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Migliori il percorso del paziente

Guida in 6 passaggi per ottimizzare i flussi di lavoro Epic EHR.

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Ottimizzi i flussi di lavoro del percorso del paziente in Epic EHR

La nostra piattaforma offre una visione chiara dei flussi di lavoro quotidiani, facendo emergere colli di bottiglia e deviazioni che rallentano le attività. Analizzando i dati degli eventi, può individuare con precisione dove si verificano i ritardi e risalire alle cause profonde delle difficoltà operative. Queste informazioni Le consentono di rendere più fluidi i percorsi clinici e di migliorare l’esperienza di tutte le persone coinvolte.

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

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Il valore strategico dell’ottimizzazione dei percorsi dei pazienti

Nel panorama sanitario attuale, il percorso del paziente non è una semplice successione di incontri clinici, ma una rete complessa di interazioni che determina la qualità dell’assistenza e la solidità finanziaria dell’organizzazione. Gestire un percorso del paziente in Epic EHR significa operare in un vasto ecosistema, in cui ogni registrazione, nota di triage e prescrizione farmacologica lascia una traccia digitale. Tuttavia, l’enorme quantità di dati spesso nasconde il flusso effettivo dei pazienti nelle strutture. Ottimizzare questo percorso è fondamentale: le inefficienze non comportano soltanto mancati ricavi, ma possono anche peggiorare gli esiti clinici, aumentare il rischio di esaurimento del personale sanitario e ridurre la soddisfazione dei pazienti. Concentrandosi sull’ottimizzazione dei processi, i responsabili delle strutture sanitarie possono superare le valutazioni basate su singoli casi e adottare strategie fondate sui dati, affinché i pazienti ricevano le cure giuste al momento giusto.

Trasformare i dati di Epic EHR in Process Intelligence

Il Process Mining collega i dati grezzi archiviati nei moduli Epic, come EpicCare e Cadence, alle informazioni utili per migliorare l’efficienza operativa. Mentre Epic offre strumenti di reporting efficaci per consultare singole istantanee, il Process Mining analizza la cronologia completa dell’episodio del paziente. Collega, per esempio, la registrazione del paziente al pronto soccorso alla successiva dimissione da un reparto specialistico. Visualizzando i percorsi effettivi di migliaia di pazienti, è possibile rilevare gli scostamenti dai protocolli assistenziali standard. Questa trasparenza consente di individuare i punti in cui il processo si blocca, che si tratti di un ritardo negli esami diagnostici o di un collo di bottiglia nei consulti specialistici, senza dover verificare manualmente le singole cartelle cliniche.

Individuare colli di bottiglia nascosti e punti di attrito

Una delle sfide più rilevanti in ambito sanitario è la presenza di colli di bottiglia invisibili che ritardano l’assistenza. Per esempio, un paziente potrebbe rimanere in attesa per ore perché un risultato diagnostico non è ancora stato esaminato o perché la pianificazione della dimissione non è iniziata abbastanza presto durante il ricovero. Applicando il Process Mining ai dati di Epic EHR, è possibile isolare questi punti di attrito. Potrebbe emergere che alcuni reparti impiegano molto più tempo di altri per completare il triage o che determinati percorsi terapeutici sono spesso seguiti da riammissioni impreviste. Una volta individuati questi aspetti, è possibile adottare interventi mirati, per esempio adeguare il personale nei periodi di maggiore affluenza o configurare notifiche nell’EHR per favorire interventi clinici più tempestivi.

Misurare i risultati con KPI clinici e operativi

Il miglioramento del percorso del paziente produce benefici misurabili in diversi indicatori chiave. Innanzitutto, riduce il tempo di ciclo complessivo, con effetti diretti sul ricambio dei posti letto e sulla capacità dell’ospedale. Rendendo più fluido il percorso dal ricovero alla dimissione, è possibile assistere più pazienti senza dover necessariamente ampliare le strutture. Inoltre, il Process Mining aiuta a verificare la conformità ai percorsi clinici, fondamentale sia per la sicurezza dei pazienti sia per il rimborso assicurativo. Riducendo le differenze nelle modalità di erogazione dell’assistenza, si crea un contesto più prevedibile e affidabile. Oltre a ridurre gli sprechi e migliorare i risultati economici, questo approccio rende più agevole e trasparente il percorso di recupero, migliorando l’esperienza dei pazienti.

