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Migliori il percorso del paziente

La guida in 6 passaggi per ottimizzare l’assistenza ai pazienti in Oracle Health.
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Ottimizzi i percorsi dei pazienti in Oracle Health (Cerner)

Comprendere e migliorare i percorsi dei pazienti può essere complesso, poiché spesso nasconde inefficienze che incidono sia sulla qualità dell’assistenza sia sulla soddisfazione dei pazienti. La nostra piattaforma La aiuta a individuare con precisione i punti in cui si verificano i ritardi e a identificarne le cause alla radice. Questa chiarezza Le consente di semplificare le operazioni, migliorare l’esperienza dei pazienti e ottenere risultati clinici migliori.

Scarichi il nostro template dei dati preconfigurato e affronti le sfide comuni per raggiungere i Suoi obiettivi di efficienza. Segua il nostro piano di miglioramento in sei passaggi e consulti la Guida al template dei dati per trasformare le Sue operazioni.

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Perché ottimizzare il percorso del paziente in Oracle Health (Cerner)?

Comprendere e perfezionare il percorso del paziente è fondamentale per qualsiasi organizzazione sanitaria, soprattutto quando opera con un sistema completo di Electronic Health Record (EHR) come Oracle Health (Cerner). Questi sistemi complessi generano enormi quantità di dati, ma estrarre informazioni utili per comprendere davvero il flusso dei pazienti, individuare i colli di bottiglia e migliorare l'erogazione dell'assistenza può rappresentare una sfida significativa. Percorsi inefficienti comportano tempi di attesa più lunghi, maggiori costi operativi, una riduzione della soddisfazione dei pazienti e possono persino influire sugli esiti clinici. In assenza di una visione chiara e basata sui dati, gli operatori sanitari si affidano spesso a ipotesi o testimonianze individuali, rendendo difficili e spesso inefficaci gli interventi mirati. Ottimizzare il percorso del paziente all'interno di Oracle Health (Cerner) non significa soltanto aumentare l'efficienza, ma anche offrire un'assistenza di qualità superiore e migliorare l'esperienza complessiva del paziente.

Ottenere informazioni utili con il Process Mining per i percorsi dei pazienti

Il Process Mining offre un approccio innovativo all'analisi e al miglioramento del percorso del paziente, trasformando i dati grezzi degli eventi provenienti da Oracle Health (Cerner) in mappe di processo trasparenti e visive. Anziché basarsi su osservazioni manuali o interviste, il Process Mining ricostruisce i percorsi effettivi dei pazienti, dalla registrazione iniziale alla dimissione e al follow-up. Questa potente tecnica consente di:

  • Visualizzare il percorso end-to-end: osservare ogni fase attraversata dal paziente, facendo emergere le deviazioni dai percorsi ideali, come trasferimenti imprevisti tra reparti o permanenze prolungate in determinate fasi.
  • Individuare con precisione i colli di bottiglia: identificare i punti esatti del percorso del paziente in cui si verificano ritardi, ad esempio nelle attese prolungate per esami diagnostici, consulti specialistici o assegnazione del letto. Il Process Mining quantifica l'impatto di questi colli di bottiglia sul tempo di ciclo complessivo.
  • Analizzare il tempo di ciclo: comprendere quanto tempo i pazienti trascorrono in ogni fase del percorso, individuando opportunità per ridurre il tempo di ciclo e aumentare la capacità di gestione dei casi.
  • Individuare le cause alla radice delle inefficienze: analizzare in profondità le ragioni di determinati ritardi, correlando, ad esempio, i tempi di attesa con reparti specifici, disponibilità dei medici o tipologie di ricovero registrate in Oracle Health (Cerner).
  • Convalidare e migliorare i protocolli: confrontare i flussi effettivi dei pazienti con le linee guida cliniche e i protocolli terapeutici stabiliti, evidenziando le aree di mancata conformità o i protocolli che potrebbero essere migliorati.

Principali aree di miglioramento individuate tramite il Process Mining

L'applicazione del Process Mining ai dati di Oracle Health (Cerner) relativi al percorso del paziente può rivelare aree critiche da ottimizzare. Tra i miglioramenti più comuni rientrano:

