Fejlessze a betegellátás folyamatát

6 lépéses útmutató a betegellátási folyamatok optimalizálásához az athenahealth rendszerben.
Fejlessze a betegellátás folyamatát
Betegút
athenahealth

Válasszon folyamatot

Válasszon folyamatot, hogy a csatlakoztatott munkaterületen folytathassa a munkát.

Elérhető folyamatok
Elérhető rendszerek

Optimalizálja a betegutat az athenahealth rendszerben

A betegellátás összetett folyamataiban gyakran alakulnak ki szűk keresztmetszetek és hatékonysági problémák, amelyek az ellátásra is kihatnak. Platformunk segít feltárni a jelentős késéseket, és hatékonyabbá tenni az ellátás összehangolását. Ismerje meg, hogyan fejlesztheti a működést, és érhet el jobb eredményeket a betegút minden lépésének optimalizálásával. Ezzel a betegek elégedettsége is növelhető.

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 betegutat?

A betegút az egészségügyi ellátás minden beteggel kapcsolatos mozzanatát magában foglalja, az első kapcsolatfelvételtől az utógondozásig. Az athenahealthhez hasonló összetett rendszerekben különösen fontos, hogy ezt a folyamatot hatékonyan szervezzék meg. A betegút hiányosságai növelhetik a működési költségeket és a várakozási időt, ronthatják a betegek elégedettségét, sőt az ellátás eredményességét is veszélyeztethetik. A diagnózis késése, a kezelési folyamat szűk keresztmetszetei vagy az elbocsátás összehangolásának hiánya terheli az erőforrásokat, és rontja a betegélményt. A teljes folyamat megértése és fejlesztése segít abban, hogy az egészségügyi szolgáltatók magas színvonalú, betegközpontú ellátást nyújtsanak, miközben pénzügyileg is fenntarthatóan működnek. A betegút hatékonyabbá tételével gyorsabb lehet a kezelés, jobban használhatók ki az erőforrások, és javulhatnak a betegek egészségi állapotával kapcsolatos eredmények. Nemcsak a betegség kezeléséről van szó, hanem a teljes ellátási folyamat fejlesztéséről, amelynek szervezését az athenahealth rendszer is támogatja.

Hogyan tárja fel a process mining a betegút részleteit az athenahealth rendszerben?

A hagyományos módszerek gyakran nem adnak teljes és elfogulatlan képet a betegútról. A process mining az athenahealth rendszerben automatikusan rögzített eseményadatokat elemzi, és elméleti modellek helyett a tényleges betegáramlást állítja helyre. Megmutatja a beteg útjának minden lépését a „Patient Registered” eseménytől a „Patient Discharged” eseményig, feltárva a gyakorlatban előforduló eltéréseket, változatokat és ismételt munkavégzést. Ezzel könnyebben azonosíthatók a rejtett szűk keresztmetszetek, megérthető az egyes szakaszok tényleges átfutási ideje, és láthatóvá válik, hol használják túl vagy nem eléggé az erőforrásokat. A process mining olyan kérdésekre is választ adhat, mint például: „Mennyi a betegút átlagos átfutási ideje bizonyos diagnózisok esetén?” vagy „Hol várakoznak a legtovább a betegek a „Diagnostic Test Ordered” és a „Diagnostic Test Performed” esemény között az athenahealth rendszerben?” Az ilyen részletes, adatokra épülő elemzés segít túllépni a feltételezéseken, és megalapozott döntéseket hozni a betegút fejlesztéséről.

A betegút fejlesztésének főbb területei

Az athenahealth adataira épülő process mining több olyan területet is feltár, ahol jelentősen fejleszthető a betegút:

  • A felvétel és a triázs egyszerűsítése: Azonosítsa a betegregisztráció, az első felmérés és a triázs késedelmeit, valamint a folyamat hiányosságait, hogy gördülékenyebben induljon az ellátás. Ezzel jelentősen csökkenthető a kezdeti várakozás, és javítható az első benyomás.
  • A diagnosztikai és kezelési útvonalak optimalizálása: Tárja fel a diagnosztikai vizsgálatok és a kezelési tervek kidolgozása során jelentkező eltéréseket és ismételt munkát. A bevált gyakorlatok egységesítésével csökkentheti a diagnosztikai folyamat átfutási idejét, és biztosíthatja, hogy a betegek időben megkapják a megfelelő ellátást.
  • Az ellátás összehangolása és az áthelyezések javítása: Elemezze az osztályok közötti átmeneteket, a szakorvosi konzultációkat és a másik kórterembe történő áthelyezéseket. A process mining segít feltárni a kommunikációs hiányosságokat és a szervezési akadályokat, amelyek meghosszabbítják a kórházi tartózkodást vagy nehezítik a beteg útját.
  • Az elbocsátás megtervezése és az utókövetés fejlesztése: Azonosítsa az elbocsátás megtervezésének és végrehajtásának késedelmeit, valamint az utólagos időpont-egyeztetés hiányosságait. A gyorsabb, összehangoltabb elbocsátás csökkentheti az átlagos kórházi tartózkodási időt és az ismételt felvételek arányát.
  • Az erőforrások elosztása és kihasználása: Ismerje meg, hogyan használják az erőforrásokat, például az egyes klinikai szakembereket, eszközöket és osztályokat a különböző betegutak során. Az eredmények alapján hatékonyabban tervezheti meg a beosztásokat és az erőforrások elosztását.

