患者ジャーニーを改善

Epic EHRのワークフローを最適化する6つのステップガイド。
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Epic EHRの患者ジャーニーワークフローを最適化

ProcessMindのプラットフォームは、日々のワークフローを詳細に可視化し、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、業務上の停滞を招く根本原因を把握できます。この分析結果をもとに、臨床経路を効率化し、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。

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

患者ジャーニーを最適化する戦略的価値

現代の医療において、患者ジャーニーは単なる臨床上の接点の連続ではありません。ケアの質と組織の財務状況を左右する、複雑な相互作用の集合です。Epic EHRで患者ジャーニーを管理する場合、登録、Triageの記録、Medication Orderのすべてがデジタル上の記録として残る広大なエコシステム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たかが見えにくくなります。このジャーニーの最適化が必要なのは、非効率が収益の損失につながるだけでなく、臨床成果の悪化、医療従事者の疲弊、患者満足度の低下を招く可能性があるためです。プロセスの最適化に取り組むことで、医療のリーダーは経験則から離れ、患者が適切なタイミングで適切なケアを受けられる、データに基づく方針へ移行できます。

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、業務の質を高めるために必要な具体的な情報をつなぐ役割を果たします。Epicのレポーティングツールが個別時点の状況を把握するのに適している一方、プロセスマイニングでは患者エピソードの時系列記録を分析します。救急部門で患者が登録されてから専門病棟を退院するまでの流れをつなげて確認できます。数千人の患者が実際にたどった経路を可視化することで、標準的なケアプロトコルからの逸脱を把握できます。診断検査の遅れや専門医のConsultationにおけるボトルネックなど、プロセスが滞る箇所を、個々のカルテを手作業で監査することなく特定できます。

隠れたボトルネックと滞留箇所に焦点を当てる

医療における大きな課題の一つは、ケアの提供を遅らせる見えないボトルネックです。たとえば、特定の診断結果が確認されていない、または入院中の退院計画の開始が遅れたために、患者が何時間も待機状態になることがあります。Epic EHRのデータにプロセスマイニングを適用すると、こうした滞留箇所を切り分けられます。部門によってTriageのサイクルタイムに大きな差があることや、特定の治療経路が予期しない再入院につながることが分かる場合もあります。該当箇所を特定すれば、入院が集中する時間帯の人員配置を調整したり、EHR内の通知を自動化して臨床上の対応を促したりするなど、対象を絞った対策を実施できます。

臨床KPIと業務KPIで成果を測定する

患者ジャーニーを改善すると、複数の主要業績評価指標で測定可能な効果が得られます。まず、総サイクルタイムの短縮は、病床の回転率と病院の受け入れ能力に直接影響します。入院から退院までの流れを効率化すれば、物理的な設備を増やさなくても、より多くの患者に対応できるようになります。また、プロセスマイニングは臨床経路へのコンプライアンス確保にも役立ちます。これは患者安全と保険償還の両方に関わる重要な要素です。ケアの提供方法のばらつきを減らすことで、より予測しやすく信頼性の高い環境を構築できます。無駄なリソースを減らして収益性を高めるだけでなく、回復までの道のりをよりスムーズで分かりやすくし、患者体験も向上させます。

医療業務をさらに前進させる

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。まずは、個別のタスクを管理する視点から、最初から最後までの流れを管理する視点へ切り替えることが大切です。Epic EHR向けに設計されたテンプレートを使えば、現在の状態をすぐに把握し、優先度の高い改善点を見つけ出せます。救急部門の待ち時間短縮、手術室の効率化、退院後のフォローアップの適時化など、目標が何であっても、必要なデータはすでにシステム内に存在します。重要なのは、プロセスマイニングでそのデータを引き出し、スタッフと患者の双方に役立つ判断につなげることです。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

患者は登録から初回評価までの間に大幅な遅れを経験することがあり、患者安全が損なわれ、満足度も低下します。ジャーニーの初期段階にあるこうしたボトルネックは、臨床ワークフロー全体を遅らせる連鎖的な影響を生み、救急部門の混雑を悪化させます。

ProcessMindはEpic EHR内のイベントログを分析し、Triageの遅れが発生している箇所と、最も影響を受けている患者層を正確に特定します。登録から評価までの時間差を可視化することで、医療のリーダーは繁忙時間帯にスタッフを再配置し、初期ケアを迅速化できます。

退院の数時間前になって初めて退院計画を開始すると、事務処理が滞り、新たな入院患者に使えるはずの病床が埋まったままになります。この非効率により平均在院日数が延び、病院の受け入れ能力に負荷がかかるため、収益と患者フローにも直接影響します。