  • Semplificare ricoveri e triage: ridurre i tempi di attesa alla registrazione, ottimizzare i processi di valutazione iniziale e indirizzare più rapidamente i pazienti verso il percorso assistenziale corretto.
  • Accelerare i percorsi diagnostici e terapeutici: individuare ed eliminare ritardi non necessari tra la richiesta degli esami diagnostici, la loro esecuzione e la consegna dei risultati, favorendo diagnosi e avvio delle terapie più rapidi.
  • Ottimizzare trasferimenti e passaggi di consegne: migliorare l'efficienza dei trasferimenti tra reparti, unità o livelli assistenziali, riducendo al minimo il rischio di perdita di informazioni o ritardi durante i passaggi di consegne.
  • Accelerare la pianificazione delle dimissioni: ridurre il tempo che intercorre tra la decisione di dimettere il paziente e la sua effettiva uscita, individuando inefficienze nella riconciliazione farmacologica, nella documentazione o nella programmazione degli appuntamenti di follow-up.
  • Migliorare l'utilizzo delle risorse: assegnare in modo più efficace personale, apparecchiature e strutture, comprendendo i periodi di maggiore affluenza, i percorsi più frequenti e la domanda di risorse sulla base dei dati effettivi del flusso dei pazienti.
  • Garantire la conformità: verificare che i protocolli clinici e i requisiti normativi siano rispettati con continuità, riducendo i rischi e migliorando la sicurezza dei pazienti.

Risultati attesi dall'ottimizzazione del percorso del paziente

Utilizzando il Process Mining per ottimizzare il percorso del paziente nell'ambiente Oracle Health (Cerner), potrà ottenere vantaggi significativi e misurabili:

  • Riduzione del tempo di ciclo del percorso del paziente: diminuzione significativa del tempo complessivo trascorso dai pazienti sotto la Sua assistenza, dal ricovero alla dimissione.
  • Miglioramento dell'esperienza e della soddisfazione dei pazienti: maggiore soddisfazione grazie a tempi di attesa più brevi, transizioni più fluide e percorsi assistenziali più prevedibili.
  • Miglioramento degli esiti clinici: un accesso più rapido alla diagnosi e al trattamento può favorire migliori risultati di salute e ridurre i tassi di riammissione.
  • Maggiore efficienza operativa: aumento della capacità di gestione con le risorse esistenti, riduzione dei costi operativi e miglioramento della produttività del personale.
  • Conformità più solida e mitigazione dei rischi: rispetto costante delle linee guida cliniche, riduzione delle variazioni nell'assistenza e mitigazione dei rischi potenziali.
  • Decisioni strategiche basate sui dati: possibilità per il management di disporre di informazioni oggettive e basate su evidenze, così da prendere decisioni consapevoli per il miglioramento continuo dei processi.

Inizi oggi la trasformazione del percorso del paziente

Compiere il primo passo verso un percorso del paziente più efficiente in Oracle Health (Cerner) è più semplice di quanto possa immaginare. Concentrandosi su come migliorare il percorso del paziente e ridurne il tempo di ciclo, il Process Mining offre la chiarezza necessaria per introdurre cambiamenti efficaci. Questo approccio consente alla Sua organizzazione di superare le supposizioni e prendere decisioni basate sui dati, a reale beneficio dei pazienti e dell'eccellenza operativa.

Percorso del paziente Flusso dei pazienti Efficienza sanitaria Ottimizzazione dei percorsi assistenziali Esiti clinici Esperienza del paziente Operazioni ospedaliere Gestione dei ricoveri Pianificazione delle dimissioni Utilizzo delle risorse Percorso clinico Processo sanitario

Problemi e sfide comuni

Individui le sfide che La riguardano

I ritardi nella valutazione iniziale o nel triage possono causare esiti clinici sfavorevoli, una maggiore congestione del pronto soccorso e un'esperienza negativa per i pazienti. Questo incide direttamente sulla qualità dell'assistenza e sull'efficienza operativa, generando frustrazione sia nei pazienti sia nel personale. ProcessMind analizza gli event log di Oracle Health (Cerner) per individuare con precisione i colli di bottiglia nel percorso del paziente, dalla registrazione alla valutazione iniziale, evidenziando le fasi o i reparti responsabili dei ritardi. Queste informazioni consentono di attuare interventi mirati per semplificare il flusso dei pazienti e migliorare l'erogazione dell'assistenza iniziale.

Tempi di attesa prolungati per i risultati degli esami diagnostici possono ritardare significativamente la conferma della diagnosi e l'avvio di terapie essenziali. Questo compromette l'efficacia clinica, prolunga la permanenza dei pazienti e può aumentare i costi sanitari, mettendo sotto pressione le risorse ospedaliere e il benessere dei pazienti. ProcessMind mappa visivamente l'intero percorso del paziente in Oracle Health (Cerner), evidenziando i punti in cui i tempi di elaborazione degli esami diagnostici superano i benchmark. Individuando le cause alla radice di questi ritardi, come l'assegnazione delle risorse o specifici processi di laboratorio, gli operatori sanitari possono accelerare l'assistenza e ridurre la durata della degenza.