A betegút optimalizálásának várható eredményei

A process mining eredményeire épülő folyamatfejlesztéssel több, mérhető előnyre számíthat az egészségügyi szervezet:

  • A betegút átfutási idejének csökkentése: Rövidítse le a beteg első kapcsolatfelvételétől a felépülésig és az utógondozásig tartó teljes időt, így a betegek hamarabb juthatnak ellátáshoz.
  • A betegek elégedettségének javítása: Tegye jobbá a betegélményt rövidebb várakozással, egyértelműbb kommunikációval és összehangoltabb ellátással.
  • A működési hatékonyság növelése: Csökkentse a működési költségeket az erőforrások jobb kihasználásával, az ismételt munka mérséklésével és a betegút szükségtelen lépéseinek megszüntetésével.
  • A klinikai eredmények javítása: Egységesítse az ellátási útvonalakat, és segítse a bevált gyakorlatok követését, hogy következetesebb és eredményesebb legyen a betegellátás.
  • A szabályozási megfelelés javítása: Gondoskodjon róla, hogy a betegellátási folyamatok megfeleljenek az egészségügyi előírásoknak és a belső szabályzatoknak, így csökkentve a kockázatokat.
  • Az ismételt felvételek számának csökkentése: Az elbocsátás megtervezésének és az utókövetésnek a fejlesztésével javíthatja az elbocsátás utáni ellátást, és csökkentheti az elkerülhető ismételt felvételek számát.

A betegút optimalizálásának megkezdése

Elsőre nehéznek tűnhet a betegút optimalizálása az athenahealth rendszerben, de megfelelő megközelítéssel megvalósítható. Részletes útmutatónk lépésről lépésre mutatja be, hogyan használhatja ki a process mining lehetőségeit akkor is, ha még nem dolgozott vele. Gyakorlati, azonnal alkalmazható elemzési eredményeket kap, amelyekkel azonosíthatja a szűk keresztmetszeteket, fejlesztheti a munkafolyamatokat, és javíthatja az egészségügyi működést, valamint a betegek ellátási eredményeit. Kezdje el még ma a folyamatfejlesztést, és használja ki az athenahealth adataiban rejlő lehetőségeket.

Betegút Egészségügyi munkafolyamat Klinikai hatékonyság Betegélmény Az ellátás összehangolása Szűk keresztmetszetek elemzése Kórházi működés Betegáramlás Klinikai ellátási útvonal Egészségügyi folyamat

Gyakori problémák és kihívások

Azonosítsa, mely kihívások érintik Önt

A betegek gyakran hosszú ideig várakoznak az ellátás különböző pontjain, az első felméréstől a diagnosztikai vizsgálatokig vagy a szakorvosi konzultációig. A késedelmek elégedetlenséget okoznak, ronthatják a klinikai eredményeket, és terhelik az egészségügyi erőforrásokat. Az athenahealth rendszerben ezek a várakozások gyakran több, egymástól elkülönülő interakció között rejtve maradnak. A ProcessMind megjeleníti a betegek tényleges útját az athenahealth rendszerben, és azonosítja a szűk keresztmetszeteket, valamint azokat a pontokat, ahol a várakozás a vártnál hosszabb. Feltárja a kiváltó okokat, legyen szó az erőforrások elosztásáról, az időpont-egyeztetés hiányosságairól vagy a folyamatoktól való eltérésekről, így célzott intézkedésekkel csökkenthető a várakozási idő.