本ソリューションは、Epic EHRにおける退院開始のタイミングと患者エピソード全体の関係を追跡します。退院計画の開始が遅すぎるケースを特定し、早期計画を促す手順の導入を支援することで、よりスムーズな移行と病床管理の改善につなげます。

診断検査のOrderから実施までの遅れは、臨床上の意思決定を滞らせることがよくあります。検査結果や画像診断を待たなければならないと、治療計画全体が保留となり、患者の滞在が長期化して重要な処置も遅れます。

ProcessMindはEpic EHR内の診断プロセス全体をマッピングし、継続的に遅れを生じさせている部門や検査種別を明らかにします。この可視性により、管理者は検査部門や画像診断部門のリソース不足、プロセス上の非効率に対応し、患者ジャーニーを早められます。

患者を救急部門から専門病棟へ移す場合や、病棟間で移動させる場合、長い待ち時間が発生してケアの継続性が損なわれることがあります。こうしたTransferのボトルネックはスタッフのリソースを拘束し、患者を適切でない環境に長く留めるため、臨床成果に悪影響を及ぼす可能性があります。

CadenceやEpicCareなどのEpicモジュールに記録されたTransferのパターンと待ち時間を分かりやすく確認できます。ProcessMindは、想定以上に時間がかかっている具体的な引き継ぎを特定し、部門間のコミュニケーションと移送業務の効率化を支援します。

同じようなDiagnosisに対する治療計画の実行方法に大きなばらつきがあると、患者の成果が予測しにくくなり、業務コストも増加します。明確な理由なく臨床医が確立されたプロトコルから逸脱すると、組織全体で高いケア水準を維持することが難しくなります。

ProcessMindはEpic EHRのアクティビティログを分析し、実際の患者経路を標準的な臨床プロトコルと比較します。この分析で逸脱が発生している箇所を明らかにし、臨床リーダーがワークフローを標準化して、すべての患者に効果的なエビデンスに基づくケアを提供できるよう支援します。

専門医がConsultationを実施するまでの待ち時間は、特に複雑なケースで患者の滞在を大幅に長引かせる可能性があります。こうした遅れは、コミュニケーション不足やスケジュールの競合によって生じることが多く、患者が臨床的に必要な期間を超えて病床に留まる原因になります。

本プラットフォームは、Epic EHR内でConsultationの依頼から専門医の実際の診察までにかかった時間を追跡します。遅れが特に多い専門領域や勤務帯を特定することで、医療機関は専門医の対応体制を最適化し、在院日数全体を短縮できます。

オーダー後の投薬が遅れると、患者様の回復が妨げられ、臨床上の合併症につながるおそれがあります。緊迫した環境では、こうした遅れが管理者から見えないまま、医療の質と患者様の安全に直接影響することがあります。

ProcessMindは、Epic EHRに記録された投薬オーダーと投薬実施イベントの間隔を監視します。これにより、看護部門の責任者は組織的な遅延を特定し、すべての患者様に適時投薬できるよう、対象を絞った支援やプロセスの見直しを行えます。

退院後まもなく患者様が再び来院する場合、初期のケアプロセスに不足がある、または退院時の説明が不十分である可能性があります。再入院が頻発すると、コストが増加し、利用可能な病床が減少します。また、品質指標を監視する支払者から、財務上のペナルティを受ける可能性もあります。

ProcessMindは、Epic EHRに記録された患者様の一連のエピソードと、その後の再入院イベントを分析し、再来院に先行する共通要因やプロセス上の問題を特定します。この分析結果により、医療機関は退院計画とフォローアップケアを見直し、リスクの高い患者様のグループを支援できます。

患者様が施設を出る前にフォローアップの予約が設定されていないと、コンプライアンス違反や健康状態の悪化につながるリスクが高まります。手作業の予約プロセスでは、退院対応に追われるスタッフがこの手順を見落とし、機会を逃すことがあります。

ProcessMindは、Epic EHRのイベントログを確認し、退院時のアクティビティの一環としてフォローアップ予約が設定されたかどうかを確認します。この手順が抜けているエピソードを明らかにすることで、医療機関はリマインダーを自動化し、ワークフローを見直せます。すべての患者様が継続的なケアにつながる明確な道筋を持てるよう支援します。

初期評価から診断確定までの進行が遅いと、専門的な治療の開始が遅れ、患者様の不安な期間が長くなります。このボトルネックは、診断部門とプライマリケアチームの間で情報共有が分断されていることが原因で発生する場合があります。