I colli di bottiglia nel trasferimento dei pazienti tra reparti o unità ospedaliere causano carenza di posti letto, tempi di attesa più lunghi e inefficienze operative. Questo incide sul flusso dei pazienti e sull'utilizzo delle risorse e può ripercuotersi negativamente sull'esperienza dei pazienti e sul carico di lavoro del personale. ProcessMind mappa il percorso del paziente in Oracle Health (Cerner) per individuare i percorsi di trasferimento più frequenti e rivelare le fasi o i reparti in cui i trasferimenti si bloccano più spesso. In questo modo è possibile ottimizzare la gestione dei posti letto, le strategie di assegnazione dei pazienti e il coordinamento tra reparti.

Una pianificazione delle dimissioni inefficiente o tardiva può prolungare la degenza, aumentare l'occupazione dei posti letto e innalzare i tassi di riammissione. Questo incide sulla capacità ospedaliera, sui risultati economici e sulla soddisfazione dei pazienti, indicando spesso lacune nella preparazione dell'assistenza post-dimissione. ProcessMind analizza i dati del percorso del paziente in Oracle Health (Cerner) per individuare i modelli che portano a dimissioni tardive o riammissioni, come la programmazione incompleta del follow-up o l'avvio tardivo delle attività di dimissione. Queste informazioni aiutano a semplificare il processo di dimissione e a ridurre le permanenze non necessarie.

Le deviazioni non pianificate dai protocolli terapeutici stabiliti possono determinare una qualità dell'assistenza non uniforme, un maggiore rischio di complicanze e costi sanitari più elevati. Garantire il rispetto dei protocolli è fondamentale per la sicurezza dei pazienti, la prevedibilità degli esiti e la conformità normativa. ProcessMind utilizza i dati degli eventi di Oracle Health (Cerner) per rilevare ed evidenziare automaticamente i casi in cui il percorso di un paziente si discosta dal protocollo terapeutico prescritto. Questa visibilità consente di intervenire tempestivamente e adeguare i processi, migliorando la conformità e la qualità dell'assistenza.

La disponibilità limitata o l'assegnazione inefficiente di risorse essenziali, come specifiche apparecchiature mediche o consulti specialistici, può creare colli di bottiglia significativi nel percorso del paziente. Questo incide direttamente sui tempi di attesa, sull'efficienza operativa e sulla capacità di fornire assistenza tempestiva, generando arretrati. ProcessMind utilizza i dati degli eventi di Oracle Health (Cerner) per individuare con precisione i punti in cui i vincoli sulle risorse causano ritardi nel percorso del paziente, ad esempio le attese prolungate per consulti o procedure. In questo modo è possibile ottimizzare le risorse sulla base dei dati e aumentare la capacità di gestione dei pazienti.

Tassi di riammissione inaccettabilmente elevati indicano possibili lacune nel trattamento iniziale, nell'educazione alla dimissione o nell'assistenza di follow-up, con conseguenti esiti clinici peggiori e costi più elevati per il sistema sanitario. Questo compromette la fiducia dei pazienti e la reputazione dell'ospedale. ProcessMind individua le coorti di pazienti e gli specifici percorsi del paziente in Oracle Health (Cerner) associati a una maggiore probabilità di riammissione. Analizzando le attività e gli attributi precedenti, è possibile individuare le cause alla radice e definire interventi mirati per ridurre le riammissioni.

Una variabilità significativa nel trattamento di pazienti simili, dalle fasi diagnostiche alla somministrazione delle terapie, può produrre esiti non uniformi e un utilizzo inefficiente delle risorse. Questo incide sulla qualità, sul rapporto costi-efficacia e sulla standardizzazione complessiva dell'assistenza all'interno dell'istituto. ProcessMind mappa visivamente i diversi percorsi effettivi dei pazienti registrati in Oracle Health (Cerner) per diagnosi o tipologie di ricovero specifiche, evidenziando le varianti di processo e il loro impatto. In questo modo è possibile standardizzare l'assistenza e diffondere le best practice, migliorandone la coerenza.

La mancata somministrazione costante dei farmaci secondo le prescrizioni può compromettere la sicurezza dei pazienti, l'efficacia del trattamento e la conformità normativa. Monitorare il rispetto dei protocolli farmacologici è fondamentale in ambito sanitario per prevenire eventi avversi e garantire il successo terapeutico. ProcessMind è in grado di individuare negli event log di Oracle Health (Cerner) i casi in cui le attività di somministrazione dei farmaci non corrispondono agli orari o ai protocolli prescritti nel percorso del paziente. Questo evidenzia le aree in cui intervenire con la formazione del personale o adeguamenti del sistema, migliorando la conformità e la sicurezza dei pazienti.

