Javítsa a betegellátás folyamatát
Válasszon folyamatot
Válasszon folyamatot, hogy a csatlakoztatott munkaterületen folytathassa a munkát.
Optimalizálja a betegellátási munkafolyamatokat az Epic EHR rendszerben
Platformunk feltárja a napi munkafolyamatok rejtett szűk keresztmetszeteit és eltéréseit, amelyek lassítják az előrehaladást. Az eseményadatok elemzésével pontosan meghatározhatja a késések helyét, és feltárhatja a működési nehézségek okait. Ezek alapján egyszerűsítheti a klinikai ellátási útvonalakat, és gördülékenyebbé teheti az ellátásban részt vevők munkáját.
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
A betegellátási folyamatok fejlesztésének stratégiai értéke
A mai egészségügyben a betegellátás nem csupán klinikai találkozások sorozata. Összetett kapcsolatrendszer, amely meghatározza az ellátás minőségét és a szervezet pénzügyi helyzetét is. Ha az Epic EHR rendszerben követi a betegellátást, egy kiterjedt rendszerrel dolgozik, ahol minden regisztráció, triázsbejegyzés és gyógyszerrendelés digitális nyomot hagy. Az adatok nagy mennyisége azonban gyakran elfedi, hogyan haladnak valójában a betegek az intézményen belül. A folyamat fejlesztése azért fontos, mert a hatékonysági problémák nemcsak bevételkiesést okozhatnak, hanem ronthatják a klinikai eredményeket, növelhetik a szakemberek kiégését, és csökkenthetik a betegek elégedettségét. A folyamatok fejlesztésével az egészségügyi vezetők a személyes tapasztalatok helyett adatokra alapozhatják döntéseiket, így a betegek a megfelelő időben kaphatják meg a megfelelő ellátást.
Az Epic EHR adatainak átalakítása folyamatismeretté
A process mining összekapcsolja az Epic moduljaiban, például az EpicCare és a Cadence rendszerben tárolt nyers adatokat a működés fejlesztéséhez szükséges, konkrét megállapításokkal. Az Epic kiváló eszközöket kínál egy-egy időpont állapotának riportálására, a process mining viszont a betegellátási epizód teljes időbeli alakulását vizsgálja. Összeköti a sürgősségi osztályon történő regisztrációt a beteg szakosodott osztályról való elbocsátásával. Több ezer beteg tényleges útvonalát megjelenítve láthatja, hol térnek el a folyamatok az ellátási protokolloktól. Így kézi kartonellenőrzés nélkül is feltárhatja, hol akad el a folyamat, például a diagnosztikai vizsgálatok késése vagy a szakorvosi konzultációk szűk keresztmetszete miatt.
A rejtett szűk keresztmetszetek és fennakadások feltárása
Az egészségügy egyik jelentős kihívása, hogy a láthatatlan szűk keresztmetszetek késleltetik az ellátást. Előfordulhat például, hogy a beteg órákig vár, mert még nem tekintették át egy diagnosztikai vizsgálat eredményét, vagy mert az elbocsátás tervezése nem kezdődött elég korán. Az Epic EHR adataira alkalmazott process mining segítségével pontosan meghatározhatja ezeket a fennakadásokat. Kiderülhet, hogy egyes osztályokon lényegesen hosszabb a triázs átfutási ideje, vagy bizonyos kezelési útvonalak után gyakrabban kerülnek vissza a betegek a kórházba. A problémás pontok azonosítása után célzott intézkedéseket vezethet be, például módosíthatja a létszámot a csúcsidőszaki betegfelvételekhez igazodva, vagy értesítéseket állíthat be az EHR-ben, hogy a klinikai teendők gyorsabban elinduljanak.
Az eredmények mérése klinikai és működési KPI-okkal
A betegellátás fejlesztése több fontos teljesítménymutatóban is mérhető eredményt hoz. Elsősorban a teljes átfutási idő csökkenthető, ami közvetlenül befolyásolja az ágyak felszabadulását és a kórház kapacitását. Ha gördülékenyebbé teszi a felvételtől az elbocsátásig tartó folyamatot, több beteget láthat el anélkül, hogy feltétlenül bővítenie kellene az infrastruktúrát. A process mining abban is segít, hogy az ellátás megfeleljen a klinikai útvonalaknak, ami a betegbiztonság és a biztosítói térítés szempontjából egyaránt fontos. Az ellátás módjának változékonyságát csökkentve kiszámíthatóbb és megbízhatóbb működést alakíthat ki. Ez nemcsak a felesleges erőforrás-felhasználás mérséklésével javítja a pénzügyi eredményeket, hanem gördülékenyebb, átláthatóbb felépülési folyamatot is biztosít a betegeknek.