ProcessMindは、Epic EHR上の患者様の経過における診断フェーズを最初から最後まで可視化し、トリアージから診断確定までの時間を測定します。プロセスが滞る段階を特定することで、医療チームは連携を改善し、適切なケアをより早く提供できます。

一般的な目標

成功の状態を定義

迅速な初期評価は、患者様の安全と臨床結果を左右します。受付からトリアージまでの時間を短縮すると、リスクの高い患者様にすぐ対応でき、状態悪化のリスクを抑えられます。また、救急や外来の現場における患者様の体験全体も改善します。この迅速な対応が、良好なケアプロセスの第一歩です。

ProcessMindは、Epic EHR内の受付から評価までの流れを可視化し、ボトルネックが発生する時間帯や部門を特定します。こうしたパターンを分析することで、医療機関の管理者は人員配置を調整したり、受付手順を見直したりできます。臨床ケアへの移行を20%速め、トリアージの処理能力を直接改善できます。

効率的な退院計画は、病院の受け入れ能力を維持し、救急部門での入院待機を防ぐために欠かせません。患者様を施設から退院させるための手順を効率化すると、病床の回転率を高め、入院患者様を不要な遅延なく受け入れられます。その結果、組織全体の患者様の流れが改善します。

Epic EHRのデータにプロセスマイニングを適用すると、検査結果待ちや薬局のオーダーなど、退院を遅らせる具体的なマイルストーンを特定できます。ProcessMindはこうした滞留箇所を明らかにし、医療機関が先回りした退院計画を実施できるよう支援します。ケアの質を維持しながら、平均在院日数を15%以上短縮できる可能性があります。

迅速な診断結果は、適時に治療方針を決定するための基盤です。検査のオーダーから診断確定までの間隔を短縮すると、治療の遅れを防ぎ、臨床医が適切なケア計画を速やかに進められます。その結果、患者様の一連のエピソード全体が短くなり、患者様一人当たりのケア総コストも抑えられます。

ProcessMindは、Epic EHRにおける診断オーダーのライフサイクルを追跡し、検査室、画像診断、医師による確認の各段階で遅延が発生している箇所を明らかにします。サイクルタイムを監視することで、組織はオーダーセットや連絡ワークフローを見直し、診断確定までの時間を大幅に短縮できます。最新のデータに基づく臨床判断を支援します。

院内移送では、情報共有の不足や物流上の障害により、患者様が行き場を失った状態になることがあります。救急部門から入院病棟へ、または専門病棟間で患者様を迅速に移送すると、ケアの継続性と医療資源の利用効率が高まります。病院全体に影響するボトルネックの防止にもつながります。

ProcessMindは、Epic EHR上で異なる病院部門をまたぐ患者様の経路をマッピングし、遅延が最も頻繁に発生する引き継ぎ箇所を正確に特定します。この可視性により、管理者は部門ごとのボトルネックに対応し、移送効率を最大25%改善できます。患者様が待たされることなく、適切なレベルのケアへ移れるよう支援します。

エビデンスに基づくプロトコルでケアを標準化することは、高い治療成果と患者様の安全を確保するうえで欠かせません。遵守率が高いと臨床上のばらつきが減り、回復期間を予測しやすくなります。担当する臨床医にかかわらず、すべての患者様に最適な治療を提供できるため、一貫したケアの実現につながります。

ProcessMindは、Epic EHR内で実際の治療経路を望ましいプロトコルと照合し、プロトコルに沿っていない逸脱を特定します。臨床責任者は、対象を絞った研修を実施したり、臨床意思決定支援ツールを更新したりできます。患者様のエピソードの90%以上が定められたケア経路に沿う状態を目指し、予測しやすい成果と合併症の減少につなげます。

複雑な治療方針を決めるには、専門医の意見が必要になることがよくあります。コンサルテーションへの応答が遅いと、患者様の経過全体が滞り、在院日数とコストの増加につながります。応答を速めることで、専門知識をできるだけ早くケア計画に反映し、回復までの道のりを短縮できます。

ProcessMindを使うと、Epic EHRにおけるコンサルテーション依頼から専門医の記録入力までの時間を測定できます。応答時間が長い部門や診療科を特定し、通知システムやサービスレベル合意を見直すことで、臨床チーム間の連携を速め、治療期間全体を短縮できます。

正確な投薬は、患者様の回復と有害事象の防止に欠かせません。処方されたスケジュールどおりに投薬することで、治療計画の効果が高まり、入院中の患者様の安全も向上します。投薬に関するエラーや状態悪化のリスクも抑えられます。

