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Migliori il percorso del paziente

Una guida in 6 passaggi per ottimizzare i Workflow del Suo sistema Epic EHR.
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Ottimizzi i Workflow del percorso del paziente in Epic EHR

La nostra piattaforma offre una visibilità approfondita sui Workflow quotidiani, facendo emergere colli di bottiglia nascosti e deviazioni che rallentano l'avanzamento. Analizzando i dati degli eventi, può individuare con precisione dove si verificano i ritardi e determinarne le cause alla radice. Queste informazioni Le consentono di semplificare i percorsi clinici e garantire un'esperienza più efficiente per tutte le persone coinvolte.

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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Il valore strategico dell’ottimizzazione dei percorsi dei pazienti

Nel panorama sanitario moderno, il percorso del paziente è molto più di una serie di incontri clinici: è una rete complessa di interazioni che determina la qualità dell’assistenza e la solidità finanziaria dell’organizzazione. Quando gestisce un percorso del paziente all’interno di Epic EHR, si confronta con un ecosistema esteso, nel quale ogni registrazione, nota di triage e ordine farmacologico lascia una traccia digitale. Tuttavia, l’enorme volume di dati spesso nasconde il flusso effettivo dei pazienti all’interno delle strutture. Ottimizzare questo percorso è essenziale, perché le inefficienze non rappresentano soltanto ricavi persi, ma possono anche tradursi in risultati clinici peggiori, maggiore burnout del personale clinico e minore soddisfazione dei pazienti. Concentrandosi sull’ottimizzazione dei processi, i responsabili delle organizzazioni sanitarie possono superare le valutazioni basate su impressioni e adottare una strategia fondata sui dati, che garantisca ai pazienti l’assistenza giusta al momento giusto.

Trasformare i dati di Epic EHR in Process Intelligence

Il Process Mining crea un collegamento tra i dati grezzi archiviati nei moduli Epic, come EpicCare e Cadence, e le informazioni operative necessarie per raggiungere l’eccellenza. Mentre Epic offre eccellenti strumenti di reporting per analizzare singole istantanee, il Process Mining esamina la sequenza longitudinale dell’episodio del paziente. Collega i diversi passaggi, dalla registrazione del paziente nel pronto soccorso fino alla dimissione da un reparto specialistico. Visualizzando il percorso effettivo seguito da migliaia di pazienti, può individuare le deviazioni rispetto ai protocolli standard di assistenza. Questa trasparenza consente di capire dove il processo si blocca, che si tratti di un ritardo negli esami diagnostici o di un collo di bottiglia nelle consultazioni specialistiche, 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’erogazione dell’assistenza. Un paziente, ad esempio, potrebbe trascorrere ore in attesa perché uno specifico risultato diagnostico non è stato esaminato oppure perché la pianificazione delle dimissioni non è iniziata abbastanza presto durante la degenza. Applicando il Process Mining ai dati di Epic EHR, può isolare questi punti di attrito. Potrebbe scoprire che alcuni reparti presentano un tempo di ciclo del triage significativamente più elevato rispetto ad altri o che determinati percorsi terapeutici conducono frequentemente a riammissioni inattese. Individuando con precisione queste aree, può attuare interventi mirati, come adeguare i livelli di personale nei periodi di maggiore affluenza o automatizzare alcune notifiche all’interno dell’EHR per favorire azioni cliniche più rapide.

Misurare i risultati attraverso KPI clinici e operativi

Il miglioramento del percorso del paziente produce vantaggi misurabili attraverso diversi indicatori chiave di prestazione. Innanzitutto, riduce il tempo di ciclo complessivo, con un impatto diretto sul ricambio dei posti letto e sulla capacità ospedaliera. Quando semplifica il flusso dall’ammissione alla dimissione, aumenta la possibilità di assistere un numero maggiore di pazienti senza dover necessariamente ampliare l’infrastruttura fisica. Inoltre, il Process Mining contribuisce a garantire la conformità ai percorsi clinici, un aspetto fondamentale sia per la sicurezza dei pazienti sia per il rimborso da parte delle assicurazioni. Riducendo la variabilità nell’erogazione dell’assistenza, crea un ambiente più prevedibile e affidabile. Questo non solo migliora i risultati economici riducendo lo spreco di risorse, ma rende anche più positiva l’esperienza del paziente, offrendo un percorso di guarigione più fluido e trasparente.