Az egészségügyi működés fejlesztése
A klinikai folyamatok fejlesztéséhez nem kell teljesen átalakítania a meglévő rendszereket. Elég, ha az egyes feladatok kezelése helyett a teljes folyamat menetére összpontosít. Az Epic EHR rendszerhez készült sablonokkal gyorsan áttekintheti a jelenlegi működést, és azonosíthatja a könnyen megvalósítható fejlesztéseket. Akár a sürgősségi várakozási időt szeretné csökkenteni, akár a műtők kihasználtságát javítani, akár az elbocsátás utáni kontrollt időben biztosítani, a szükséges adatok már ott vannak a rendszerében. A process mining segítségével feltárhatja ezeket az adatokat, és megalapozott döntéseket hozhat, amelyek a munkatársaknak és az ellátásukra támaszkodó betegeknek egyaránt előnyösek.
A betegút fejlesztésének 6 lépése
Töltse le a sablont
Teendők
Szerezze be az Epic EHR-adatszerkezetéhez készült Excel-sablont, amelyben a klinikai és adminisztratív mezők megfelelően vannak hozzárendelve.
Miért fontos?
Az előre kialakított szerkezet csökkenti a hozzárendelési hibák számát, és a betegellátási esetek adatait a process mining követelményeihez igazítja.
Várható eredmény
Azonnal használható adatszerkezet a betegút elemzéséhez.
Exportálja az adatokat
Teendők
A Reporting Workbench vagy a Clarity segítségével nyerjen ki három–hat hónapnyi betegellátási eseménynaplót az Epic olyan moduljaiból, mint a Cadence és az EpicCare.
Miért fontos?
A korábbi adatok valós képet adnak arról, hogyan haladnak ténylegesen a betegek az ellátásban, és feltárják a rejtett szűk keresztmetszeteket.
Várható eredmény
A közelmúlt betegkapcsolatainak és klinikai eseményeinek teljes adatkészlete.
Töltse fel az adatkészletet
Teendők
Töltse fel biztonságosan a kitöltött fájlt a ProcessMindba az automatikus folyamatfeltárás és -térképezés elindításához.
Miért fontos?
A gyors feldolgozás interaktív vizualizációkká alakítja a nyers klinikai eseménynaplókat, így azonnal felismerhetők a betegáramlás hatékonysági problémái.
Várható eredmény
A tényleges betegutak digitalizált, teljes folyamatot bemutató vizualizációja.
Elemezze a folyamatot
Teendők
Tekintse meg az AI által készített dashboardokat, hogy megtalálja a triázs, a diagnosztika vagy az elbocsátás késéseit, és ellenőrizze az automatikus optimalizálási javaslatokat.
Miért fontos?
Ha kiderül, hol térnek el a klinikai betegutak az ellátási standardtól, csökkenthető a kezelések változatossága, és javíthatók az eredmények.
Várható eredmény
Az ellátás fő szűk keresztmetszeteinek és a megfelelési hiányosságoknak az egyértelmű azonosítása.
Vezesse be a fejlesztéseket
Teendők
Állítsa fontossági sorrendbe a folyamatmódosításokat, például az elbocsátás tervezésének egyszerűsítését vagy a szakorvosi konzultációk optimalizálását, majd ennek megfelelően frissítse az Epic munkafolyamatait.
Miért fontos?
Az adatokra épülő felismerések alapján végrehajtott módosítások rövidebb várakozási időt és a klinikai erőforrások jobb kihasználását eredményezik.
Várható eredmény
A klinikai és adminisztratív csapatok által bevezethető, konkrét változtatások.
Kövesse nyomon a folyamatot
Teendők
Rendszeresen frissítse az adatokat, hogy nyomon kövesse a változtatások hatását az olyan fő teljesítménymutatókra, mint az ápolási idő és a visszavételek aránya.
Miért fontos?
A folyamatos nyomon követés segít fenntartani az elért javulást, és lehetővé teszi a gyors beavatkozást, ha új szűk keresztmetszetek jelennek meg.
Várható eredmény
Folyamatos rálátás a folyamat állapotára és a fejlesztések mérhető megtérülésére.
KLINIKAI BETEKINTÉS
Lássa át az Epic EHR munkafolyamatait
- Kövesse nyomon valós időben a betegek tényleges útját
- Tárja fel az elbocsátási késések okait
- Elemezze a triázs teljesítményét az egyes osztályokon
- Kövesse nyomon a működési változtatások hatását
IGAZOLT EREDMÉNYEK
Klinikai és működési teljesítmény javítása
Az egészségügyi szervezetek process mining segítségével jelenítik meg az Epic EHR-ben rögzített teljes betegellátási esetet. Így a csapatok megszüntethetik az ellátás késéseit, és jobban kihasználhatják az erőforrásokat. Ezek a mutatók megmutatják, hogyan javítja az adatokra épülő folyamatfejlesztés a betegellátás tapasztalatát.
Rövidebb triázsidő
Ha gördülékenyebbé válik a regisztrációtól az első vizsgálatig tartó folyamat, a betegek hamarabb juthatnak klinikai ellátáshoz.
Csökken a nem tervezett visszavételek száma
Az elbocsátás és az utánkövetés tervezésének hiányosságai feltárhatók, így megelőzhető, hogy a betegek az elbocsátást követő 30 napon belül nem tervezett ellátásra térjenek vissza.