Az osztályok vagy intézmények között mozgó betegek gyakran késedelmekkel és hiányos információátadással szembesülnek. Ez frusztrálja a dolgozókat, növelheti az ellátási hibák kockázatát, és meghosszabbíthatja a kórházi tartózkodást. Az athenahealth rendszerben az átadások nem megfelelő összehangolása a betegút széttöredezéséhez vezethet. A ProcessMind feltérképezi a teljes áthelyezési folyamatot az athenahealth rendszerben, és megmutatja, hol késnek az átadások, illetve hol térnek el a bevett eljárásoktól. Azonosítja a kommunikációs hiányosságokat, és feltárja, hogyan lehet egységesebbé és gyorsabbá tenni az áthelyezéseket, hogy zökkenőmentesebb legyen az átmenet és folyamatos az ellátás.

A diagnosztikai vizsgálatok elrendelése, elvégzése vagy eredményének közlése során jelentkező hosszú átfutási idő késlelteti a kezelés megkezdését, és fokozza a betegek aggodalmát. A késedelmek ronthatják a betegek állapotát, és csökkenthetik az ellátási folyamat hatékonyságát. Az athenahealth klinikai munkafolyamataiban ezek a szűk keresztmetszetek különösen jelentősek lehetnek. A ProcessMind az athenahealth eseménynaplóit elemezve megjeleníti a diagnosztikai vizsgálat teljes folyamatát az elrendeléstől az eredményig. Pontosan megmutatja, mely szakaszok okoznak késedelmet, legyen szó időpont-egyeztetésről, az erőforrások elérhetőségéről vagy manuális lépésekről, így célzott folyamatfejlesztéssel gyorsabban elkészülhetnek az eredmények.

A nem megfelelő vagy késedelmes elbocsátástervezés meghosszabbíthatja a kórházi tartózkodást, növelheti a költségeket és az ismételt felvétel kockázatát. Előfordulhat, hogy a betegek nem kapnak megfelelő tájékoztatást az elbocsátás utáni teendőkről, vagy nem szervezik meg az utókövetést. Ez gyakori probléma, amely az athenahealth rendszert használó kórházakban is befolyásolja a betegáramlást és az erőforrások kihasználását. A ProcessMind az athenahealth adataiból rekonstruálja az elbocsátás megtervezésének lépéseit, és feltárja a kórházi tartózkodást meghosszabbító eltéréseket és késedelmeket. Megmutatja a megfelelő és a problémás útvonalak közötti különbségeket, így az egészségügyi szolgáltatók egységesíthetik az elbocsátási folyamatot, és csökkenthetik az átlagos kórházi tartózkodási időt.

A klinikai irányelvektől vagy a szabványos kezelési protokolloktól való jelentős eltérések következetlen betegellátási eredményekhez, magasabb költségekhez és a megfelelés kockázatához vezethetnek. Ha csak az athenahealth hagyományos jelentéseire támaszkodik, nehéz feltárni az eltérések kiváltó okait. A ProcessMind automatikusan feltárja a betegek tényleges kezelési útvonalait, és összeveti őket az ideális modellekkel. Megmutatja az eltéréseket, azonosítja azok előfordulási pontjait és az eredményekre gyakorolt hatásukat, így a klinikai szakemberek egységesíthetik a bevált gyakorlatokat az athenahealth rendszerben.

A gyakori ismételt felvételek az ellátás minőségének, az elbocsátás megtervezésének vagy az elbocsátás utáni támogatásnak a hiányosságaira utalhatnak. Ez ronthatja a betegek egészségi állapotát, és jelentős pénzügyi terhet róhat az egészségügyi szervezetekre. Az ismételt felvételhez vezető betegút megértése fontos, de az athenahealth adataiban nem mindig egyszerű. A ProcessMind végigköveti az ismételten felvett betegek útját, és azonosítja a gyakori mintákat, előzményeket, valamint az előző elbocsátási folyamat azon pontjait, amelyek összefügghetnek az ismételt felvétellel. Segít feltárni azokat a beavatkozási lehetőségeket, amelyekkel csökkenthető az ismételt felvételek aránya, és javíthatók a betegek hosszú távú egészségi eredményei.

Az egészségügyi erőforrásokat, köztük a dolgozókat, az eszközöket és az intézményi kapacitást gyakran nem megfelelően használják ki a kiszámíthatatlan betegáramlás vagy a nem hatékony időbeosztás miatt. Ez túlterheltséghez, erőforrás-pazarláshoz és az ellátás késedelméhez vezethet. Az erőforrások elosztásának optimalizálása az athenahealth rendszerben összetett feladat. A ProcessMind feltérképezi az erőforrások szerepét a betegút során, és azonosítja azokat a szűk keresztmetszeteket, ahol egyes erőforrások túlterheltek vagy kihasználatlanok. Megmutatja a tényleges erőforrásigényt és a kihasználás mintáit, így hatékonyabban tervezheti meg az időbeosztást és az erőforrások elosztását.