Far progredire le operazioni sanitarie

Avviare il percorso verso un processo clinico completamente ottimizzato non richiede una revisione totale dei sistemi esistenti. Inizia piuttosto da un cambio di prospettiva: passare dalla gestione delle singole attività alla gestione del flusso end-to-end. Utilizzando Template specializzati per Epic EHR, può ottenere rapidamente visibilità sullo stato attuale e iniziare a individuare le opportunità di miglioramento più immediate. Che il Suo obiettivo sia ridurre i tempi di attesa nel pronto soccorso, migliorare l’efficienza delle sale operatorie o garantire un follow-up tempestivo dopo la dimissione, i dati necessari sono già presenti nel Suo sistema. La chiave consiste nell’utilizzare il Process Mining per rendere questi dati fruibili e prendere decisioni informate, a vantaggio sia del personale sia dei pazienti che fanno affidamento sulla Sua assistenza.

Percorso del paziente coordinamento dell’assistenza pianificazione delle dimissioni Workflow clinico flusso dei pazienti operazioni sanitarie gestione dei ricoveri Percorso clinico Operazioni ospedaliere Esperienza del paziente Processo sanitario

Problemi e sfide comuni

Individui le sfide che La riguardano

I pazienti subiscono spesso ritardi significativi tra la registrazione e la valutazione iniziale, con conseguenze sulla sicurezza e sulla soddisfazione. Questi colli di bottiglia nelle prime fasi del percorso producono un effetto a catena che rallenta l’intero Workflow clinico e aumenta l’affollamento del pronto soccorso.

ProcessMind analizza gli Event Log all’interno di Epic EHR per individuare con precisione dove si verificano i ritardi nel triage e quali gruppi di pazienti ne risentono maggiormente. Visualizzando gli intervalli tra registrazione e valutazione, i responsabili sanitari possono riallocare il personale nei periodi di maggiore affluenza e garantire un’assistenza iniziale più rapida.

Quando la pianificazione delle dimissioni inizia soltanto poche ore prima dell’uscita del paziente, si creano blocchi amministrativi e posti letto occupati che dovrebbero essere disponibili per i nuovi ricoveri. Questa inefficienza aumenta la durata media della degenza e mette sotto pressione la capacità ospedaliera, incidendo direttamente sui ricavi e sul flusso dei pazienti.

La nostra soluzione monitora il momento di avvio delle dimissioni rispetto alla durata complessiva dell’episodio del paziente in Epic EHR. Individuando i casi in cui la pianificazione delle dimissioni inizia troppo tardi, aiutiamo gli amministratori ad adottare protocolli che ne attivino tempestivamente l’avvio, favorendo transizioni più fluide e una migliore gestione dei posti letto.

I ritardi tra la richiesta di un esame diagnostico e la sua esecuzione rallentano spesso il processo decisionale clinico. Quando i medici devono attendere i risultati di laboratorio o della diagnostica per immagini, l’intero piano terapeutico viene sospeso, prolungando la degenza e ritardando interventi essenziali.

Mappando il ciclo di vita degli esami diagnostici all’interno di Epic EHR, ProcessMind evidenzia i reparti o i tipi di esame che causano sistematicamente ritardi. Questa visibilità consente ai responsabili di intervenire sui vincoli di risorse o sulle inefficienze dei processi nei reparti di laboratorio o 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 tempi di attesa elevati, che compromettono la continuità dell’assistenza. Questi colli di bottiglia nei trasferimenti impegnano risorse del personale e lasciano i pazienti in ambienti non ottimali, con possibili conseguenze negative sui risultati clinici.