Nő a protokollok betartása
Ha a betegellátási esetek megfelelnek a bizonyítékokon alapuló standardoknak, minden klinikai lépés a megfelelő sorrendben történik, ami javítja az egészségi eredményeket.
Rövidebb az ápolási idő
Ha az elbocsátás tervezése korábban kezdődik a betegút során, hamarabb felszabadulnak az értékes kórházi ágyak, és kevesebb szervezési akadály nehezíti az osztályok közötti áthelyezést.
Rövidebb idő a konzultációig
Ha rövidebb idő telik el a konzultációs kérés és a tényleges vizsgálat között, gyorsabban születhetnek meg a kezelési döntések, és javulhat a betegellátás tapasztalata.
Az eredmények a folyamat összetettségétől és az adatok minőségétől függően változnak. Az itt szereplő értékek az egészségügyi bevezetések során jellemzően elért javulásokat mutatják.
Javasolt adatok
GYIK
Gyakran ismételt kérdések
A process mining az Epic EHR eseménynaplóinak felhasználásával pontosan megmutatja, hogyan haladnak a betegek az ellátásban. Feltárja a hagyományos jelentésekből gyakran kimaradó szűk keresztmetszeteket, például a triázs vagy az osztályok közötti áthelyezés késéseit. Az adatokra épülő elemzés révén nem találgatni kell, hol vannak problémák, hanem a tényleges mintázatok alapján lehet azonosítani őket.
Az adatokat általában a Clarity vagy a Caboodle jelentéskészítő adatbázisaiból nyerik ki, a betegellátási esethez kapcsolódó eseménynaplókra összpontosítva. Az adatok között szerepelnie kell egy egyedi azonosítónak, a tevékenységek leírásának, például a triázs kezdetének vagy az elbocsátás befejezésének, valamint minden esemény időbélyegének. A legtöbb csapat szabványos SQL-lekérdezéseket vagy meglévő ETL-folyamatokat használ az adatok biztonságos kinyeréséhez.
Igen. Az eszköz pontosan megmutatja, hol akad el az elbocsátás, például a betegszállításra, a gyógyszertári jóváhagyásra vagy az orvosi aláírásra várva. Ezeknek az akadályoknak a megjelenítésével a klinikai vezetők célzott módosításokat vezethetnek be, lerövidíthetik az elbocsátási folyamatot, és több ágyat tehetnek elérhetővé. A változtatások hatása valós időben is nyomon követhető, így ellenőrizhető, hogy a javulás tartós-e.
Nem. A process mining nem avatkozik be a munkába, hanem az Epic rendszerben a személyzet által már rögzített digitális nyomokat elemzi. A jelenlegi folyamatot mutatja be anélkül, hogy az orvosoknak változtatniuk kellene a betegellátás dokumentálásán. Az eredmények segítenek egyszerűsíteni a munkafolyamatokat a szükségtelen lépések és kézi kerülőmegoldások megszüntetésével.
A legtöbb egészségügyi szervezet az első adatkinyeréstől számított négy–hat héten belül megkapja az első folyamattérképeket. Ez az időszak magában foglalja az adatok kezdeti tisztítását, az események betegúthoz rendelését és az eredmények klinikai érintettekkel történő ellenőrzését. Az alapok kialakítása után a folyamatos nyomon követés azonnali rálátást ad a napi működésre.
Az adatvédelem elsődleges szempont. A process mining beállításakor általában még az adatok biztonságos környezetből való kikerülése előtt álnevesítik a betegellátási esetek azonosítóit. A védett egészségügyi adatok kiszűrhetők úgy, hogy közben megmarad az optimalizáláshoz szükséges eseménysorrend. Így az elemzés használható eredményeket ad, és megfelel a HIPAA, valamint az egészségügyi adatokra vonatkozó egyéb szabályozások követelményeinek.
A teljes betegút elemzésével az eszköz összefüggéseket tárhat fel bizonyos kezelési útvonalak és a nem tervezett visszavételek között. Kiderülhet például, hogy nagyobb eséllyel térnek vissza azok a betegek, akiknél kimaradt az utánkövetési időpont egyeztetése, vagy akiknek az elbocsátását elhamarkodottan tervezték meg. Az eredmények alapján egységesíthetők az ellátási protokollok, javíthatók a betegkimenetelek, és csökkenthetők a visszatérések.
Általában szükség van egy, az Epic jelentéskészítési struktúráját ismerő adatelemzőre és egy klinikai vezetőre, aki értelmezi a folyamattérképeket. A technikai fenntartás része a Clarity vagy a Caboodle adatfolyamának kezelése, hogy az elemzés a legfrissebb betegellátási eseteket tükrözze. Sok szervezet kisebb kísérleti projekttel kezd, mielőtt összetettebb osztályokra is kiterjesztené a megoldást.
Fejlessze a betegellátást, és csökkentse a folyamat átfutási idejét
Tárja fel a klinikai folyamatok szűk keresztmetszeteit, és csökkentse az átfutási időt 30%-kal.
Nincs szükség bankkártyára. A beállítás csak néhány percet vesz igénybe.