患者の診療プロセスを改善
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Epic EHRで患者の受診ワークフローを最適化
当社のプラットフォームは、日々のワークフローを詳しく可視化し、進行を妨げる隠れたボトルネックや逸脱を明らかにします。イベントデータを分析することで、遅延が発生している箇所を正確に特定し、業務上の滞りの根本原因を把握できます。この情報をもとに、診療経路を効率化し、関係者全員にとってよりスムーズな体験を実現できます。
事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、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を参考に、業務を改善してください。
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患者の受診プロセスを最適化する意義
現代の医療において、患者の受診プロセスは単なる診療の連続ではありません。ケアの質や組織の財務状況を左右する、複雑な相互作用の連なりです。Epic EHRで患者の受診プロセスを管理する場合、登録、トリアージ記録、薬剤オーダーなど、あらゆる場面でデジタル記録が残る広範な環境を扱うことになります。しかし、データ量が膨大になると、患者が施設内を実際にどのように移動しているかが見えにくくなります。このプロセスを最適化することは重要です。非効率な業務は収益の損失だけでなく、臨床転帰の悪化、医療従事者の疲弊、患者満足度の低下につながる可能性があるためです。プロセスの改善に取り組むことで、医療機関のリーダーは経験に基づく判断からデータに基づく方針へと移行し、患者が適切なタイミングで必要なケアを受けられるようにできます。
Epic EHRのデータをプロセスインテリジェンスに変える
プロセスマイニングは、EpicCareやCadenceなどのEpicモジュールに保存された生のデータと、オペレーショナルエクセレンスに必要なインサイトをつなぎます。Epicのレポート機能では個々の時点の状況を確認できますが、プロセスマイニングでは患者エピソードの経時的な記録を分析します。救急部門での患者登録から、専門病棟での退院までの経過をつなげて確認できます。何千人もの患者が実際にたどった経路を可視化すれば、標準的なケア手順から外れた箇所がわかります。診断検査の遅れや専門医の診察待ちなど、プロセスが滞る箇所を特定できるため、カルテを1件ずつ手作業で監査する必要はありません。
見えにくいボトルネックや滞留箇所を特定
医療現場では、ケアの提供を遅らせる見えにくいボトルネックが大きな課題の1つです。たとえば、特定の検査結果が確認されていない、または入院中の早い段階で退院計画が始まらなかったために、患者が何時間も待機することがあります。Epic EHRのデータをプロセスマイニングで分析すると、こうした滞留箇所を特定できます。部門によってトリアージのサイクルタイムに大きな差があることや、特定の治療経路で予期しない再入院が頻発していることがわかる場合もあります。問題箇所を特定したうえで、入院が集中する時間帯の人員配置を調整したり、EHR内の通知で臨床対応を促したりするなど、対象を絞った対策を検討できます。
臨床と業務の重要業績評価指標(KPI)で成果を測定
患者の受診プロセスを改善すると、複数の重要業績評価指標に測定可能な効果が表れます。まず、全体のサイクルタイムが短縮され、ベッドの回転率や病院のキャパシティに直接影響します。入院から退院までの流れを効率化すれば、施設を増やさずに、より多くの患者を受け入れられるようになります。また、プロセスマイニングは臨床経路への適合性チェックにも役立ちます。これは患者の安全と保険償還の両面で欠かせません。ケアの提供方法のばらつきを減らすことで、予測しやすく信頼性の高い環境を整えられます。無駄なリソースを減らして収支を改善できるだけでなく、回復までの道筋をわかりやすくすることで患者体験の向上にもつながります。
医療業務の改善を進める
臨床プロセスを最適化するために、既存システムを全面的に刷新する必要はありません。個々のタスクの管理から、開始から終了までの流れの管理へと視点を変えることから始められます。Epic EHR向けのテンプレートを使えば、現状をすばやく把握し、着手しやすい改善点を見つけられます。救急部門の待ち時間短縮、手術室の業務効率向上、退院後の適切なフォローアップなど、目標に関わるデータはすでにシステム内にあります。プロセスマイニングでそのデータを分析すれば、職員とケアを受ける患者の双方にとってより良い判断につなげられます。
患者の診療経過を改善する6つのステップ
テンプレートをダウンロード
重要な理由
あらかじめ設定された構造を使うことで、データの対応付けミスを減らし、患者の診療エピソードのデータをプロセスマイニングの要件に合わせられます。
期待される結果
患者の診療経過を分析するための、すぐに使えるデータ構造。
データをエクスポート
重要な理由
過去のデータを使うと、患者が実際に施設内をどのように移動しているかを示す現実的なベースラインを把握でき、見えにくいボトルネックも明らかになります。
期待される結果
最近の患者対応と臨床イベントを網羅したデータセット。
データセットをアップロード
重要な理由
データをすばやく処理し、生の臨床ログをインタラクティブな可視化に変換します。これにより、業務の流れの非効率な箇所をすぐに特定できます。
期待される結果
