より良いケアに向けて患者ジャーニーを改善
プロセスマイニングでは、ソースシステムのイベントログを分析し、ワークフローに潜むボトルネックや逸脱を明らかにできます。患者の各エピソードをマッピングすることで、遅延が発生している箇所や、リソースの利用状況を改善できる箇所を特定できます。ProcessMindは、データをよりスムーズなケア体験へつなげるために必要な可視性を提供します。
ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドもご確認ください。業務の進め方を変えていけます。
詳細な説明を表示
プロセスマイニングは、初回登録から最終的な退院まで、患者とのあらゆる接点をつなぎ合わせ、患者ジャーニーをこれまでにない視点で可視化します。ソースシステムから直接データを取得することで、患者が施設内をどのように移動しているかを詳細にマッピングできます。患者エピソードが実際にたどった経路は、管理者が設計した標準的な臨床プロトコルから大きく外れていることも少なくありません。部門間の移行がどこで滞っているのか、臨床記録が実際のケアにどの程度遅れているのか、管理上の手続きがどこで障害になっているのかを正確に把握できます。この透明性により、医療機関の管理者は経験談に頼るのではなく、日々の業務の詳細な実態に基づいて判断できます。現状のプロセスを可視化することで、異なる部門のサイロに隠れていた非効率の根本原因に取り組めます。
多くの医療機関では、複数の部門にまたがる複雑なワークフローの中にボトルネックが隠れています。患者ジャーニーデータを分析すれば、診断段階、専門医のコンサルテーション、退院計画のプロセスなど、遅延が発生している箇所を正確に特定できます。こうした非効率は患者満足度に影響するだけでなく、コンプライアンス上の大きなリスクや収益の漏れにもつながります。たとえば、必須のスクリーニングや管理手続きが省略されている、または順序どおりに実施されていないことがシステム上で示された場合、患者の安全や償還の適格性に影響する前に対応できます。現在のERPや臨床データアーキテクチャが複雑であっても、プラットフォームはこうした差異を自動的に示します。各段階のサイクルタイムを詳しく分析し、患者エピソードが各ステータスにどの程度とどまったのか、期待される基準からどこで外れたのかを明確に把握できます。
患者ジャーニーを分析する最終的な目的は、すべての患者に適切なケアを適切なタイミングで提供することです。患者エピソードの流れを理解すれば、実際の需要パターンに合わせてリソース配分やスタッフの勤務計画を最適化できます。データに基づくアプローチにより、在院日数の短縮や回復率の向上につながる成果の高い経路を特定し、その成功を組織全体に広げられます。患者ジャーニーを効率化することで、臨床スタッフの負担を減らし、患者にとってもよりスムーズな体験を提供できます。プロセスマイニング技術から得られる分析結果は、ソースシステムの生のデータを継続的な改善につながる具体的な施策へと変えます。患者エピソード全体に目を向けることで、部門ごとの最適化から脱却し、患者体験を重視した医療提供の全体像を捉えられます。
患者ジャーニーのプロセスマイニングは、技術環境を全面的に刷新しなくても始められます。既存システムの構造に対応した詳細なデータテンプレートを提供しているため、大規模な個別コーディングを行わずに患者エピソードをマッピングできます。ソースシステムをProcessMindのプラットフォームに接続するだけで、生のイベントログを動的でインタラクティブなプロセスマップへ変換できます。標準化されたデータ要件に従えば、データの取り込みから意味のある分析結果の取得までを短時間で進められ、チームは質の高いケアの提供に集中できます。現在の技術構成を問わず、あらゆる組織が患者ケアの提供状況を透明に把握できるよう設計されています。データを接続するとすぐに、リードタイムの短縮、処理量の向上、ケア全体の質の改善につながる機会を特定できます。
患者の経路を改善する6つのステップ
接続して発見
重要な理由
データ基盤を整えることで、主観的なインタビューや手作業のログに頼らず、実際の患者の流れを把握できます。
期待される成果
すべての部門にわたる各患者エピソードの生のデジタル記録。
プロセスをマッピング
重要な理由
逸脱を確認することで、プロセスが予期しないループやコンプライアンスに適合しないアクティビティへ分岐する箇所を把握できます。
期待される成果
医療および管理上のすべてのイベント順序を示す完全なプロセスマップ。
ボトルネックを特定
重要な理由
遅延を特定することで患者の待ち時間を減らし、ケアの質を直接改善するとともに、病床の回転率を高められます。
期待される成果
経路上で最も長いリードタイムを示すヒートマップ。
根本原因を分析
重要な理由
背景にある要因を把握することで、実際の問題を解決しない表面的な対策の実施を防げます。
期待される成果
プロセスの非効率を生む主な要因を詳細に把握できます。
改善を設計
重要な理由
データに基づく最適化により、患者体験を実際に改善できる影響の大きい領域に変更を集中できます。