Migliorare le attività sanitarie

Per avviare l’ottimizzazione di un processo clinico non è necessario rinnovare completamente i sistemi esistenti. Si parte invece da un cambio di prospettiva: non limitarsi alla gestione delle singole attività, ma considerare il flusso complessivo dall’inizio alla fine. Grazie a template specifici per Epic EHR, può ottenere rapidamente una visione dello stato attuale e individuare le opportunità di miglioramento più immediate. Che l’obiettivo sia ridurre i tempi di attesa al pronto soccorso, migliorare l’efficienza delle sale operatorie o garantire controlli tempestivi dopo la dimissione, i dati sono già presenti nel sistema. Il punto è utilizzare il Process Mining per valorizzarli e prendere decisioni informate, a beneficio del personale e dei pazienti che si affidano alle Sue cure.

Percorso del paziente coordinamento dell’assistenza pianificazione delle dimissioni flusso di lavoro clinico flusso dei pazienti attività operative sanitarie gestione dei ricoveri Percorso clinico Attività ospedaliere Esperienza del paziente Processo sanitario

Problemi e sfide comuni

Individui le sfide che La riguardano

Spesso i pazienti attendono a lungo tra la registrazione e la prima valutazione, con possibili conseguenze sulla loro sicurezza e sulla soddisfazione. Questi colli di bottiglia nelle prime fasi del percorso rallentano l’intero flusso di lavoro clinico e aumentano l’affollamento del pronto soccorso.

ProcessMind analizza gli Event Log di Epic EHR per individuare con precisione i ritardi nel triage e i gruppi di pazienti più interessati. Visualizzando gli intervalli tra registrazione e valutazione, i responsabili delle strutture sanitarie possono ridistribuire il personale nei periodi di maggiore affluenza e garantire un’assistenza iniziale più tempestiva.

Quando la pianificazione delle dimissioni inizia solo poche ore prima che il paziente lasci la struttura, si creano ostacoli amministrativi e i posti letto restano occupati, invece di essere disponibili per nuovi ricoveri. Questa inefficienza prolunga la degenza media e mette sotto pressione la capacità dell’ospedale, incidendo direttamente sui ricavi e sul flusso dei pazienti.

La nostra soluzione monitora in Epic EHR il momento in cui viene avviata la dimissione rispetto alla durata complessiva dell’episodio del paziente. Individuando i casi in cui la pianificazione inizia troppo tardi, aiuta gli amministratori a introdurre procedure che la avviano in anticipo, favorendo transizioni più fluide e una migliore gestione dei posti letto.

I ritardi tra la prescrizione di un esame diagnostico e la sua esecuzione spesso bloccano il processo decisionale clinico. Quando i professionisti sanitari devono attendere i risultati di laboratorio o di diagnostica per immagini, l’intero piano terapeutico resta in sospeso, prolungando la permanenza del paziente e ritardando interventi importanti.

Mappando in Epic EHR il percorso degli esami diagnostici, ProcessMind mette in evidenza i reparti o i tipi di esame che causano ritardi con maggiore frequenza. Queste informazioni consentono ai responsabili di affrontare i vincoli di capacità o le inefficienze nei laboratori e nei reparti di diagnostica per immagini, accelerando il percorso del paziente.

Il trasferimento dei pazienti dal pronto soccorso ai reparti specialistici o tra diverse unità comporta spesso lunghe attese che interrompono la continuità assistenziale. Questi colli di bottiglia nei trasferimenti impegnano il personale e costringono i pazienti a rimanere in ambienti non adeguati alle loro esigenze, con possibili ripercussioni sugli esiti clinici.

ProcessMind offre una visione chiara dei percorsi di trasferimento e dei tempi di attesa registrati nei moduli Epic EHR, come Cadence ed EpicCare. Individua i passaggi di consegne che richiedono più tempo del previsto, aiutando i team a migliorare la comunicazione e la gestione logistica tra i reparti.

Una forte variabilità nell’attuazione dei piani terapeutici per diagnosi simili rende imprevedibili gli esiti per i pazienti e aumenta i costi operativi. Quando i medici si discostano dai protocolli stabiliti senza una motivazione chiara, diventa difficile mantenere un livello elevato di assistenza in tutta l’organizzazione.

ProcessMind confronta i percorsi effettivi dei pazienti con i protocolli clinici standard, analizzando i log delle attività in Epic EHR. L’analisi mostra dove si verificano gli scostamenti, consentendo ai responsabili clinici di uniformare i flussi di lavoro e garantire a ogni paziente un’assistenza efficace, basata sulle evidenze.