Offriamo una visione chiara dei modelli di trasferimento e dei tempi di attesa registrati nei moduli Epic EHR, come Cadence ed EpicCare. ProcessMind individua i passaggi di consegne che richiedono più tempo del previsto, consentendo ai team di semplificare la comunicazione e la logistica tra i reparti.

L’elevata variabilità nell’esecuzione dei piani terapeutici per diagnosi simili produce risultati imprevedibili per i pazienti e aumenta i costi operativi. Quando i medici si discostano dai protocolli stabiliti senza una motivazione chiara, diventa difficile mantenere standard elevati di assistenza in tutta l’organizzazione.

ProcessMind confronta i percorsi effettivi dei pazienti con i protocolli clinici standard, analizzando gli Activity Log in Epic EHR. Questa analisi mostra dove si verificano le deviazioni, consentendo ai responsabili clinici di standardizzare i Workflow e garantire a ogni paziente l’assistenza più efficace basata sulle evidenze.

Il tempo di attesa prima che uno specialista effettui una consultazione può prolungare significativamente la degenza del paziente, soprattutto nei casi complessi. Questi ritardi derivano spesso da una comunicazione insufficiente o da conflitti di pianificazione, che mantengono i pazienti nei posti letto più a lungo del necessario dal punto di vista clinico.

La nostra piattaforma monitora la durata tra la richiesta di consultazione e la visita effettiva dello specialista all’interno di Epic EHR. 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 dei farmaci dopo l'inserimento di un ordine possono compromettere il recupero del paziente e causare complicazioni cliniche. In un ambiente ad alta pressione, queste lacune sono spesso invisibili alla direzione, ma incidono direttamente sulla qualità dell'assistenza e sulla sicurezza dei pazienti.

ProcessMind monitora lo scarto temporale tra gli ordini dei farmaci e gli eventi di somministrazione registrati nell'Epic EHR. In questo modo, la direzione infermieristica può individuare i ritardi sistemici e fornire un supporto mirato o apportare adeguamenti ai processi, così da garantire la somministrazione tempestiva dei farmaci a tutti i pazienti.

Il ritorno dei pazienti in ospedale poco dopo la dimissione è spesso il segnale di lacune nel percorso assistenziale iniziale o di istruzioni di dimissione inadeguate. Le riammissioni frequenti aumentano i costi, riducono la disponibilità dei posti letto e possono comportare penalizzazioni economiche da parte degli enti pagatori che monitorano gli indicatori di qualità.

Analizzando l'intero episodio del paziente e i successivi eventi di riammissione nell'Epic EHR, ProcessMind individua i fattori ricorrenti o le criticità di processo che precedono il ritorno in ospedale. Queste informazioni consentono agli operatori sanitari di rafforzare la pianificazione della dimissione e l'assistenza di follow-up per i gruppi di pazienti ad alto rischio.

Quando gli appuntamenti di follow-up non vengono fissati prima che il paziente lasci la struttura, aumenta il rischio di mancata Conformità e di peggioramento delle condizioni di salute. I processi di pianificazione manuale portano spesso a perdere opportunità importanti, perché durante una fase di dimissione intensa il personale può trascurare questo passaggio.

ProcessMind verifica gli Event Log nell'Epic EHR per accertare se un appuntamento di follow-up sia stato fissato nell'ambito delle attività di dimissione. Evidenziamo gli episodi in cui questo passaggio è stato omesso, aiutando le cliniche ad automatizzare i promemoria o a perfezionare i Workflow, così da garantire a ogni paziente un percorso chiaro per la continuità assistenziale.

Un passaggio lento dalla valutazione iniziale alla diagnosi confermata ritarda l'avvio del trattamento specialistico 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 la fase diagnostica end-to-end all'interno del percorso nell'Epic EHR, misurando il tempo che intercorre dal triage alla conferma della diagnosi. Individuando le fasi in cui il processo si arresta, i team sanitari possono migliorare il coordinamento e accelerare l'erogazione dell'assistenza mirata.