A klinikai protokollok, a jogszabályi előírások vagy a belső szabályzatok be nem tartása veszélyeztetheti a betegek biztonságát, jogi következményekkel járhat, és akkreditációs problémákat okozhat. Az athenahealth rendszerben rögzített több ezer betegút megfelelésének manuális ellenőrzése időigényes és hibalehetőségekkel jár. A ProcessMind automatikusan ellenőrzi az egyes betegutakat az előre meghatározott megfelelési szabályok és klinikai útvonalak alapján. Azonosítja a szabályszegéseket, megmutatja azok gyakoriságát és hatását, valamint az érintett lépéseket és szerepköröket, így időben mérsékelhetők a kockázatok és javítható a szabályok betartása.

A különböző szakorvosok, osztályok és kisegítő személyzet közötti széttagolt kommunikáció és összehangolatlan munka ismételt vizsgálatokhoz, késedelmes kezeléshez és kedvezőtlenebb betegélményhez vezethet. Az együttműködés hiányosságai az athenahealth szokásos jelentéseiből gyakran nem derülnek ki. A ProcessMind megmutatja, hogyan működnek együtt és adják át egymásnak a feladatokat az ellátócsapatok és osztályok a betegút során. Feltárja a kommunikációs hiányosságokat, azonosítja a sorrenden kívül végzett vagy megismételt tevékenységeket, és megmutatja, hol lehet összehangoltabbá tenni az ellátást a hatékonyabb működés és a jobb betegellátás érdekében.

Az egészségügyi szolgáltatók gyakran nem látják valós időben, hol tartanak a betegek az ellátásban, mióta vannak az adott szakaszban, és mi következik. Ez megnehezíti a késések megelőzését, az erőforrások elosztását és az athenahealth működésének tervezését. A ProcessMind az eseményadatokból rekonstruálja a betegút teljes folyamatát, és dinamikus, vizuális térképen mutatja be a tényleges betegutakat. Átláthatóvá teszi az egyes szakaszokat, így az érintettek azonnal észrevehetik az elakadásokat, nyomon követhetik az előrehaladást, és adatok alapján dönthetnek a folyamat egészének fejlesztéséről.

Jellemző célok

Határozza meg, mit jelent a siker

A várakozási idő jelentős csökkentése javítja a betegek elégedettségét, és az időben megkezdett ellátással a klinikai eredményekre is kedvezően hathat. A regisztrációnál, triázsnál vagy konzultációnál töltött rövidebb várakozás az athenahealth rendszerében is jobb betegélményt teremt.
A ProcessMind az athenahealth eseménynaplóiból azonosítja a betegút szűk keresztmetszeteit és a késések kiváltó okait. Megmutatja a tényleges folyamatokat, kijelöli a hosszú várakozási időkkel járó pontokat, és számszerűsíti azok hatását. Így célzott intézkedésekkel egyszerűsítheti a működést, és 20-30%-kal csökkentheti az átlagos várakozási időt.

A betegek osztályok vagy ellátócsapatok közötti áthelyezésének optimalizálása mérsékli a késéseket és a kommunikációs hibák kockázatát. Ez elengedhetetlen a betegbiztonsághoz és az ellátás folytonosságához az athenahealth rendszerében. A jól szervezett átadások gördülékeny betegutat biztosítanak.
A ProcessMind a betegáthelyezések teljes folyamatát láthatóvá teszi, és feltárja a hatékonytalan, illetve az előírásoknak nem megfelelő útvonalakat. Az athenahealth eseményadatainak elemzésével megmutatja a kritikus átadási pontokat és a folyamat eltéréseit, így segít a munkafolyamatok átalakításában. Ezzel 15-25%-kal javítható az áthelyezések hatékonysága.

A diagnosztikai vizsgálatok gyorsabb feldolgozása hamarabb teszi lehetővé a diagnózis felállítását és a kezelés megkezdését. Ez közvetlenül befolyásolja a felépülés idejét, és csökkenti a betegek aggodalmát. A cél az, hogy az athenahealth rendszerében rövidüljön a vizsgálat elrendelése és az eredmény elérhetővé válása közötti idő.
A ProcessMind feltérképezi a diagnosztikai munkafolyamatot a vizsgálat elrendelésétől az eredmény közléséig, és azonosítja a késést okozó tevékenységeket. Számszerűsíti az egyes lépések hatását, így az egészségügyi szolgáltatók megtalálhatják a fejlesztendő területeket. Az adatok alapján a diagnosztikai folyamat ideje akár 10-20%-kal is csökkenthető.