L’attesa di una consulenza specialistica può prolungare notevolmente la degenza, soprattutto nei casi complessi. Spesso questi ritardi dipendono da problemi di comunicazione o conflitti di agenda, che trattengono i pazienti in ospedale più a lungo del necessario dal punto di vista clinico.

La nostra piattaforma misura in Epic EHR il tempo che intercorre tra la richiesta di consulenza e la visita effettiva dello specialista. Individuando le specialità o i turni in cui i ritardi sono più frequenti, le organizzazioni sanitarie possono ottimizzare la disponibilità degli specialisti e ridurre la durata complessiva della degenza.

I ritardi nella somministrazione di un farmaco dopo l’emissione della prescrizione possono compromettere la ripresa del paziente e causare complicazioni cliniche. In un contesto ad alta pressione, queste attese spesso sfuggono all’attenzione dei responsabili, pur incidendo direttamente sulla qualità dell’assistenza e sulla sicurezza dei pazienti.

ProcessMind monitora l’intervallo tra le prescrizioni e gli eventi di somministrazione registrati in Epic EHR. I responsabili infermieristici possono così individuare i ritardi sistematici e fornire un supporto mirato o rivedere i processi, per garantire la somministrazione tempestiva dei farmaci a tutti i pazienti.

Il rientro in ospedale poco dopo la dimissione può segnalare lacune nell’assistenza iniziale o istruzioni di dimissione insufficienti. Le riammissioni frequenti aumentano i costi, riducono la disponibilità di posti letto e possono comportare penalità economiche da parte degli enti pagatori che monitorano gli indicatori di qualità.

Analizzando l’intero episodio del paziente e gli eventuali eventi di riammissione successivi in Epic EHR, ProcessMind individua i fattori ricorrenti o le criticità di processo che precedono un nuovo ricovero. Queste informazioni aiutano i fornitori di assistenza a migliorare la pianificazione della dimissione e il follow-up per i gruppi di pazienti a rischio elevato.

Se gli appuntamenti di follow-up non vengono fissati prima che il paziente lasci la struttura, aumenta il rischio che non segua le indicazioni e che le sue condizioni peggiorino. La pianificazione manuale può far perdere occasioni importanti, perché durante le intense attività di dimissione il personale potrebbe trascurare questo passaggio.

ProcessMind verifica nei log degli eventi di Epic EHR se l’appuntamento di follow-up è stato pianificato nell’ambito delle attività di dimissione. Segnala gli episodi in cui il passaggio è stato omesso, aiutando le cliniche a impostare promemoria automatici o a rivedere i flussi di lavoro affinché ogni paziente abbia un percorso chiaro per proseguire le cure.

Il passaggio lento dalla valutazione iniziale alla conferma della diagnosi ritarda l’avvio delle cure specialistiche e prolunga il periodo di incertezza per il paziente. Questo collo di bottiglia è spesso dovuto a una comunicazione frammentata tra i servizi diagnostici e il team di assistenza primaria.

Il nostro strumento visualizza l’intero percorso diagnostico in Epic EHR e misura il tempo che intercorre dal triage alla conferma della diagnosi. Individuando le fasi in cui il processo si blocca, i team sanitari possono migliorare il coordinamento e accelerare l’erogazione delle cure mirate.

Obiettivi tipici

Definisca i criteri di successo

Una valutazione iniziale tempestiva è fondamentale per la sicurezza dei pazienti e gli esiti clinici. Ridurre il tempo tra la registrazione e il triage permette di prestare subito attenzione ai pazienti a rischio elevato, limitando il rischio di peggioramento delle condizioni e migliorando l’esperienza complessiva nel pronto soccorso o in ambulatorio. La rapidità della risposta è il primo passo verso un percorso di cura efficace.

ProcessMind visualizza in Epic EHR il flusso dalla registrazione alla valutazione, per individuare le fasce orarie o i reparti in cui si formano colli di bottiglia. Analizzando questi andamenti, i responsabili sanitari possono adeguare il personale o modificare le procedure di accettazione, con l’obiettivo di accelerare del 20 percento il passaggio alle cure cliniche e aumentare direttamente la capacità di gestione del triage.