ProcessMindは、Epic EHRからタイムスタンプデータを抽出し、投薬オーダーから投薬実施までの間隔を監視します。薬局と看護部門のワークフローのパフォーマンスを明確に把握できるため、対象を絞った調整によって投薬の遅れをなくし、定刻投薬率98%を実現できます。これは患者様の早期回復を直接支援します。

30日以内の再入院は、ケアの質と病院の償還を測る重要な指標です。初回のケアプロセスの質を高め、退院時に患者様が安定し、必要な情報を十分に得られるようにすることで、再来院が必要となる合併症の可能性を大幅に下げられます。これは患者様と医療機関の双方にメリットをもたらします。

ProcessMindは、Epic EHRの患者様の経路パターンと再入院フラグを関連付け、望ましくない結果につながりやすいケア経路を特定します。この分析結果に基づき、医療機関は退院基準と退院後のケア連携を見直せます。リスクの高い経路を完了前に特定し、再入院率10~20%減を目指します。

患者様の経過は、病院を出た時点で終わりません。退院前にフォローアップ予約を設定することは、回復を確認し、合併症を防ぐために欠かせません。入院中のケアと外来ケアをスムーズにつなぐことで、治療の継続性を保ち、長期的な健康状態の改善を支援できます。

ProcessMindは、Epic EHRのCadenceなどのモジュール内で、フォローアップ予約が抜けたり遅れたりする退院プロセス上の問題を特定します。こうした問題を可視化することで、組織は自動プロンプトやワークフローを導入し、すべての患者様にフォローアップ予約が設定される状態を実現できます。長期的な健康成果を高め、看護スタッフの事務負担を軽減します。

確定診断に至るまでの時間は、確定的な治療の開始時期に直接影響します。患者様の経過におけるこの段階を速めることで、不安を軽減し、病状の進行を防げます。その結果、複雑な症例でも臨床介入の成果が高まり、在院日数全体を短縮できます。

ProcessMindは、Epic EHRにおける初期評価から診断確定までのアクティビティの順序を分析し、遅延の原因となる診断手順を特定します。これらのワークフローを効率化することで、臨床チームは診断までの時間を30%短縮し、主要な治療計画をより早く開始できます。臨床現場の処理能力も向上します。

患者ジャーニーを改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施内容

Epic EHRのデータ構造用に設計された専用のExcelテンプレートを取得します。臨床項目と管理項目がすべて正しくマッピングされるように構成されています。

重要な理由

あらかじめ設定された構造から始めることで、マッピングエラーを減らし、患者エピソードデータをプロセスマイニングの要件に合わせられます。

期待される成果

患者ジャーニー分析にすぐ使えるデータ構造です。

臨床業務の分析結果

Epic EHRのワークフローを明確に把握

ProcessMindは、患者ジャーニーの各ステップをマッピングし、臨床業務を明確に可視化します。隠れた非効率を見つけ出し、退院計画やトリアージを効率化するために必要なデータを得られます。
  • 実際の患者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
  • 部門横断でトリアージの実績を分析
  • 業務変更の影響を追跡
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

実証された成果

臨床と業務の卓越性を向上

医療機関はプロセスマイニングを利用して、Epic EHR内のPatient Episode全体を可視化し、ケアの遅延をなくしてリソースの利用効率を高めています。これらの指標は、データに基づくプロセス改善が患者様の体験に与える効果を示します。

0 %
より迅速なケア提供

トリアージ完了時間を短縮

受付から初期評価までの流れを最適化することで、患者様は経過のより早い段階で臨床ケアを受けられます。

0 %
再入院率を低減

予定外の再入院を減少

退院とフォローアップ計画の不足を特定することで、退院後30日以内に予定外のケアを受けるため患者様が戻ってくる事態を防ぎます。

0 %
ケアのコンプライアンスを改善

プロトコル遵守率を向上

患者様のエピソードをエビデンスに基づく基準に合わせることで、より良い健康成果に向けて、すべての臨床手順が正しい順序で実施されるようにします。

0 days
病床の受け入れ能力を向上

在院日数全体を短縮

患者様のエピソードの早い段階で退院計画を開始すると、重要な病床を早く空けられます。病棟間移送における物流上のボトルネックも減らせます。

0 hours
専門医へのアクセスを迅速化

コンサルテーションのリードタイムを短縮

コンサルテーションの依頼から実際の評価までの時間を短縮することで、治療方針の決定を速め、患者様の体験を改善します。

結果は、プロセスの複雑さとデータ品質によって異なります。これらの数値は、医療機関への導入で一般的に確認される改善例を示しています。

推奨データ

主要なアクティビティと属性から始めて、プロセスマイニングプロジェクトの明確な基盤を構築します。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