A hatékonyabb elbocsátástervezés gördülékenyebbé teszi a betegek további ellátását, csökkenti az ismételt felvételek számát, és javítja az ágyak kihasználtságát. A megfelelő tervezés biztosítja a szükséges elbocsátás utáni ellátást és támogatást, így az athenahealth rendszerében is javulhatnak az eredmények.
A ProcessMind megmutatja a teljes elbocsátási folyamatot, és feltárja azokat az eltéréseket és szűk keresztmetszeteket, amelyek meghosszabbítják a kórházi tartózkodást. Az eseménynaplók elemzésével azonosítja a bevált gyakorlatokat és a hozzáadott értéket nem teremtő lépéseket, majd segít egységesíteni a munkafolyamatokat. Ezzel 20%-kal csökkenthető az elbocsátási folyamat ideje, és javítható az erőforrások elosztása.

A kezelési útvonalak indokolatlan eltéréseinek csökkentése következetes, magas színvonalú ellátást biztosít, és mérsékli a megfelelési kockázatokat. Az athenahealth rendszerében alkalmazott egységes protokollok kiszámíthatóbb betegellátási eredményekhez és kevesebb orvosi hibához vezetnek.
A ProcessMind az athenahealth adataiból feltárja a tényleges kezelési útvonalakat, majd összeveti azokat a meghatározott klinikai protokollokkal. Megmutatja az eltéréseket és az előírásoknak nem megfelelő lépéseket, így a szervezetek azonosíthatják a kiváltó okokat, érvényesíthetik a bevált gyakorlatokat, és elérhetik a kritikus ellátási előírások 95%-os betartását.

A megelőzhető ismételt betegfelvételek arányának csökkentése javítja a betegek egészségi állapotát és mérsékli az egészségügyi költségeket. Az alacsonyabb arány hatékonyabb kezdeti kezelést és elbocsátás utáni ellátást jelez, ami közvetlenül javítja az athenahealth betegútjainak minőségét.
A ProcessMind elemzi az ismételt felvétellel végződő betegutakat, és azonosítja a visszatérő mintákat, a folyamat hiányosságait és a problémás pontokat. Az ismételt felvételeket összeveti a korábbi ellátási lépésekkel, és olyan megvalósítható javaslatokat ad, amelyek alapján módosítható az elbocsátás tervezése vagy az utánkövetés. A cél az ismételt felvételek 10-15%-os csökkentése.

A kórházi személyzet, eszközök és létesítmények hatékonyabb kihasználása közvetlenül befolyásolja a működési költségeket és az ellátható betegek számát. Az erőforrások jobb elosztásával az athenahealth rendszerében is hatékonyabban nyújthatók az egészségügyi szolgáltatások, felesleges terhelés nélkül.
A ProcessMind részletesen megmutatja, hogyan használják fel az erőforrásokat a betegút során, és feltárja a szűk keresztmetszeteket, valamint a kihasználatlan kapacitásokat. Számszerűsíti az erőforrások várakozási idejét és kihasználtságát, így adatok alapján módosítható az elosztás. Ezzel az osztályok erőforrás-hatékonysága 15-20%-kal javítható.

Az ellátócsapatok jobb együttműködése gördülékenyebbé teszi a betegutakat, és csökkenti a kommunikációs hiányosságokat. Ez különösen fontos az összetett betegutaknál, és javítja a betegbiztonságot, mérsékli a hibákat, valamint összehangoltabb ellátást tesz lehetővé az athenahealth rendszerében.
A ProcessMind az eseményadatok elemzésével feltárja a különböző osztályok és szerepkörök tényleges együttműködési mintáit. Megmutatja a feladatátadásokat és a kommunikáció menetét, valamint kijelöli az együttműködés elakadásait. Az így nyert információk alapján átalakíthatók a folyamatok, és 20%-kal csökkenthetők az összehangolásból eredő késések.

Ha az egészségügyi szolgáltatók a betegút kezdetétől a végéig mindent átlátnak, megalapozott döntéseket hozhatnak, és időben kezelhetik a problémákat. Az athenahealth rendszerében zajló minden lépés megértése a folyamatos fejlesztés alapja.
A ProcessMind az eseménynaplók alapján automatikusan rekonstruálja a teljes betegutat, és vizuális térképen mutatja az összes tevékenységet és útvonalat. Az érintettek így észrevehetik a váratlan eltéréseket, mérhetik az egyes szakaszok teljesítményét, és a stratégiai tervezéshez szükséges információkhoz juthatnak.