Obiettivi tipici

Definisca come si presenta il 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 garantisce ai pazienti ad alto rischio un'attenzione immediata, limitando il rischio di peggioramento delle condizioni e migliorando l'esperienza complessiva del paziente in pronto soccorso o in ambulatorio. Questa risposta immediata rappresenta il primo passo di un percorso assistenziale efficace.

ProcessMind visualizza il flusso dalla registrazione alla valutazione nell'Epic EHR, per individuare gli orari o i reparti specifici in cui si verificano colli di bottiglia. Analizzando questi schemi, gli amministratori sanitari possono adeguare i livelli di personale o modificare le procedure di accettazione, garantendo una transizione verso l'assistenza clinica più rapida del 20 percento e migliorando direttamente la capacità di gestione del triage.

Una pianificazione efficiente della dimissione è essenziale per mantenere la capacità ospedaliera ed evitare che i pazienti restino in attesa in pronto soccorso. Semplificando i passaggi necessari per dimettere un paziente dalla struttura, gli ospedali possono aumentare il tasso di rotazione dei posti letto e garantire l'ammissione dei pazienti in arrivo senza ritardi evitabili, migliorando il flusso dei pazienti in tutta l'organizzazione.

L'utilizzo del Process Mining sui dati dell'Epic EHR consente ai team di individuare le tappe specifiche che ritardano la dimissione, come i risultati di laboratorio ancora in sospeso o gli ordini della farmacia. ProcessMind evidenzia questi punti di attrito, permettendo agli operatori sanitari di introdurre una pianificazione proattiva della dimissione, in grado di ridurre la degenza media del 15 percento o più, mantenendo al contempo la qualità dell'assistenza.

Risultati diagnostici rapidi sono alla base di decisioni terapeutiche tempestive. Ridurre l'intervallo tra la richiesta di un esame e la conferma della diagnosi evita ritardi nel trattamento e aiuta i medici a procedere con piani assistenziali appropriati, abbreviando in definitiva l'intero episodio del paziente e riducendo il costo complessivo dell'assistenza per ciascun percorso.

ProcessMind monitora il ciclo di vita degli ordini diagnostici nell'Epic EHR per evidenziare i punti in cui si verificano ritardi, in laboratorio, nella diagnostica per immagini o durante la fase di revisione da parte del medico. Monitorando questi tempi di ciclo, le organizzazioni possono ottimizzare gli insiemi di ordini e i Workflow di comunicazione, ottenendo una riduzione significativa del tempo necessario per la diagnosi e garantendo che le decisioni cliniche si basino sui dati più aggiornati.

I trasferimenti interni sono spesso caratterizzati da lacune nella comunicazione e ostacoli logistici che lasciano i pazienti in una situazione di attesa. Accelerare lo spostamento dei pazienti dal pronto soccorso ai reparti di degenza o tra unità specialistiche garantisce la continuità assistenziale e un migliore utilizzo delle risorse cliniche, evitando colli di bottiglia che incidono sull'intero ecosistema ospedaliero.

Mappando il percorso tra i diversi reparti ospedalieri nell'Epic EHR, ProcessMind individua i punti esatti di passaggio di consegne in cui si verificano più frequentemente i ritardi. Questa visibilità consente ai responsabili di intervenire sui colli di bottiglia dei singoli reparti e di migliorare l'efficienza dei trasferimenti fino al 25 percento, assicurando che i pazienti raggiungano il livello di assistenza appropriato senza attese.

Standardizzare l'assistenza attraverso protocolli basati sull'evidenza è fondamentale per garantire esiti di alta qualità e la sicurezza dei pazienti. Elevati tassi di aderenza riducono la variabilità clinica, aiutano a prevedere i tempi di recupero e assicurano che ogni paziente riceva il miglior trattamento possibile, indipendentemente dal medico responsabile, un elemento essenziale per un'erogazione coerente dell'assistenza.