特定の患者の受診または診療エピソードを識別する一意の識別子です。

重要な理由

異なるイベントを一つのプロセスケースに関連付けるための基本キーです。

実行された具体的な臨床または事務上のアクションです。

重要な理由

プロセスの手順を定義し、ワークフローを可視化できます。

アクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

サイクルタイム、リードタイム、プロセスの順序を計算できます。

アクティビティが完了した日時です。

重要な理由

アクティビティの所要時間とリソースの利用状況を計算できます。

アクティビティが行われた病院の病棟または部門です。

重要な理由

組織別のフィルタリングと引き継ぎの分析が可能になります。

アクティビティを実行したユーザーまたは医療従事者の識別子です。

重要な理由

職員間のパフォーマンスと業務量のばらつきを分析できます。

患者を識別する診療記録番号です。

重要な理由

再受診の特定と患者の履歴分析に欠かせません。

トリアージ時に患者へ割り当てられた重症度スコアです。

重要な理由

緊急度と予想されるリソース消費量に基づいてプロセスを分けます。

患者の受診区分です(例:入院、救急)。

重要な理由

プロセスインスタンスの大まかな背景を示します。

主な診断を表すICD-10コードまたは院内コードです。

重要な理由

臨床的な類似性に基づいてケースをまとめ、プロトコルを分析できます。

患者が30日以内に予期せず再受診したかを示します。

重要な理由

退院プロセスの不備とケアの質に関する問題を特定します。

退院時の患者の行き先です(自宅、熟練看護施設、死亡)。

重要な理由

ケアプロセスの結果を背景情報とともに把握できます。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

システム上で患者様の受診記録が初めて作成され、ケアエピソードが始まる時点です。患者様が受付または救急部門に到着し、Epicで受付処理を完了した際に明示的に記録されます。

重要な理由

患者様の経過全体の基準点となり、在院日数全体の計算を可能にします。「トリアージ処理能力と待ち時間」ダッシュボードに欠かせないイベントです。

初回の看護評価またはトリアージ評価が完了した時点です。通常は、トリアージのフローシートが確定されたとき、またはトリアージのステータスが「Complete」に変更されたときに記録されます。

重要な理由

「トリアージ処理能力と待ち時間」ダッシュボードで受付段階の効率を測定するために欠かせません。ここでの遅延は、ケア経路全体に波及します。

患者様の問題リストまたは受診の診断項目に確定診断を入力した時点です。調査フェーズの終了を示します。

重要な理由

「確定診断までの時間」KPIに必要です。評価から対象を絞った治療へ移行する時点を示します。

入院の受診記録を正式に終了した時点です。Census上で患者様が退院した際に記録されます。

重要な理由

在院日数の計算におけるエピソードの正式な終了点です。「患者様のフローのバリアントディスカバリー」に欠かせません。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングでは、EpicのEHR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正確に可視化します。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できます。データに基づくこのアプローチにより、問題の場所を推測する段階から、根拠となるパターンを確認する段階へ移行できます。

通常は、ClarityまたはCaboodleのレポート用データベースからデータを抽出し、Patient Episodeに紐づくイベントログに焦点を当てます。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。多くのチームでは、標準的なSQLクエリや既存のETLパイプラインを使って、この情報を安全に取得しています。

はい。搬送待ち、薬剤部の確認、医師の承認待ちなど、退院プロセスがどこで滞っているかを正確に特定できます。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、退院サイクルを短縮して病床の利用可能数を増やせます。変更の影響をリアルタイムで監視し、改善が維持されていること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干渉せず、Epicでスタッフがすでに作成しているデジタル上の記録を分析します。臨床スタッフが患者ケアの記録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。得られたインサイトは、不要な手順や手作業による回避策を取り除き、ワークフローの簡素化にも役立ちます。

多くの医療組織では、最初のデータ抽出から4~6週間以内に、最初の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、患者の経路へのイベントのマッピング、臨床関係者による結果の検証が含まれます。基盤が整えば、継続的な監視によって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に考え、通常はデータが安全な環境から外部に出る前にPatient Episode ID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できます。これにより、実行可能なインサイトを得ながら、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。たとえば、特定のフォローアップ予約の手順を省略した患者や、急いで退院計画を進められた患者は、再来院する可能性が高いことが分かる場合があります。こうしたインサイトにより、ケアプロトコルを標準化し、患者の成果を改善して再来院を減らせます。

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責任者が必要です。技術面では、ClarityまたはCaboodleからのデータパイプラインを管理し、分析に最新の患者エピソードが反映されるようにします。多くの組織では、より複雑な部門へ拡大する前に、小規模なパイロットプロジェクトから始めています。

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