A klinikai protokollok és szabályozási előírások következetes betartása elengedhetetlen a betegbiztonsághoz és a megfelelő színvonalú ellátáshoz, valamint a szankciók elkerüléséhez. A cél a betegút során felmerülő megfelelési kockázatok módszeres azonosítása és mérséklése az athenahealth rendszerében.
A ProcessMind automatikusan összeveti a folyamatok tényleges végrehajtását az előre meghatározott szabályokkal és előírásokkal. Megmutatja a megfelelés hiányának minden esetét, számszerűsíti azok hatását, és segít feltárni a kiváltó okokat. Így a szervezetek javíthatják az előírások betartását, amelynek aránya gyakran a 98%-ot is meghaladja.

A betegút fejlesztésének 6 lépése

1

Töltse le a sablont

Teendők

Töltse le a betegút adatainak feldolgozására szolgáló, előre elkészített Excel-sablont. A sablon biztosítja, hogy az athenahealth rendszerből származó adatok megfelelő szerkezetben álljanak rendelkezésre az elemzéshez.

Miért fontos?

Az egységes adatszerkezet elengedhetetlen a pontos folyamatelemzéshez. Segít megelőzni a hibákat, és biztosítja, hogy minden betegellátási eset adatai következetesek legyenek.

Várható eredmény

Az athenahealth betegútadatokhoz kialakított, azonnal használható adatsablon.

MIT NYERHET VELE

Tárja fel a betegellátás rejtett útvonalait és késéseit

A ProcessMind megmutatja, hogyan haladnak végig a betegek az ellátási folyamaton, és kiemeli a fontos lépéseket, valamint a lehetséges késéseket. Az eredmények alapján célzottan fejlesztheti az ellátást és javíthatja a betegek kimenetelét.
  • Térképezze fel a betegek tényleges útját az athenahealth rendszerben
  • Tárja fel a szűk keresztmetszeteket és a jelentős késéseket
  • Hangolja össze hatékonyabban az ellátást
  • Növelje a betegek elégedettségét és javítsa az ellátás eredményeit
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

Jobb betegellátás és hatékonyabb működés

Az itt bemutatott eredmények azt szemléltetik, milyen hatása lehet a betegutak optimalizálásának. Az athenahealth adataira alkalmazott process mining világos képet ad a folyamatokról, így a szervezetek egyszerűsíthetik a működést, javíthatják a betegek elégedettségét, és hatékonyabban használhatják fel az erőforrásokat.

0 %
Rövidebb betegutak

Az átlagos folyamatidő csökkenése

A betegek a regisztrációtól az elbocsátásig jelentősen kevesebbet várnak, ami javítja az elégedettséget és a kórházi betegáramlást.

0 %
A protokollok következetesebb betartása

Az irányelvek betartásának javulása

Gondoskodjon róla, hogy a kritikus kezelési lépések következetesen megtörténjenek. Ezzel csökkentheti az indokolatlan eltéréseket, és javíthatja a betegbiztonságot, valamint az ellátás minőségét.

0 %
Kevesebb ismételt betegfelvétel

A megelőzhető ismételt felvételek csökkenése

Az elbocsátás tervezésének és az azt követő ellátásnak az optimalizálásával csökkenthető azoknak a betegeknek a száma, akik 30 napon belül visszatérnek a kórházba.

0 %
Gyorsabb diagnosztika

Rövidebb idő a vizsgálat elrendelésétől az eredményig

A diagnosztikai folyamat késéseinek gyors felismerésével a betegek hamarabb kapják meg a vizsgálati eredményeket és a szükséges kezelést.

0 %
Az erőforrások hatékonyabb felhasználása

Hatékonyabb osztályműködés

Részletes képet kaphat az osztályok erőforrásait érintő szűk keresztmetszetekről és a kihasználatlan kapacitásokról. Ez segít hatékonyabban beosztani a személyzetet és elosztani az eszközöket.

A tényleges eredmények a betegutak összetettségétől és az athenahealth-adatok teljességétől függően eltérhetnek. Az itt szereplő értékek különböző bevezetések során megfigyelt, jellemző javulást mutatnak.

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 időpont, amikor az adott tevékenység befejeződött.

Miért fontos?

Lehetővé teszi az aktív feldolgozási idő és a passzív várakozási idő külön kiszámítását.

A tevékenységet végző egészségügyi szakember neve.

Miért fontos?

Az erőforrás-kihasználtsági arány és az átadások elemzéséhez szükséges.

A kórházi vagy klinikai részleg, ahol a tevékenység történt.