Una pianificazione efficiente delle dimissioni è essenziale per mantenere la capacità dell’ospedale ed evitare che i pazienti restino in attesa nel pronto soccorso. Semplificando i passaggi necessari per dimettere un paziente, gli ospedali possono aumentare la rotazione dei posti letto e accogliere i nuovi pazienti senza ritardi evitabili, migliorando il flusso dei pazienti in tutta l’organizzazione.

Applicando il Process Mining ai dati di Epic EHR, i team possono individuare i passaggi che ritardano la dimissione, come l’attesa dei risultati di laboratorio o delle prescrizioni della farmacia. ProcessMind mette in evidenza questi punti critici, aiutando i fornitori di assistenza a pianificare le dimissioni in anticipo e a ridurre la durata media della degenza del 15 percento o più, mantenendo la qualità dell’assistenza.

La disponibilità tempestiva dei risultati diagnostici è alla base di decisioni terapeutiche rapide. Ridurre l’intervallo tra la richiesta di un esame e la conferma della diagnosi evita ritardi nelle cure e aiuta i medici a definire il piano terapeutico più adatto. In questo modo si può abbreviare l’intero episodio del paziente e ridurre il costo complessivo delle cure lungo il suo percorso.

ProcessMind monitora il ciclo di vita delle richieste diagnostiche in Epic EHR e mostra dove si verificano i ritardi, in laboratorio, in radiologia o durante la revisione del medico. Tenendo sotto controllo i tempi di ciclo, le organizzazioni possono ottimizzare i gruppi di ordini e i flussi di comunicazione, riducendo sensibilmente il tempo necessario per arrivare alla diagnosi e basando le decisioni cliniche sui dati più aggiornati.

I trasferimenti interni sono spesso ostacolati da lacune nella comunicazione e difficoltà logistiche, che lasciano i pazienti in attesa senza sapere cosa accadrà. Accelerare il trasferimento dal pronto soccorso ai reparti di degenza o tra unità specialistiche garantisce la continuità assistenziale e un uso migliore delle risorse cliniche, evitando colli di bottiglia che si ripercuotono sull’intero ospedale.

Mappando in Epic EHR il percorso tra i diversi reparti, ProcessMind individua i passaggi di consegne in cui i ritardi si verificano più spesso. Questa visibilità consente ai responsabili di intervenire sui colli di bottiglia specifici dei singoli reparti e di migliorare l’efficienza dei trasferimenti fino al 25 percento, affinché i pazienti raggiungano senza attese il livello di assistenza adeguato.

Uniformare l’assistenza attraverso protocolli basati sulle evidenze è fondamentale per ottenere risultati di qualità e tutelare la sicurezza dei pazienti. Un’elevata aderenza riduce la variabilità clinica, aiuta a prevedere i tempi di recupero e assicura a ogni paziente il miglior trattamento possibile, indipendentemente dal medico che lo assiste. È un presupposto essenziale per garantire un’assistenza coerente.

ProcessMind confronta in Epic EHR i percorsi terapeutici effettivi con i protocolli previsti, individuando gli scostamenti. I responsabili clinici possono così organizzare una formazione mirata o aggiornare gli strumenti di supporto alle decisioni cliniche, affinché oltre il 90 percento degli episodi dei pazienti segua il percorso assistenziale prescritto, con esiti più prevedibili e meno complicazioni.

Il parere di uno specialista è spesso indispensabile per decidere come trattare i casi complessi. Una risposta lenta alla richiesta di consulenza può bloccare l’intero percorso del paziente, prolungando la degenza e aumentando i costi. Accelerare le consulenze permette di integrare prima le competenze specialistiche nel piano di cura e di avviare più rapidamente il percorso di guarigione.

Con ProcessMind, le organizzazioni possono misurare in Epic EHR il tempo tra la richiesta di consulenza e l’inserimento della nota dello specialista. Individuando i reparti o le specialità con i tempi di risposta più lunghi, è possibile introdurre sistemi di notifica più efficaci e accordi sui livelli di servizio, favorendo una collaborazione clinica più rapida e riducendo la durata complessiva del trattamento.

La somministrazione puntuale dei farmaci è fondamentale per la ripresa del paziente e la prevenzione degli eventi avversi. Rispettare gli orari prescritti aumenta l’efficacia del piano terapeutico e tutela la sicurezza del paziente durante la degenza, riducendo il rischio di errori o complicazioni legati ai farmaci.