ProcessMind analizza i percorsi terapeutici effettivi confrontandoli con i protocolli previsti nell'Epic EHR, per individuare le deviazioni non conformi. In questo modo, i responsabili clinici possono fornire formazione mirata o aggiornare gli strumenti di supporto alle decisioni cliniche, garantendo che oltre il 90 percento degli episodi dei pazienti segua il percorso assistenziale prescritto, con esiti più prevedibili e una riduzione delle complicazioni.

Il contributo di uno specialista è spesso indispensabile per prendere decisioni terapeutiche complesse. Risposte lente alle richieste di consulenza possono rallentare l'intero percorso del paziente, prolungando la degenza e aumentando i costi. Migliorare la rapidità delle consulenze garantisce che le competenze specialistiche siano integrate nel piano assistenziale il prima possibile, accelerando il recupero.

Con ProcessMind, le organizzazioni possono misurare la durata tra la richiesta di consulenza e l'inserimento della nota dello specialista nell'Epic EHR. Individuare i reparti o le specialità con i tempi di risposta più lunghi consente di introdurre sistemi di notifica e accordi sui livelli di servizio più efficaci, favorendo una collaborazione clinica più rapida e abbreviando i tempi complessivi del trattamento.

La somministrazione precisa dei farmaci è fondamentale per il recupero del paziente e la prevenzione degli eventi avversi. Garantire che i farmaci vengano somministrati secondo il programma prescritto migliora l'efficacia del piano terapeutico e rafforza la sicurezza del paziente durante tutta la degenza, riducendo il rischio di errori o complicazioni legati ai farmaci.

ProcessMind estrae i dati temporali dall'Epic EHR per monitorare l'intervallo tra gli ordini dei farmaci e la loro somministrazione. In questo modo offre una visione chiara delle prestazioni dei Workflow di farmacia e assistenza infermieristica, consentendo adeguamenti mirati che eliminano le dosi somministrate in ritardo e garantiscono un tasso di somministrazione puntuale del 98 percento, contribuendo direttamente a un recupero più rapido dei pazienti.

La riammissione entro 30 giorni è un indicatore fondamentale della qualità dell'assistenza e del rimborso ospedaliero. Migliorando la qualità del percorso iniziale e garantendo che i pazienti siano stabili e adeguatamente informati al momento della dimissione, gli operatori sanitari possono ridurre significativamente la probabilità di complicazioni che richiedano un ritorno in ospedale, con vantaggi sia per il paziente sia per la struttura.

ProcessMind mette in relazione gli schemi del percorso del paziente con gli indicatori di riammissione nell'Epic EHR, per individuare i percorsi assistenziali che portano più frequentemente a esiti sfavorevoli. Queste informazioni consentono agli operatori di perfezionare i criteri di dimissione e il coordinamento dell'assistenza post-acuta, puntando a una riduzione del 10-20 percento dei tassi di riammissione attraverso l'identificazione dei percorsi ad alto rischio prima della loro conclusione.

Il percorso del paziente non termina all'uscita dall'ospedale. Garantire che gli appuntamenti di follow-up siano fissati prima della dimissione è essenziale per monitorare il recupero e prevenire complicazioni. Collegare senza interruzioni l'assistenza ospedaliera e quella ambulatoriale mantiene la continuità terapeutica e sostiene la salute nel lungo periodo.

ProcessMind individua nell'Epic EHR, inclusi moduli come Cadence, le lacune del processo di dimissione in cui la pianificazione del follow-up viene omessa o ritardata. Visualizzando questi errori, le organizzazioni possono implementare prompt e Workflow automatizzati che garantiscano a ogni paziente un appuntamento di follow-up già fissato, migliorando gli esiti di salute nel lungo periodo e riducendo il carico amministrativo sul personale infermieristico.

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

Analizzando le sequenze di attività nell'Epic EHR, dalla valutazione iniziale alla conferma della diagnosi, ProcessMind individua le fasi diagnostiche che causano i ritardi maggiori. Semplificare questi Workflow consente ai team clinici di raggiungere la diagnosi il 30 percento più rapidamente, avviando prima il piano terapeutico principale e migliorando la capacità operativa clinica.