Una degenza ingiustificatamente prolungata sottopone le risorse ospedaliere a pressione, riduce la disponibilità di posti letto e aumenta i costi operativi, compromettendo l'efficienza complessiva del sistema sanitario. Può inoltre esporre i pazienti a un rischio maggiore di complicanze correlate all'assistenza ospedaliera. ProcessMind analizza le date di dimissione previste e gli eventi effettivi di dimissione nei dati del percorso del paziente provenienti da Oracle Health (Cerner), per individuare i casi che superano la durata prevista e determinare le attività responsabili dei ritardi. Questo aiuta a ottimizzare efficacemente il flusso dei pazienti e l'assegnazione delle risorse.

I ritardi nella programmazione di appuntamenti di follow-up essenziali dopo la dimissione possono compromettere il recupero del paziente, aumentare il rischio di riammissione e interrompere la continuità assistenziale. Spesso ne derivano esiti clinici non ottimali e un maggiore ricorso ai servizi di emergenza. ProcessMind analizza il percorso del paziente per individuare il tempo che intercorre tra l'avvio della pianificazione della dimissione o la dimissione del paziente e la programmazione dell'appuntamento di follow-up in Oracle Health (Cerner). In questo modo emergono le inefficienze nel processo di programmazione dell'assistenza post-dimissione, consentendo di definire miglioramenti mirati.

Obiettivi tipici

Definisca come si presenta il successo

I lunghi tempi di attesa per le valutazioni iniziali in Oracle Health (Cerner) incidono sulla soddisfazione dei pazienti e possono ritardare interventi assistenziali essenziali. Ridurli garantisce un avvio più fluido del percorso del paziente, migliora l'esperienza e può favorire esiti clinici migliori grazie a un intervento più tempestivo. Questo incide direttamente sull'efficienza operativa e sulla fiducia dei pazienti. ProcessMind visualizza la durata esatta e le variazioni del processo di valutazione iniziale nei diversi reparti e momenti della giornata, individuando le cause alla radice dei ritardi. Analizzando gli event log di Oracle Health (Cerner), identifica le fasi specifiche o i vincoli sulle risorse che generano colli di bottiglia. Può aspettarsi una riduzione dei tempi di attesa del 15-25%, rendendo l'assistenza più accessibile ed efficiente.

I ritardi nella ricezione dei risultati degli esami diagnostici possono prolungare l’ansia dei pazienti e posticipare decisioni terapeutiche essenziali, influendo sull’intero percorso del paziente all’interno di Oracle Health (Cerner). Accelerare questo passaggio cruciale consente di formulare diagnosi più rapidamente, avviare prima i trattamenti e rafforzare la fiducia dei pazienti nell’assistenza ricevuta, migliorando l’efficacia clinica. ProcessMind mappa l’intero Workflow diagnostico, dall’ordine dell’esame alla disponibilità del risultato, evidenziando dove si verificano i ritardi e perché. Identifica le variazioni di processo e i percorsi non conformi che contribuiscono ad allungare i tempi di esecuzione. Grazie agli insight di ProcessMind, le organizzazioni possono generalmente ridurre del 20-30% i tempi di consegna dei risultati diagnostici, favorendo una progressione più rapida dei pazienti lungo i percorsi assistenziali.

Trasferimenti inefficienti dei pazienti tra reparti o unità all’interno di Oracle Health (Cerner) possono causare ritardi evitabili, difficoltà logistiche e disagio per i pazienti. Ottimizzare queste transizioni garantisce un’assistenza continua e coordinata, riduce il carico di lavoro del personale e limita il rischio di errori medici, migliorando direttamente l’esperienza del paziente e il flusso operativo. ProcessMind mostra i percorsi e la durata effettivi dei trasferimenti, portando alla luce passaggi di consegne non necessari, tempi di attesa o deviazioni dalle procedure operative standard. Analizzando i log delle attività, identifica i reparti o gli orari in cui i trasferimenti diventano colli di bottiglia. Grazie a questi insight puntuali, è possibile ridurre del 10-20% i tempi di trasferimento e migliorare il flusso dei pazienti nelle diverse unità ospedaliere.

Una pianificazione della dimissione non ottimale o tardiva in Oracle Health (Cerner) può prolungare la degenza, aumentare i costi e portare a dimissioni affrettate, con possibili ripercussioni sul recupero e sull’assistenza successiva. Una pianificazione tempestiva ed efficace garantisce che i pazienti lascino la struttura con risorse e istruzioni adeguate, riducendo il rischio di riammissione e ottimizzando l’utilizzo dei posti letto. ProcessMind visualizza il processo di dimissione dall’avvio al completamento, identificando i passaggi che causano più frequentemente ritardi o non conformità. Evidenzia le variazioni nei percorsi di dimissione e mostra dove la pianificazione proattiva viene meno. Comprendendo questi schemi, gli utenti di ProcessMind possono generalmente migliorare la preparazione alla dimissione e ridurre del 15-25% i ritardi imprevisti, ottenendo risultati migliori per i pazienti e un ricambio più efficiente dei posti letto.