ProcessMind estrae i dati temporali da Epic EHR per monitorare l’intervallo tra la prescrizione e la somministrazione dei farmaci. Offre così una visione chiara dei flussi di lavoro della farmacia e del personale infermieristico, consentendo interventi mirati per eliminare le dosi somministrate in ritardo e raggiungere una puntualità del 98 percento, a sostegno di una ripresa più rapida.

La riammissione entro 30 giorni è un indicatore importante della qualità dell’assistenza e del rimborso ospedaliero. Migliorando il percorso iniziale e assicurandosi che i pazienti siano stabili e ben informati al momento della dimissione, i fornitori di assistenza possono ridurre sensibilmente il rischio di complicazioni che richiedono un nuovo ricovero, con benefici sia per il paziente sia per la struttura.

ProcessMind mette in relazione gli andamenti dei percorsi dei pazienti con gli indicatori di riammissione in Epic EHR, per individuare i percorsi assistenziali che portano più spesso a esiti sfavorevoli. Queste informazioni aiutano a rivedere i criteri di dimissione e il coordinamento delle cure successive al ricovero, con l’obiettivo di ridurre le riammissioni dal 10 al 20 percento e individuare i percorsi a rischio elevato prima che si concludano.

Il percorso del paziente non termina quando lascia l’ospedale. Pianificare gli appuntamenti di follow-up prima della dimissione è essenziale per monitorare la ripresa e prevenire complicazioni. Un collegamento efficace tra assistenza ospedaliera e ambulatoriale garantisce la continuità delle cure e sostiene la salute nel lungo periodo.

ProcessMind individua in Epic EHR, anche nei moduli come Cadence, i passaggi del processo di dimissione in cui la pianificazione del follow-up viene omessa o ritardata. Visualizzando queste mancanze, le organizzazioni possono introdurre promemoria automatici e flussi di lavoro che assicurino a ogni paziente un appuntamento di follow-up, migliorando gli esiti di salute nel lungo periodo e riducendo il carico amministrativo del personale infermieristico.

Il tempo necessario per confermare la diagnosi incide direttamente sull’avvio del trattamento definitivo. Accelerare questa fase del percorso riduce l’ansia del paziente e previene la progressione della malattia, favorendo interventi clinici più efficaci e degenze complessivamente più brevi nei casi complessi.

Analizzando in Epic EHR la sequenza delle attività dalla valutazione iniziale alla conferma della diagnosi, ProcessMind individua i passaggi diagnostici che causano i ritardi maggiori. Migliorare questi flussi di lavoro consente ai team clinici di arrivare alla diagnosi il 30 percento più rapidamente, avviare prima il trattamento principale e aumentare la capacità di gestione dei casi.

Il percorso di miglioramento del percorso del paziente in 6 fasi

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Cosa fare

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Perché è importante

Partire da una struttura preconfigurata riduce gli errori di mappatura e allinea i dati degli episodi dei pazienti ai requisiti del Process Mining.

Risultato atteso

Una struttura dati pronta all’uso per analizzare il percorso dei pazienti.

LE SUE INFORMAZIONI CLINICHE

Ottenga una visione chiara dei flussi di lavoro Epic EHR

ProcessMind offre una visione chiara delle attività cliniche, mappando ogni fase del percorso del paziente. Potrà individuare inefficienze nascoste e ottenere i dati necessari per rendere più efficienti la pianificazione delle dimissioni e il triage.

Visualizzi in tempo reale i percorsi effettivi dei pazienti
Individui le cause profonde dei ritardi nelle dimissioni
Analizzi le prestazioni del triage nei diversi reparti
Monitori l’impatto dei cambiamenti operativi

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

RISULTATI DIMOSTRATI

Migliorare l’eccellenza clinica e operativa

Le organizzazioni sanitarie utilizzano il Process Mining per visualizzare l’intero episodio del paziente in Epic EHR, consentendo ai team di eliminare i ritardi nell’assistenza e migliorare l’utilizzo delle risorse. Questi indicatori mostrano l’impatto dell’ottimizzazione dei processi basata sui dati sull’esperienza del paziente.

0 %

Erogazione delle cure più rapida

Riduzione del tempo necessario per completare il triage

Ottimizzare il flusso dalla registrazione alla valutazione iniziale permette ai pazienti di ricevere le cure cliniche prima nel loro percorso.

