医療の質を継続的に改善

プロセスマイニングで医療の品質改善を継続

医療の品質を継続的に改善するには、方針どおりの手順だけでなく、現場で実際に業務がどう進んでいるかを把握することが大切です。医療分野のプロセスマイニングでは、事務処理や患者の診療経路に関するタイムスタンプをもとにプロセスフローを再構成します。工程のバリアントや、時間がかかる工程、繰り返し発生する工程を確認できます。臨床判断や治療結果を評価するものではありません。

たとえば、紹介から初診までの事務処理上の経路を調べ、各工程の発生時刻、ケースが滞留した箇所、順序のばらつきの頻度を確認できます。分析に臨床情報や個人を特定できる患者情報を含めずに、品質管理や患者フローを担当するチームが調査を進めるための根拠を得られます。

医療分野のプロセスマイニングで分かること

医療分野のプロセスマイニングでは、業務システムのイベントデータから、ケースごとのプロセスの進み方を確認できます。観測された実行状況を文書化された標準と比較し、品質改善の取り組みに関係するバリアントを調査できます。

プロセスと利用可能なデータに応じて、次の項目を確認できます。

• 事務処理の工程間でケースが待つ時間
• 引き継ぎ、手戻り、工程の繰り返しが発生する箇所
• 発生する経路のバリアントとその頻度
• 記録された工程が定義済みの順序に沿っているか
• プロセス全体でのサイクルタイムや例外のばらつき

これらの結果をもとに、特定の工程やパターンに絞ってレビューできます。臨床上の判断の理由を説明したり、治療が適切だったかを判定したりするものではありません。

認証や品質レビューにどう役立ちますか？

認証や品質レビューでは、業務プロセスが文書化された標準に従っていることを示す証拠が求められることがあります。プロセスマイニングでは、イベントデータから実行状況を再構成し、調査が必要な逸脱を示して、レビュー用の証拠をエクスポートできます。

この分析は、既存の品質プログラムを補完するものです。臨床レビュー、認証要件、品質管理や医療チームの判断に取って代わるものではありません。比較する標準、調査する逸脱、結果の解釈は、利用者が決定します。

プロセスデータの要件については、プロセスマイニングの実行に必要な条件をご覧ください。

患者経路のどのボトルネックを調べるべきですか？

患者の経路には、多くの事務処理工程や引き継ぎが含まれることがあります。レポートに全体のサイクルタイムしか表示されない場合、患者の経路におけるボトルネックを見つけるのは困難です。アクティビティ間のタイムスタンプを確認すると、時間がかかっている箇所や、詳しく調べるべきバリアントが分かります。

たとえば、紹介から初診までの経路では、紹介の受領、確認、予約調整、診察の間で、ケースが異なる箇所に滞留することがあります。イベントログから分かるのは、記録された工程の発生時刻であり、臨床判断の理由ではありません。

ほかにも、次のような項目を確認できます。

• 予約調整後に長い待ち時間が発生する工程
• 前の事務処理工程に戻るケース
• 文書化、コーディング、承認の繰り返し
• 次に記録されたアクションまで時間がかかる引き継ぎ
• 利用可能なタイムスタンプで分析できる場合のキャンセルや予約変更

必要なデータは？

ケース識別子、アクティビティ、タイムスタンプを含む事務処理のイベントログから始めます。プロセスによっては、経路のバリアントを区別するために、アクティビティの順序や関連する業務属性も必要です。

仮名化したデータを使い、組織のプライバシー要件とデータ処理条件に従ってください。イベントログに臨床情報を含めないでください。分析対象はプロセスのタイムスタンプと事務処理のイベントに絞り、個人を特定できる患者情報や臨床判断は含めないでください。

ProcessMindでは、ソースシステムから準備したイベントデータを分析できます。データの選定と準備、アクセス制御の管理は、引き続きチームの責任です。イベントログの構成については、プロセスマイニングのイベントログ作成方法をご覧ください。

品質改善サイクルにプロセスマイニングをどう取り入れますか？

既存の継続的な品質改善プログラムに、プロセスマイニングを加えることができます。

1. **経路を選ぶ。**紹介から初診までなど、業務上の疑問が明確なプロセスから始めます。
2. **イベントデータを準備する。**経路を再構成するために必要な事務処理のアクティビティとタイムスタンプを含めます。臨床情報は除外し、仮名化したデータを使います。
3. **プロセスフローを確認する。**よくある経路、頻度の低いバリアント、待ち時間、繰り返される工程を特定します。
4. **文書化された標準と比較する。**プロセスモデルで期待される順序を明確にし、違いを調査します。
5. **フォローアップの内容を決める。**品質管理チームと業務チームが、確認や変更の内容を決定します。プロセスマイニングは根拠を提示しますが、変更を実行するものではありません。
6. **再度プロセスを確認する。**更新されたデータを確認し、観測された流れに変化があったかを調べます。

この方法では、一度きりの図やサンプルに基づくレビューに頼らず、継続的な品質改善にプロセスの根拠を取り入れられます。

実際の実行状況を標準とどう比較しますか？

期待される経路をBPMN 2.0で文書化し、イベントデータから再構成したプロセスと比較します。ProcessMindはBPMNモデリングとプロセスマイニングに対応しているため、標準の文書化と実際の実行状況の分析を同じプラットフォームで行えます。

モデルとイベントデータの違いは調査のきっかけであり、コンプライアンス違反の証明ではありません。データが完全か、対象範囲のケースに標準が適用されるか、承認済みの例外でバリアントを説明できるかを確認してください。

何から始めますか？

業務上の疑問が明確で、プロセスの範囲が定義され、事務処理のタイムスタンプを利用できる経路を1つ選びます。紹介から初診までの経路が一例です。データを分析する前に、期待される順序とチームが確認したい指標について合意してください。

次に、ProcessMindで以下を行います。

• 事務処理のイベントから経路を再構成
• バリアント、待ち時間、繰り返される工程を確認
• 観測された実行状況を文書化されたプロセスと比較
• プロセスレビュー用のダッシュボードと重要業績評価指標（KPI）を作成
• 認証や品質に関する協議用の証拠をエクスポート

医療分野でのプロセスマイニングを検討している場合は、準備済みの事務処理データと明確な疑問から始めます。ログから患者の経路を1つマッピングし、データにどのようなバリアントがあるか確認してください。

医療提供機関の経路ではなく、保険者の業務が対象となる場合は、医療保険者の活用事例をご覧ください。

継続的なプロセスレビューの方法については、プロセスを継続的に監視する方法をご覧ください。