実際の患者の診療経過を、最初から最後までデジタルで可視化。
プロセスを分析
重要な理由
臨床経路が標準的なケアからどこで外れているかを把握すると、治療のばらつきを減らし、患者の治療結果を改善しやすくなります。
期待される結果
ケア提供における主なボトルネックとコンプライアンス上の不足を明確に特定。
改善を実施
重要な理由
データに基づくインサイトを改善に結び付けることで、待ち時間の短縮と臨床資源の有効利用につながります。
期待される結果
臨床チームと管理チームで実施する、具体的な改善策。
プロセスを監視
重要な理由
継続的に監視することで、改善を維持し、新たなボトルネックが生じた場合にも速やかに対応できます。
期待される結果
プロセスの健全性を継続的に把握し、改善による投資対効果を測定。
診療に関するインサイト
Epic EHRのワークフローを明確に把握
- 実際の患者の経路をリアルタイムで可視化
- 退院遅延の根本原因を特定
- 部門ごとのトリアージ実績を分析
- 業務変更の影響を追跡
導入効果
臨床と業務のプロセスエクセレンスを高める
医療機関はプロセスマイニングを使って、Epic EHR上の患者の診療エピソード全体を可視化できます。これにより、チームはケアの遅れを減らし、資源の利用効率を高められます。これらの指標は、データに基づくプロセス改善が患者の体験に与える影響を示します。
トリアージ完了までの時間を短縮
受付から初期評価までの流れを最適化すると、患者は診療のより早い段階で臨床ケアを受けられます。
予定外の再入院を減らす
退院時の計画やフォローアップの不足を特定し、退院後30日以内の予定外の再受診を防ぎやすくします。
プロトコルへの適合率を向上
患者の診療エピソードを根拠に基づく基準に沿わせることで、健康状態の改善につながる適切な順序で、すべての臨床手順が実施されるようにします。
在院日数を短縮
患者の診療エピソードの早い段階から退院計画を始めることで、貴重な病床を早く空け、病棟間の移送時に生じる調整上のボトルネックを減らせます。
診察依頼から対応までの時間を短縮
診察依頼から実際の評価までの時間を短縮すると、治療方針の決定が早まり、患者の体験も向上します。
結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、医療機関への導入で一般的に確認されている改善幅です。
推奨データ
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングでは、Epic EHRの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。従来のレポートでは見落とされがちなトリアージの遅れや病棟間の移送待ちなど、隠れたボトルネックを特定できます。問題の場所を推測するのではなく、データに基づいて実際のパターンを確認できます。
通常はClarityまたはCaboodleのレポート用データベースから、患者の診療エピソードに関連するイベントログを抽出します。抽出データには、一意の識別子、トリアージ開始や退院完了などのアクティビティの説明、各イベントのタイムスタンプを含める必要があります。多くのチームは、標準的なSQLクエリや既存のETLパイプラインを使って、安全にデータを取得しています。
はい。搬送、薬局の確認、医師の承認など、退院プロセスがどこで滞っているかを特定できます。こうした滞りを可視化することで、臨床部門の管理者は対象を絞った変更を行い、退院までの時間を短縮して病床の空きを増やせます。変更の影響をリアルタイムで監視し、改善が続いているかを確認することもできます。
いいえ。プロセスマイニングは既存の業務に介入せず、スタッフがEpic上にすでに記録しているデジタル上の履歴を分析します。医療従事者が患者ケアの記録方法を変えなくても、現在のプロセスを把握できます。分析結果をもとに、不要な手順や手作業の回避策を減らし、ワークフローを簡素化できます。
多くの医療機関では、最初のデータ抽出から4~6週間でプロセスマップを確認できます。この期間には、初期データのクリーニング、イベントと患者の診療経過の対応付け、臨床関係者による結果の検証が含まれます。基盤が整った後は、継続的な監視により日々の業務をすぐに把握できます。
プライバシーを最優先し、通常はデータを安全な環境から移す前に、患者の診療エピソードIDを匿名化します。プロセスの最適化に必要なイベントの順序を保ちながら、保護対象の医療情報を除外できます。これにより、分析に必要な情報を維持しつつ、HIPAAやその他の医療データ規制へのコンプライアンスを確保できます。
患者の診療経過全体を分析し、特定の治療経路と予定外の再入院との関連を見つけられます。たとえば、特定のフォローアップ予約が行われなかった患者や、退院計画が急いで進められた患者は、再入院しやすいことが分かる場合があります。こうした分析結果をもとにケアのプロトコルを標準化し、患者の治療結果の改善と再受診の減少を目指せます。
通常は、Epicのレポート構造に詳しいデータアナリストと、プロセスマップを解釈する臨床部門の責任者が必要です。技術面では、分析に最新の患者の診療エピソードが反映されるよう、ClarityまたはCaboodleからのデータパイプラインを管理します。多くの組織は、小規模なパイロットプロジェクトから始め、より複雑な部門へ段階的に広げています。
患者の診療プロセスを最適化し、サイクルタイムを短縮
診療上のボトルネックを特定し、サイクルタイムを30%短縮します。
クレジットカードは不要です。設定は数分で完了します。