Le deviazioni involontarie dai protocolli terapeutici stabiliti in Oracle Health (Cerner) possono compromettere la sicurezza dei pazienti, determinare una qualità assistenziale disomogenea e aumentare il rischio di eventi avversi. Garantire un’elevata aderenza ai protocolli clinici standardizza l’assistenza, migliora gli esiti per i pazienti e sostiene la conformità normativa, rafforzando le basi del percorso assistenziale. ProcessMind rileva automaticamente tutti i percorsi effettivi di assistenza ai pazienti e li confronta con i protocolli clinici predefiniti, identificando immediatamente le deviazioni, la loro frequenza e il loro impatto. Indica con precisione dove e perché si verificano casi di non conformità nel sistema Oracle Health (Cerner). Questa visibilità consente alle organizzazioni di migliorare del 10-20% l’aderenza ai protocolli, offrendo un’assistenza più coerente e sicura.

I colli di bottiglia nelle risorse, che riguardino il personale, le apparecchiature o la disponibilità di posti letto, possono rallentare significativamente il percorso dei pazienti in Oracle Health (Cerner), causando ritardi, frustrazione e risultati non ottimali. Ottimizzare l’allocazione delle risorse garantisce che i pazienti attraversino in modo efficiente le diverse fasi dell’assistenza, aumentando il throughput e massimizzando l’utilizzo degli asset sanitari critici. ProcessMind offre una visione chiara e basata sui dati dell’utilizzo delle risorse lungo l’intero percorso del paziente, identificando i punti in cui si verificano carenze o sovraccarichi. Mostra l’impatto della disponibilità delle risorse sulle prestazioni del processo e sui tempi di attesa dei pazienti. Sfruttando questi insight, le organizzazioni possono riallocare le risorse in modo più efficace, migliorando potenzialmente del 10-18% l’efficienza del flusso dei pazienti e riducendo i tempi di inattività degli asset critici.

Tassi elevati di riammissione sono spesso indicativi di lacune nell’assistenza post-dimissione, di un’educazione insufficiente del paziente o di dimissioni premature, con costi significativi e ripercussioni sul benessere dei pazienti. Ridurre le riammissioni evitabili in Oracle Health (Cerner) migliora gli esiti clinici, riduce la spesa sanitaria e rafforza la reputazione dell’organizzazione che eroga l’assistenza. ProcessMind analizza il percorso del paziente fino alla dimissione e identifica schemi, attività o passaggi mancanti specifici correlati a un maggiore rischio di riammissione. Può evidenziare incoerenze nei processi di pianificazione della dimissione e di follow-up. Portando alla luce questi fattori critici, ProcessMind contribuisce a ridurre del 5-15% le riammissioni evitabili, favorendo un’assistenza più efficace e sostenibile.

Percorsi assistenziali incoerenti tra diversi clinici o reparti all’interno di Oracle Health (Cerner) possono determinare una qualità dell’assistenza variabile, costi più elevati ed esiti imprevedibili per i pazienti. Standardizzare questi percorsi garantisce un’esperienza coerente e di alta qualità, migliora l’efficienza e riduce la variabilità della pratica clinica. ProcessMind rileva automaticamente le variazioni effettive nel processo di assistenza, identificando tutti i percorsi comuni e devianti seguiti dai pazienti. Visualizza quali percorsi portano a esiti migliori o peggiori, consentendo iniziative di standardizzazione basate sui dati. Questa funzionalità permette alle organizzazioni di ridurre del 15-25% le variazioni di processo, favorendo un’erogazione dell’assistenza più prevedibile e di alta qualità lungo l’intero percorso del paziente.

Le lacune nella conformità delle procedure di somministrazione dei farmaci possono causare gravi problemi di sicurezza, eventi avversi correlati ai farmaci e un’efficacia terapeutica non ottimale nell’ambiente Oracle Health (Cerner). Garantire il rigoroso rispetto dei protocolli farmacologici è fondamentale per il benessere dei pazienti, la conformità normativa e la qualità complessiva dell’assistenza lungo tutto il percorso del paziente. ProcessMind analizza gli Event Log per monitorare ogni passaggio del processo di somministrazione dei farmaci, identificando passaggi saltati, azioni tardive o deviazioni dai Workflow prescritti. Indica le circostanze specifiche o i reparti in cui i problemi di conformità sono più frequenti. Sfruttando questi insight, le organizzazioni possono migliorare del 10-20% la conformità nella somministrazione dei farmaci, aumentando significativamente la sicurezza dei pazienti.