Miért fontos?

Segít feltárni a szervezeti szűk keresztmetszeteket és az átadások hatékonysági problémáit.

A beteg egyedi, anonimizált vagy hash-elt azonosítója.

Miért fontos?

A visszavételek és a beteg kórtörténetének különböző epizódokon átívelő követéséhez szükséges.

Az epizódhoz tartozó elsődleges ICD-10-kód.

Miért fontos?

Lehetővé teszi az összehasonlítható esetek vizsgálatát, mivel a diagnózistól függően jelentősen eltérhet az átfutási idő.

A beteg életkor szerinti csoportja, például 18–25 vagy 65 év felett.

Miért fontos?

Az egészségügyi folyamatok elemzésében használt általános demográfiai csoportosítás.

A vizit besorolása, például rendelői vizit, távellátás vagy sürgősségi ellátás.

Miért fontos?

Megkülönbözteti a folyamatváltozatokat, például a távellátást és a személyes ellátást.

A beteg elbocsátáskori úti célja vagy állapota.

Miért fontos?

Fontos kontextust ad az elbocsátás tervezéséhez és a visszavételi kockázat felméréséhez.

Jelzi, hogy az epizód nem tervezett visszatérést jelent-e.

Miért fontos?

Közvetlenül támogatja a visszavételi arány KPI-t.

Tevékenységek

Követendő és optimalizálandó folyamatlépések

Ez a tevékenység jelzi, hogy a beteg megérkezett, és hivatalosan bejelentkezett a lefoglalt időpontra vagy vizsgálatra. Az athenaClinicals vagy az athenaCommunicator rendszerben ezt általában az időpontrekord állapotának kifejezett módosítása rögzíti.

Miért fontos?

Ez jelöli a beteg helyszíni ellátásának tényleges kezdetét. Fontos kiindulópont a várakozási idő és a klinikai ellátás teljes időtartamának méréséhez.

Az első klinikai értékelés, például a triázs vagy az ápolói állapotfelmérés befejezését jelöli. Ennek során rögzítik az életjeleket és a fő panaszokat. Az esemény gyakran a vizsgálathoz tartozó első aláírt klinikai feljegyzés vagy kitöltött állapotfelmérő űrlap időbélyegéből következtethető ki.

Miért fontos?

Ez a mérföldkő jelzi a klinikai ellátás kezdetét. A bejelentkezés és e tevékenység közötti idő az első várakozási idő és az erőforrások rendelkezésre állásának fontos mérőszáma.

A diagnosztikai vizsgálat eredménye véglegessé válik, és elérhető lesz a beteg dokumentációjában. Ezt általában akkor rögzítik, amikor a laboratóriumi vagy képalkotó rendszer visszaküldi az eredményt az athenahealth rendszerbe, ahol időbélyeggel ellátott bejegyzés jön létre.

Miért fontos?

Az eredmény megérkezése fontos feltétele a további klinikai döntéseknek, például a diagnózis felállításának és a kezelés megtervezésének. Ez az esemény jelöli a diagnosztikai átfutási idő mérésének végét.

A klinikus hivatalosan megállapítja vagy megerősíti a beteg aktuális vizsgálatához kapcsolódó diagnózist. Ez a beteg vizsgálatához rendelt elsődleges diagnóziskód, például az ICD-10-kód létrehozási vagy utolsó módosítási időbélyegéből következtethető ki.

Miért fontos?

Ez a meghatározó mérföldkő jelöli ki a további kezelési útvonalat. Az ezt követő tevékenységek eltéréseinek elemzése segít megérteni és egységesíteni az ellátási protokollokat.

A betegen klinikai beavatkozást, például műtétet vagy speciális terápiát végeznek. Ezt a klinikai dokumentációban kifejezett eseményként rögzítik, gyakran a beavatkozási feljegyzésben szereplő kezdési és befejezési időponttal.

Miért fontos?

A beavatkozások fontos mérföldkövek a beteg kezelésében. Az előttük és utánuk végzett tevékenységek elemzése segít hatékonyabbá tenni a műtét előtti és utáni munkafolyamatokat.

Az orvos vagy más erre jogosult egészségügyi szolgáltató hivatalos rendelést ad ki a beteg elbocsátására. Ez az EHR CPOE moduljában létrehozott, kifejezett, időbélyeggel ellátott esemény.

Miért fontos?

Ez a tevékenység indítja el az elbocsátási folyamatot. A rendelés kiadása és a tényleges elbocsátás közötti idő az elbocsátás tervezési idejének fontos teljesítménymutatója.