Il percorso di miglioramento in 6 fasi per il Patient Journey

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

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LE SUE INFORMAZIONI CLINICHE

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ProcessMind offre una visione chiara delle Sue attività cliniche mappando ogni fase del percorso del paziente. Potrà individuare inefficienze nascoste e ottenere i dati necessari per semplificare la pianificazione delle dimissioni e il triage.
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RISULTATI DIMOSTRATI

Ottimizzare l'eccellenza clinica e operativa

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

0 %
Erogazione più rapida dell'assistenza

Riduzione del tempo necessario per completare il triage

Ottimizzare il flusso dalla registrazione alla valutazione iniziale consente ai pazienti di ricevere assistenza clinica molto prima nel loro percorso.
0 %
Riduzione dei tassi di riammissione

Riduzione delle riammissioni non pianificate

Individuare le lacune nella pianificazione della dimissione e del follow-up aiuta a evitare che i pazienti tornino per ricevere assistenza non pianificata entro 30 giorni dalla dimissione.
0 %
Migliore Conformità assistenziale

Aumento della conformità ai protocolli

Allineare gli episodi dei pazienti agli standard basati sull'evidenza garantisce che tutte le fasi cliniche vengano eseguite nella sequenza corretta, per ottenere risultati di salute migliori.
0 days
Maggiore disponibilità di posti letto

Riduzione della durata complessiva della degenza

Avviare prima la pianificazione della dimissione nel corso dell'episodio del paziente libera posti letto essenziali e riduce i colli di bottiglia logistici durante i trasferimenti tra reparti.
0 hours
Accesso più rapido agli specialisti

Riduzione dei tempi di risposta alle 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 tipicamente osservati nelle implementazioni in ambito sanitario.

Dati consigliati

Inizi da queste attività e da questi attributi fondamentali per costruire 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

Punti dati fondamentali da acquisire per l’analisi

L'identificativo univoco dello specifico incontro con il paziente o episodio di cura.

Perché è importante

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

L'azione clinica o amministrativa specifica eseguita.

Perché è importante

Definisce le fasi del processo e consente di visualizzare il Workflow.

La data e l'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 del processo.

Il timestamp in cui l'attività è stata completata.

Perché è importante

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

L'unità o il reparto ospedaliero in cui si è svolta l'attività.

Perché è importante

Consente di applicare filtri organizzativi e analizzare i passaggi di consegne.

L'identificativo dell'utente o del professionista sanitario che ha eseguito l'attività.

Perché è importante

Consente di analizzare la variabilità delle prestazioni e del carico di lavoro tra i membri del personale.

Il Medical Record Number che identifica il paziente.

Perché è importante

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

Il 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.

La classificazione della visita del paziente, ad esempio ricovero o emergenza.

Perché è importante

Fornisce il contesto generale dell'istanza di processo.

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

Perché è importante

Raggruppa i casi per similitudine clinica ai fini dell'analisi dei protocolli.

Indica se il paziente è tornato inaspettatamente entro 30 giorni.

Perché è importante

Identifica i processi di dimissione non riusciti e i problemi relativi alla qualità dell'assistenza.

La destinazione del paziente al momento della dimissione (casa, SNF, deceduto).

Perché è importante

Fornisce il contesto dell'esito del processo di cura.

Attività

Passaggi del processo da monitorare e ottimizzare

La creazione iniziale nel sistema della registrazione dell'incontro con il paziente, che segna l'inizio dell'episodio assistenziale. Questo evento viene acquisito esplicitamente quando il paziente arriva allo sportello di registrazione o al pronto soccorso e viene registrato nell'Epic.

Perché è importante

Stabilisce il punto di ancoraggio per l'intero Patient Journey e consente di calcolare la durata complessiva della degenza. È essenziale per il Dashboard 'Triage Throughput and Wait Times'.

Il completamento della valutazione infermieristica iniziale o della valutazione di triage. In genere viene acquisito quando il flowsheet del triage viene archiviato o lo stato del triage passa a 'Complete'.