Una degenza prolungata negli ospedali che utilizzano Oracle Health (Cerner) comporta costi più elevati, riduce la disponibilità di posti letto per i nuovi pazienti e può aumentare il rischio di condizioni acquisite in ospedale. Ottimizzare il percorso del paziente per eliminare i giorni di assistenza non necessari migliora direttamente l’efficienza operativa, riduce la spesa sanitaria e aumenta la soddisfazione dei pazienti. ProcessMind offre una visione end-to-end del percorso del paziente, identificando le attività sul percorso critico e i principali colli di bottiglia che contribuiscono al prolungamento della degenza. Quantifica l’impatto dei diversi ritardi, come i tempi di attesa per la diagnostica o le inefficienze nei trasferimenti, sulla durata complessiva della degenza. Intervenendo sulle cause profonde specifiche, le organizzazioni possono generalmente ridurre dell’8-15% la durata della degenza, liberando risorse e migliorando il flusso dei pazienti.

I ritardi nella programmazione degli appuntamenti di follow-up dopo la dimissione da Oracle Health (Cerner) possono interrompere la continuità assistenziale, peggiorare gli esiti a lungo termine e aumentare la probabilità di riammissione. Accelerare questo processo garantisce ai pazienti un supporto post-dimissione tempestivo, fondamentale per il recupero e la gestione complessiva della salute. ProcessMind segue il percorso del paziente dall’avvio della dimissione alla programmazione effettiva degli appuntamenti di follow-up, identificando ritardi amministrativi o inefficienze nei passaggi di consegne. Evidenzia durate tipiche e variazioni in questo passaggio post-dimissione cruciale. Ottimizzando questi processi, le organizzazioni possono ridurre del 15-25% i tempi di programmazione del follow-up, garantendo ai pazienti una transizione più fluida e una migliore aderenza ai piani assistenziali successivi.

Il percorso di miglioramento in 6 fasi per il Patient Journey

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Cosa fare

Ottenga il Template Excel specializzato progettato per l’analisi del Patient Journey. Questo Template fornisce la struttura corretta per estrarre i dati pertinenti sugli episodi dei pazienti.

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Perché è importante

Una struttura dati standardizzata garantisce un’analisi accurata e coerente, costituendo la base essenziale per il Process Mining senza discrepanze nei dati.

Risultato previsto

Un Template Excel vuoto, adattato all’estrazione dei dati del Patient Journey e pronto per essere compilato.

COSA OTTERRÀ

Porti alla luce informazioni nascoste nei Workflow dei pazienti

ProcessMind trasforma i dati grezzi in visualizzazioni chiare, mostrando il flusso effettivo dei percorsi dei pazienti. Comprenda con precisione dove si verificano i colli di bottiglia e come migliorare l’assistenza ai pazienti e l’efficienza operativa.
  • Visualizzi i percorsi effettivi dei pazienti
  • Individui con precisione i colli di bottiglia nell’erogazione dell’assistenza
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  • Semplifichi le operazioni di Oracle Health (Cerner)
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RISULTATI TIPICI

Impatto reale sull’assistenza ai pazienti

Questi risultati illustrano come l’utilizzo del Process Mining con i dati di Oracle Health e Cerner relativi agli episodi dei pazienti fornisca insight utilizzabili, favorendo miglioramenti nell’assistenza e nell’efficienza operativa. Visualizzando e analizzando il percorso del paziente, le organizzazioni possono identificare i colli di bottiglia e ottimizzare i percorsi assistenziali.

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Valutazioni iniziali più rapide

Riduzione dei tempi di attesa dei pazienti

Identificare ed eliminare i colli di bottiglia nel processo di triage e valutazione riduce significativamente il tempo che i pazienti attendono prima di essere visitati da un clinico. Questo porta a una maggiore soddisfazione dei pazienti e a un’assistenza più tempestiva.
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Riduzione della durata della degenza

Ottimizzazione della durata del percorso del paziente

Individuare ritardi e inefficienze lungo l’intero episodio assistenziale, dal ricovero alla dimissione. Ridurre i giorni di degenza non necessari libera posti letto e diminuisce i costi operativi.
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Maggiore aderenza ai protocolli

Pratica clinica coerente

Visualizzare le deviazioni dai protocolli terapeutici stabiliti e identificarne le cause profonde consente di affrontare la non conformità. In questo modo i pazienti ricevono un’assistenza standardizzata e di alta qualità, con una riduzione dei rischi e un miglioramento degli esiti.
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Riduzione delle riammissioni evitabili

Migliori esiti post-dimissione

Analizzare i processi di dimissione e il follow-up successivo per identificare i fattori che contribuiscono alle riammissioni. Ridurre le riammissioni evitabili migliora la salute dei pazienti e consente risparmi significativi.
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Percorsi dei pazienti più fluidi

Maggiore standardizzazione dei processi

Rilevare le variazioni effettive nei percorsi dei pazienti e identificare quelli ottimali. Standardizzare l’erogazione dell’assistenza riduce la confusione, migliora l’allocazione delle risorse e aumenta la prevedibilità operativa complessiva.
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Risultati diagnostici più rapidi

Riduzione del tempo necessario per la diagnosi

Identificare i ritardi tra la richiesta degli esami diagnostici e la consegna dei risultati consente di prendere decisioni cliniche più rapidamente. Questo accelera l’avvio del trattamento e riduce l’ansia dei pazienti, migliorando gli esiti.

