonság kiemelt szempont. A megbízható process mining megoldások betartják a szigorú adatvédelmi előírásokat, köztük a HIPAA szabályait. Az adatokat az átvitel és az elemzés során jellemzően álnevesítik vagy anonimizálják. Így megőrizhető a betegek bizalmas adatainak védelme, miközben a folyamatokról hasznos elemzések készülnek.

Igen. A process mining hatékonyan azonosítja az előre meghatározott klinikai protokolloktól és betegutaktól való eltéréseket. A tényleges betegutak ideális modellekkel való összevetésével feltárhatók az előírások be nem tartásának esetei. Az egészségügyi szolgáltatók ezután megvizsgálhatják a kiváltó okokat, és megtehetik a szükséges korrekciós intézkedéseket.

A BI-eszközök azt mutatják meg, „mi történt”, a jelentéskészítő dashboardok pedig összesített mutatókat jelenítenek meg. A process mining ennél tovább megy: feltárja, „hogyan és miért történt”. Az eseményadatokból rekonstruálja a tényleges, teljes folyamatokat, és olyan rejtett szűk keresztmetszeteket, valamint eltéréseket tár fel, amelyeket a hagyományos BI-eszközök nem feltétlenül mutatnak meg. Gyakorlatban hasznosítható képet ad a folyamatok végrehajtásáról.

Optimalizálja most a betegellátást, és javítsa gyorsan az eredményeket

Azonosítsa gyorsan a szűk keresztmetszeteket, és csökkentse 30%-kal a betegellátási folyamat átfutási idejét.

Próbálja ki ingyen

Nincs szükség bankkártyára. Néhány perc alatt elkezdheti.