A beteget hivatalosan elbocsátották, így véget ért az intézményben töltött időszak. Ez a fekvőbeteg-ellátás utolsó ADT-eseménye, pontos időbélyeggel rögzítve.

Miért fontos?

Ez az esemény jelöli a betegút fő szakaszának végét. A teljes betegút időtartamának méréséhez és az ismételt felvételek elemzéséhez is elengedhetetlen.

GYIK

Gyakran ismételt kérdések

A process mining közvetlenül az athenahealth rendszerből származó adatok alapján jeleníti meg a betegút tényleges menetét, és feltárja a szűk keresztmetszeteket, a hatékonysági problémákat és a megfelelési hiányosságokat. Objektív képet ad arról, hogyan haladnak a betegek a rendszeren belül, és megmutatja, hol lehet fejleszteni. Az eseménynaplók elemzésével azonosíthatja a késések és az ellátási útvonalak eltéréseinek kiváltó okait.

A betegút process mining elemzéséhez általában az athenahealth eseménynapló-adataira van szükség. Ezek között szerepelnie kell egy esetazonosítónak, például a betegellátási eset azonosítójának, az egyes tevékenységek vagy események nevének, valamint az események időbélyegének. Az olyan további attribútumok, mint az erőforrás, a költség vagy a beteg demográfiai adatai, tovább gazdagíthatják az elemzést.

Az adatok kinyerése az athenahealth rendszerből általában a jelentéskészítési funkciók, az API-k vagy a közvetlen adatbázis-hozzáférés használatával történik, a rendszer beállításaitól és biztonsági előírásaitól függően. Szakértőink segítenek kiválasztani a biztonságos és hatékony adatkinyerési módszert. Gondoskodunk róla, hogy az adatok pontosak és teljesek legyenek a megbízható folyamatelemzéshez.

Csökkentheti a betegek várakozási idejét, egyszerűsítheti az áthelyezéseket és az átadásokat, valamint felgyorsíthatja a diagnosztikai vizsgálatokat és az eredmények közlését. A process mining a kezelési útvonalak egységesítésében, az erőforrások hatékonyabb kihasználásában és a klinikai protokollok betartásában is segít. Mindez jobb betegélményt és hatékonyabb működést eredményez.

Igen. A process mining hatékonyan azonosítja a klinikai protokolloktól való eltéréseket, és feltárja az ismételt betegfelvételek kiváltó okait. A tényleges betegutak megjelenítésével rámutat az előírásoknak nem megfelelő lépésekre és azokra a pontokra, ahol beavatkozással megelőzhető az ismételt felvétel. Ez javítja az ellátás minőségét és a megfelelést.

Az első elemzési eredmények az adatok sikeres kinyerése és a modell elkészítése után gyakran néhány héten belül elérhetők. Ez az adatok minőségétől és a projekt terjedelmétől függ. A részletes elemzés és a megvalósítható javaslatok kidolgozása általában két-három hónapot vesz igénybe. A folyamatos nyomon követés további fejlesztési lehetőségeket tár fel.

Az athenahealth rendszeren kívül szüksége lesz egy process mining szoftverre, amely beolvassa és elemzi a kinyert eseménynapló-adatokat. Egyes platformokhoz elérhetők csatlakozók, de az adatokat gyakran szabványos eseménynapló-formátumba kell rendezni. A kezdeti beállításhoz hasznos lehet az alapvető adatfeldolgozási ismeret.

A process mining az adatok szintjén kapcsolódik a rendszerhez, nem közvetlenül az athenahealth alkalmazásba épül be. Ezért elsősorban az adatok betöltését kell megoldani, nem a rendszerek integrálását. A fő feladat a releváns eseménynaplók kinyerése az athenahealth rendszerből, ami bevett elemzési gyakorlat. A jelenlegi klinikai munkafolyamatokat nem zavarja meg.

A process mining segít kezelni a hosszú várakozási időket, a nem hatékony betegáthelyezéseket és a diagnosztikai vizsgálatok késéseit. Feltárja a hiányos elbocsátástervezést, a kezelési útvonalak indokolatlan eltéréseit és az erőforrások nem hatékony felhasználását is. Láthatóvá teszi a rejtett problémákat, és pontosan megmutatja, hol akad el a folyamat.

Optimalizálja most a betegellátást, szüntesse meg a szűk keresztmetszeteket

Tárja fel a hatékonysági problémákat az athenahealth rendszerben, és csökkentse 30%-kal a betegellátási folyamat átfutási idejét.

Próbálja ki ingyen

Nincs szükség bankkártyára. Kezdje el még ma az optimalizálást.