期待される成果
過去のデータに裏付けられた、プロセス変更の文書化された戦略。
監視して改善
重要な理由
継続的な監視により、新たな問題に迅速に対応し、長期にわたって高い水準の患者ケアを維持できます。
期待される成果
プロセスのパフォーマンスとコンプライアンスを継続的に示すリアルタイムのダッシュボード。
得られる成果
患者とのあらゆる接点に潜む課題を明らかにする
- 患者の実際の受診・入院経路をすべてマッピング
- 臨床ワークフローのボトルネックを特定
- 治療のリードタイムと待機時間を短縮
- 医療プロトコルへのコンプライアンスを確保
実証された成果
患者エピソードのあらゆる段階を最適化
医療機関はプロセスマイニングを利用して患者の経路全体を可視化し、遅延を取り除き、臨床上のコンプライアンスを高める機会を特定しています。これらの成果は、システムデータを明確で実行可能な経路に変換し、より良いケアにつなげた結果です。
患者の平均在院日数の短縮
退院計画と院内移送を最適化すると、ケアに不要な日数を減らし、新たな入院患者のために重要な病床容量を確保できます。
結果が出るまでの時間を短縮
検査の依頼から結果の通知までのボトルネックを特定すると、臨床スタッフはより早く情報に基づく判断を下せるため、患者に適時に治療を提供できます。
プロトコルのコンプライアンス向上
確立された臨床経路からの逸脱を可視化することで、安全基準や規制基準に沿った標準的なケアを患者に提供できます。
予定外の再来院を削減
退院プロセスと退院後のフォローアップを分析すると、早期再来院の根本原因を特定でき、患者の健康状態の改善と大幅なコスト削減につながります。
初期待ち時間を短縮
受付から初期評価までの流れを効率化すると、待合室での待ち時間を短縮し、患者がより早い段階で臨床ケアを受けられるようになります。
ケア提供の効率向上
リソース配分を改善し、院内移送にかかる時間を減らすことで、施設を有効に使い、患者エピソードあたりのコストを削減できます。
結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織での導入方法によって異なります。これらの数値は、同様の医療環境で一般的に確認されている効率向上の例を示しています。
推奨データ
データに関する推奨事項をカスタマイズするには、 特定のプロセスを選択してください.
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングでは、システムのイベントログデータを使って、患者が施設内をどのように移動しているかを可視化します。トリアージの遅延や病棟間の移送の遅れなど、隠れたボトルネックを特定し、従来のレポートでは見落とされがちな患者の流れをデータに基づいて把握できます。
分析には主に、一意の識別子、明確なアクティビティ名、各ステップの正確なタイムスタンプという3つの基本要素を含むイベントログが必要です。一意の識別子にはPatient Episodeなどを使います。部門名や患者の属性など、追加の属性を加えると、分析のコンテキストをより深く把握できます。
患者が搬送、検査結果、医師の承認を待っている場合など、経路がどこで滞っているかを正確に特定します。こうした滞留箇所を可視化することで、臨床管理者は対象を絞った変更を実施し、サイクルを短縮して病床の利用可能数を増やせます。
データセキュリティを最優先に考え、通常は分析前に機密情報を匿名化します。必要なイベントの順序を維持しながら、保護対象の医療情報を除外し、臨床業務の最適化と医療関連規制へのコンプライアンスを両立できます。
通常は、ソースシステムからのデータ抽出が完了してから4~6週間以内に初期結果を確認できます。最初の数週間はデータのマッピングと検証に充てられ、その後、ソフトウェアによって業務効率を継続的に把握できます。
標準レポートが平均待ち時間などの静的な指標を示すのに対し、プロセスマイニングは異なるイベント間の実際の移動やループを可視化します。従来のビジネスインテリジェンスツールでは見落とされがちな隠れた経路、手戻り、逸脱を明らかにし、非効率の根本原因を見つけ出します。
プロセスマイニングは既存の業務に干渉せず、通常の患者ケアの中ですでに作成されているデジタル上の記録を分析します。ソースシステムでスタッフがアクティビティを記録する方法を変更しなくても、現在のプロセスをそのまま捉えられます。
患者の経路全体を分析することで、特定の治療経路と予定外の再入院との相関を見つけられます。急いで退院計画を進められた患者や、特定のフォローアップ手順を省略した患者は、再来院する可能性が高いことが分かる場合があります。これにより、ケアプロトコルをより適切に標準化できます。
通常は、標準クエリや自動化されたパイプラインを使い、ソースシステムの基盤となるレポート用データベースや監査ログからデータを取得します。患者エピソードのデジタル記録を取得し、分析用の構造化された形式に変換します。
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