0 %

Riduzione delle riammissioni

Diminuzione delle riammissioni non programmate

Individuare le lacune nella pianificazione delle dimissioni e del follow-up aiuta a evitare che i pazienti tornino per cure non programmate entro 30 giorni dalla dimissione.

0 %

Maggiore conformità nell’assistenza

Aumento dell’aderenza ai protocolli

Allineare gli episodi dei pazienti agli standard basati sulle evidenze assicura che tutte le fasi cliniche vengano svolte nella sequenza corretta, favorendo esiti di salute migliori.

0 days

Maggiore disponibilità di posti letto

Riduzione della durata complessiva della degenza

Avviare prima la pianificazione della dimissione libera posti letto essenziali e riduce i colli di bottiglia logistici durante i trasferimenti tra reparti.

0 hours

Accesso più rapido agli specialisti

Riduzione del tempo di attesa per le consulenze

Ridurre il tempo tra la richiesta di consulenza e la valutazione effettiva accelera le decisioni terapeutiche e migliora l’esperienza del paziente.

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

Dati consigliati

Parta da queste attività e da questi attributi essenziali per definire una base chiara per il Suo progetto di Process Mining.

Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

Attributi

Dati chiave da acquisire per l’analisi

Identificativo univoco dello specifico incontro con il paziente o episodio assistenziale.

Perché è importante

È la chiave fondamentale per collegare eventi distinti in un unico caso di processo.

Azione clinica o amministrativa specifica eseguita.

Perché è importante

Definisce le fasi del processo e consente di visualizzare il flusso di lavoro.

Data e ora esatte in cui si è verificata l’attività.

Perché è importante

Consente di calcolare i tempi di ciclo, i tempi di attraversamento e l’ordine delle attività nel processo.

Data e ora di completamento dell’attività.

Perché è importante

Consente di calcolare la durata delle attività e l’utilizzo delle risorse.

Unità o reparto ospedaliero in cui si è svolta l’attività.

Perché è importante

Consente di filtrare i dati per struttura organizzativa e analizzare i passaggi di consegne.

Identificativo dell’utente o del professionista sanitario che ha eseguito l’attività.

Perché è importante

Consente di analizzare le differenze nei risultati e nei carichi di lavoro tra i membri del personale.

Numero di cartella clinica che identifica il paziente.

Perché è importante

È essenziale per individuare le visite ripetute e analizzare la storia clinica del paziente.

Punteggio di gravità assegnato al paziente durante il triage.

Perché è importante

Segmenta il processo in base all’urgenza e al consumo previsto di risorse.

Classificazione della visita del paziente, ad esempio ricovero o accesso al pronto soccorso.

Perché è importante

Fornisce il contesto generale dell’istanza di processo.

Codice ICD-10 o codice interno che rappresenta la diagnosi principale.

Perché è importante

Raggruppa i casi in base alla somiglianza clinica per analizzare i protocolli.

Indica se il paziente è tornato inaspettatamente entro 30 giorni.

Perché è importante

Individua i problemi nei processi di dimissione e nella qualità dell’assistenza.

Destinazione del paziente dopo la dimissione: domicilio, struttura di assistenza infermieristica o decesso.

Perché è importante

Fornisce il contesto necessario per interpretare l’esito del processo assistenziale.

Attività

Fasi del processo da monitorare e ottimizzare

Creazione iniziale nel sistema della registrazione dell’incontro con il paziente, che segna l’inizio dell’episodio assistenziale. L’evento viene registrato quando il paziente arriva allo sportello di accettazione o al pronto soccorso e viene registrato in Epic.

Perché è importante

Definisce il punto di partenza dell’intero percorso del paziente e consente di calcolare la durata complessiva della degenza. È essenziale per la Dashboard «Flusso del triage e tempi di attesa».

Completamento della valutazione infermieristica iniziale o del triage. In genere, l’evento viene registrato quando viene archiviato il foglio di flusso del triage o lo stato del triage passa a «Complete».

Perché è importante

È essenziale per misurare l’efficienza della fase iniziale nella Dashboard «Flusso del triage e tempi di attesa». I ritardi in questa fase si ripercuotono sull’intero percorso assistenziale.

Inserimento di una diagnosi confermata nell’elenco dei problemi del paziente o nel campo della diagnosi dell’incontro. Segna la conclusione della fase di accertamento.

Perché è importante

È necessario per il KPI «Tempo necessario per arrivare alla diagnosi definitiva». Segna il passaggio dalla valutazione al trattamento mirato.