Perché è importante

È fondamentale per il Dashboard 'Triage Throughput and Wait Times', che misura l'efficienza della fase iniziale. I ritardi in questo punto si ripercuotono sull'intero percorso assistenziale.

L'inserimento di una diagnosi confermata nell'elenco dei problemi del paziente o nel campo della diagnosi dell'incontro. Rappresenta la conclusione della fase di accertamento.

Perché è importante

Necessario per il KPI 'Time to Definitive Diagnosis'. Segna il passaggio dalla valutazione al trattamento mirato.

La chiusura ufficiale dell'incontro di degenza. Viene acquisita quando il paziente viene dimesso virtualmente dal Census.

Perché è importante

La conclusione formale dell'episodio per i calcoli della 'Length of Stay'. È essenziale per la 'Patient Flow Variant Discovery'.

Domande frequenti

Domande frequenti

Il Process Mining utilizza i dati dei log Epic EHR per visualizzare con precisione come i pazienti si muovono all’interno della struttura. Individua colli di bottiglia nascosti, come ritardi nel triage o rallentamenti nei trasferimenti di reparto, che la reportistica tradizionale potrebbe non rilevare. Questo approccio basato sui dati aiuta a passare dall’ipotizzare dove si trovino i problemi all’osservare evidenze basate sui dati.

In genere, i dati vengono estratti dai database di reportistica Clarity o Caboodle, concentrandosi sugli Event Log associati al Patient Episode. L’estrazione deve includere un identificativo univoco, descrizioni delle attività come inizio del triage o completamento della dimissione e un timestamp per ogni evento. La maggior parte dei team utilizza query SQL standard o pipeline ETL esistenti per acquisire queste informazioni in modo sicuro.

Sì, lo strumento può individuare 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 di attrito, i responsabili clinici possono introdurre modifiche mirate per abbreviare il ciclo di dimissione e aumentare la disponibilità dei posti letto. È inoltre possibile monitorare in tempo reale l’impatto di tali modifiche per garantire miglioramenti duraturi.

No, il Process Mining non è invasivo e funziona analizzando le tracce digitali già create dal personale in Epic. Acquisisce il processo così come si svolge attualmente, senza richiedere ai clinici di modificare il modo in cui documentano l’assistenza ai pazienti. Gli insight raccolti aiutano concretamente a semplificare i Workflow, eliminando passaggi non necessari e soluzioni manuali alternative.

La maggior parte delle organizzazioni sanitarie ottiene le prime mappe di processo 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 gli stakeholder clinici. Una volta definita la base di riferimento, il monitoraggio continuo offre visibilità immediata sulle attività quotidiane.

La privacy è una priorità assoluta e la configurazione del Process Mining prevede generalmente la de-identificazione degli ID Patient Episode prima che i dati lascino il Suo ambiente sicuro. È possibile filtrare le informazioni sanitarie protette mantenendo al contempo la sequenza degli eventi necessaria per ottimizzare il processo. In questo modo si garantisce la conformità a HIPAA e alle altre normative sui dati sanitari, continuando a ottenere insight utili.

Analizzando l’intero percorso del paziente, lo strumento può individuare correlazioni tra specifici percorsi terapeutici e riammissioni non pianificate. Ad esempio, potrebbe emergere che i pazienti che saltano determinate fasi di pianificazione del follow-up o che affrontano una pianificazione della dimissione troppo rapida hanno maggiori probabilità di tornare. Questi insight consentono di standardizzare i protocolli assistenziali, migliorare gli esiti per i pazienti e ridurre i rientri.

In genere sono necessari un analista dei dati che conosca le strutture di reportistica Epic e un responsabile clinico in grado di interpretare le mappe di processo. La manutenzione tecnica consiste nella gestione della pipeline di dati da Clarity o Caboodle, affinché l’analisi rifletta i Patient Episode più recenti. Molte organizzazioni iniziano con un progetto pilota di piccole dimensioni prima di estendere l’iniziativa a reparti più complessi.

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