I risultati variano in base alla complessità del processo e alla qualità dei dati. Queste cifre rappresentano miglioramenti tipici osservati nelle diverse implementazioni.

Dati consigliati

Inizi dai dati e dalle attività più importanti, quindi ampli l’analisi secondo necessità.
Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

Attributi

Punti dati fondamentali da acquisire per l’analisi

Identificativo univoco della specifica visita del paziente o dell’episodio assistenziale.

Perché è importante

È la chiave fondamentale necessaria per ricostruire il percorso end-to-end del paziente dal ricovero alla dimissione.

Il nome o la descrizione dell’evento clinico o amministrativo eseguito.

Perché è importante

Definisce i passaggi della mappa di processo e consente di visualizzare il Workflow.

La data e l'ora precise in cui l'attività si è verificata o è stata completata.

Perché è importante

È essenziale per determinare la sequenza degli eventi e calcolare KPI di performance come i tempi di attraversamento.

Identificativo univoco del paziente tra più episodi di cura.

Perché è importante

Consente di calcolare il KPI «Tasso di riammissione dei pazienti», collegando episodi distinti alla stessa persona.

Classificazione della visita del paziente, ad esempio ricovero, prestazione ambulatoriale o emergenza.

Perché è importante

Consente di confrontare percorsi e capacità di elaborazione nei diversi contesti assistenziali.

Il reparto, l'unità o la divisione specifica in cui si è verificato l'evento.

Perché è importante

È essenziale per analizzare i colli di bottiglia nei singoli reparti e visualizzare la distribuzione geografica del flusso dei pazienti.

L'identificativo o il nome del professionista sanitario che ha eseguito l'attività.

Perché è importante

Supporta l'analisi delle risorse e consente di individuare potenziali esigenze formative o squilibri nei carichi di lavoro.

Il nome dello specifico ordine inserito, ad esempio un esame di laboratorio o un farmaco.

Perché è importante

È necessario per un'analisi dettagliata dei percorsi diagnostici e terapeutici.

La destinazione o lo stato del paziente al momento della dimissione.

Perché è importante

È una metrica chiave dell'esito e definisce lo «stato finale» del percorso del paziente.

Indicatore che segnala se l'episodio si è verificato entro 30 giorni da una dimissione precedente.

Perché è importante

Supporta direttamente il KPI «Tasso di riammissione dei pazienti», una metrica fondamentale della qualità dell'assistenza.

Il codice ICD-10 o SNOMED che rappresenta il motivo principale dell'assistenza.

Perché è importante

Consente di confrontare in modo omogeneo i percorsi dei pazienti affetti da patologie specifiche.

Attività

Passaggi del processo da monitorare e ottimizzare

Segna l’inizio dell’episodio assistenziale, quando il paziente arriva e viene inserito nel sistema. In Cerner Millennium, questo evento viene registrato quando viene creato il record dell’incontro o impostato il timestamp di registrazione.

Perché è importante

Stabilisce l’orario di inizio per il calcolo della durata della degenza (LOS) e per l’analisi iniziale dei tempi di attesa.

Rappresenta il completamento della valutazione infermieristica iniziale o del modulo di triage nel contesto dell’emergenza o del ricovero. In genere corrisponde a uno specifico modulo o evento clinico documentato nel sistema.

Perché è importante

È fondamentale per calcolare il KPI “Tempo di attesa per la valutazione iniziale” e identificare i colli di bottiglia all’ingresso della struttura.

Si verifica quando un clinico inserisce la richiesta di un esame di laboratorio o di diagnostica per immagini. Questo timestamp avvia il calcolo del tempo di esecuzione diagnostica.

Perché è importante

È il punto di partenza per il KPI “Tempo di consegna del risultato diagnostico” e aiuta a identificare i ritardi tra richiesta ed esecuzione.

Si verifica quando una diagnosi formale viene aggiunta al record dell’incontro del paziente. È distinta dal risultato di un esame e rappresenta la conferma della condizione da parte del clinico.

Perché è importante

È essenziale per la milestone “Diagnosi confermata” e per analizzare il tempo necessario a formulare una diagnosi definitiva.

È il momento in cui un risultato di laboratorio o di diagnostica per immagini viene finalizzato e reso disponibile al clinico. Questo evento conclude l’intervallo del tempo di esecuzione diagnostica.