Chiusura ufficiale dell’incontro di ricovero. L’evento viene registrato quando il paziente viene dimesso dal censimento virtuale.

Perché è importante

Segna la fine formale dell’episodio per il calcolo della «Durata della degenza». È essenziale per l’«Individuazione delle varianti del flusso dei pazienti».

Domande frequenti

Che cos’è il Process Mining applicato al percorso del paziente?

Il Process Mining utilizza i log dei dati di Epic EHR per visualizzare con precisione come si spostano i pazienti nella struttura. Individua colli di bottiglia nascosti, come i ritardi nel triage o nei trasferimenti tra reparti, che potrebbero sfuggire ai report tradizionali. Questo approccio basato sui dati permette di passare da supposizioni sui problemi a evidenze concrete sugli andamenti dei processi.

Come si estraggono i dati da Epic EHR per l’analisi?

In genere, i dati vengono estratti dai database di reportistica Clarity o Caboodle, concentrandosi sui log degli eventi associati all’episodio del paziente. L’estrazione deve includere un identificativo univoco, le descrizioni delle attività, come l’inizio del triage o il completamento della dimissione, e una marca temporale per ogni evento. La maggior parte dei team utilizza query SQL standard o flussi ETL esistenti per estrarre queste informazioni in modo sicuro.

Il Process Mining può aiutare a ridurre i ritardi nelle dimissioni?

Sì. Lo strumento individua con precisione il punto in cui il processo di dimissione si blocca, ad esempio in attesa del trasporto, dell’autorizzazione della farmacia o della firma del medico. Visualizzando questi punti critici, i responsabili clinici possono introdurre modifiche mirate per abbreviare i tempi di dimissione e aumentare la disponibilità dei posti letto. È inoltre possibile monitorare in tempo reale l’impatto delle modifiche per verificare che i miglioramenti si mantengano.

È necessario modificare i flussi di lavoro clinici per utilizzare questo strumento?

No. Il Process Mining non interferisce con le attività cliniche: analizza le tracce digitali che il personale genera già in Epic. Rileva il processo così com’è, senza chiedere ai medici di cambiare il modo in cui documentano l’assistenza ai pazienti. Le informazioni raccolte aiutano anzi a semplificare i flussi di lavoro, eliminando passaggi superflui e soluzioni manuali temporanee.

Quanto tempo occorre per ottenere i primi risultati?

La maggior parte delle organizzazioni sanitarie ottiene le prime mappe dei processi entro quattro-sei settimane dall’estrazione iniziale dei dati. Questo periodo comprende la pulizia iniziale dei dati, la mappatura degli eventi sul percorso del paziente e la convalida dei risultati con i referenti clinici. Una volta predisposta la base, il monitoraggio continuo offre visibilità immediata sulle attività quotidiane.

La privacy dei dati dei pazienti è tutelata durante l’analisi?

La privacy è una priorità assoluta. In genere, prima che i dati lascino l’ambiente protetto, gli identificativi degli episodi dei pazienti vengono resi anonimi. È possibile escludere le informazioni sanitarie protette mantenendo la sequenza di eventi necessaria per ottimizzare i processi. In questo modo si rispettano HIPAA e le altre normative sui dati sanitari, continuando a ottenere informazioni utili per intervenire.

È possibile individuare le cause di un tasso elevato di riammissioni?

Analizzando l’intero percorso del paziente, lo strumento può individuare correlazioni tra specifici percorsi terapeutici e riammissioni non programmate. Per esempio, potrebbe emergere che i pazienti per i quali vengono omessi alcuni passaggi di pianificazione del follow-up o che ricevono una pianificazione della dimissione affrettata hanno maggiori probabilità di tornare in ospedale. Queste informazioni aiutano a uniformare i protocolli assistenziali, migliorare gli esiti per i pazienti e ridurre i nuovi ricoveri.

Quali risorse tecniche servono per mantenere il sistema?

In genere, servono un analista dei dati che conosca le strutture di reportistica di Epic e un referente clinico in grado di interpretare le mappe dei processi. La manutenzione tecnica consiste nel gestire il flusso di dati da Clarity o Caboodle, affinché l’analisi rifletta gli episodi più recenti dei pazienti. Molte organizzazioni iniziano con un progetto pilota di piccole dimensioni, prima di estendere l’iniziativa a reparti più complessi.

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