Perché è importante

Completa il ciclo del “Tempo di consegna del risultato diagnostico” e attiva le successive decisioni terapeutiche.

Indica che il paziente si è spostato fisicamente da una sede a un’altra, ad esempio dal pronto soccorso alla terapia intensiva. L’evento viene tracciato tramite la cronologia delle sedi.

Perché è importante

Consente di analizzare l’efficienza dei trasferimenti tra reparti e di visualizzare il flusso dei pazienti all’interno dell’ospedale.

È l’evento in cui il medico inserisce l’ordine di dimissione del paziente. Avvia il conteggio del tempo di pianificazione della dimissione.

Perché è importante

È il punto di partenza per il “Tempo di ciclo della pianificazione della dimissione”. Un intervallo tra questo evento e la dimissione effettiva indica ritardi operativi.

È l’evento amministrativo finale che chiude la degenza del paziente. Questo timestamp viene utilizzato per calcolare la durata complessiva della degenza.

Perché è importante

È l’evento finale principale del processo, essenziale per i calcoli della LOS e delle riammissioni.

Domande frequenti

Domande frequenti

Il Process Mining visualizza i percorsi effettivi dei pazienti analizzando i dati degli eventi provenienti da Oracle Health. Aiuta a individuare colli di bottiglia, come tempi di attesa eccessivi o ritardi prolungati nella diagnostica, e fa emergere le deviazioni dai protocolli di trattamento standard. In questo modo consente di prendere decisioni basate sui dati per semplificare le attività e migliorare l’efficienza dell’assistenza ai pazienti.

Per eseguire il Process Mining sono principalmente necessari Event Log che descrivano ogni fase del Patient Journey. I dati chiave includono un identificativo univoco dell’episodio del paziente, i nomi delle attività e i timestamp corrispondenti per ciascuna attività. Attributi aggiuntivi, come informazioni sulle risorse o metriche degli esiti, possono arricchire l’analisi.

L’estrazione dei dati prevede in genere l’interrogazione del database Oracle Health (Cerner) o l’utilizzo delle interfacce di reporting disponibili. È fondamentale identificare le tabelle e i campi corretti che acquisiscono gli Event Log degli episodi dei pazienti. Raccomandiamo di collaborare con il Suo team IT e con gli amministratori Cerner per garantire un recupero dei dati sicuro e conforme.

Può aspettarsi miglioramenti significativi, come la riduzione dei tempi di attesa per la valutazione iniziale, la consegna più rapida dei risultati diagnostici e una diminuzione dei tassi di riammissione prevenibili. Il Process Mining aiuta a ottimizzare l’allocazione delle risorse e a standardizzare i percorsi assistenziali, favorendo un’esperienza dei pazienti più efficiente e conforme.

Una soluzione di Process Mining richiede una piattaforma in grado di acquisire e analizzare dataset di grandi dimensioni. Sebbene i requisiti specifici varino in base al fornitore, sono comunemente necessari un metodo sicuro di integrazione dei dati, una capacità di elaborazione adeguata e l’accesso a un’interfaccia utente per l’analisi. La maggior parte delle soluzioni è basata sul cloud, riducendo al minimo l’infrastruttura locale.

La configurazione iniziale, inclusi l’estrazione dei dati e la configurazione del modello, può richiedere da alcune settimane a un paio di mesi, a seconda della disponibilità e della complessità dei dati. Una volta avviato il flusso dei dati, le prime indicazioni possono essere generate rapidamente, spesso entro pochi giorni. L’analisi continua offre ulteriori opportunità di ottimizzazione.

Sì, la sicurezza dei dati è prioritaria. Le soluzioni di Process Mining affidabili rispettano rigorose normative sulla privacy dei dati, inclusa HIPAA. Durante il trasferimento e l’analisi, i dati vengono in genere pseudonimizzati o anonimizzati, garantendo la riservatezza dei pazienti e mantenendo al contempo indicazioni utili sul processo.

Certamente. Il Process Mining è particolarmente efficace nell’individuare le deviazioni dai protocolli e dai percorsi clinici predefiniti. Confrontando i Patient Journey effettivi con i modelli ideali, può evidenziare i casi di non conformità, consentendo agli operatori sanitari di analizzarne le cause profonde e implementare azioni correttive.

Gli strumenti di BI mostrano «che cosa è successo» e le Dashboard di reporting presentano metriche aggregate, mentre il Process Mining va oltre e rivela «come e perché è successo». Ricostruisce i flussi effettivi end-to-end del processo a partire dai dati degli eventi, facendo emergere colli di bottiglia e variazioni nascoste che la BI tradizionale potrebbe non rilevare. Fornisce indicazioni concrete sull’esecuzione del processo.

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