患者の診療プロセスを改善する

MEDITECHのワークフローを効率化する6つのステップ

データテンプレートをダウンロード

患者の受診プロセス

MEDITECH

プロセスを選択

接続済みのワークスペースで作業を続けるには、プロセスを選択してください。

利用可能なプロセス

利用可能なシステム

課題(12)目標(12)6つのステッププレビュー成果データよくある質問(4)

MEDITECHで患者の受診プロセスを改善

プロセスマイニングにより、診療の効率を損なう隠れたボトルネックやばらつきを明らかにできます。ProcessMindを使うと、診療の流れを可視化し、遅延が発生する場所やリソースの配分状況を特定できます。こうした滞りの原因を把握することで、業務を効率化し、関係者全員の体験を向上させられます。

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。

詳細を表示

患者の受診プロセスを改善する価値

患者の受診プロセスは、医療機関における最も複雑なプロセスです。MEDITECH環境では、複数のモジュールや部門にまたがるため、効率を一元的に把握するのが難しくなります。患者の受診プロセスの改善は、単に患者をシステム内で速く移動させることではありません。各ステップが診療成果と患者の安全に貢献しているかを確かめることも大切です。患者の流れが滞ると、病床のキャパシティ、救急部門の待ち時間、医療従事者の疲弊にも影響が及びます。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必要な医療を適切なタイミングで提供し、大規模な医療機関で発生しがちな不要な業務負担を減らせます。

業務の観点から見ると、非効率によるコストは非常に大きくなります。退院の遅れで病床がふさがれば収益機会を失い、救急部門の待ち時間が長引けば、診察を受けずに帰る患者が出る可能性があります。プロセスマイニングを使うと、こうした業務上の課題を、把握しやすいデータとして捉えられます。MEDITECH Expanse内の患者の流れを理解することで、危機への事後対応から、継続的な改善に取り組む組織文化へと移行できます。競争力を保ち、現代の価値に基づく医療モデルが求める高い水準に応えるうえで、この変化は欠かせません。

プロセスマイニングによる診療の改善

プロセスマイニングは、病院業務の状況を把握するための診断ツールとして機能します。MEDITECHからイベントデータを直接抽出すると、患者が施設内をどのように移動しているかを再構成し、リアルタイムで確認できます。個別の経験談や時間のかかる手作業の監査に頼る代わりに、患者とのやり取りをデータに基づいて可視化できます。患者が定められた診療プロトコルから外れている箇所や、保険の確認、移送の待ち時間といった事務上の遅れで治療が滞っている箇所を、管理者が把握できます。

MEDITECH環境でプロセスマイニングを使う利点の一つは、分散したデータをつなげられることです。外来での登録から、急性期医療のトリアージ、最終的な退院やフォローアップまでを関連付けます。ボトルネックの根本原因を特定するには、こうしたプロセス全体の可視化が欠かせません。たとえば、救急部門の遅れが、実際には外科病棟の退院プロセスの遅さに起因している場合があります。プロセスマイニングを使えば、組織全体にわたるこうした依存関係をたどり、プロセスの実績を把握するための信頼できる唯一の情報源を得られます。

診療上のボトルネックの特定と対処

患者の受診プロセスで改善が必要な領域の一つは、部門間の移行です。たとえば、MEDITECH Expanseで医師が診断検査をオーダーしてから、技師が検査を実施するまでの時間は、時間帯や担当部門によって大きく異なることがあります。プロセスマイニングを使うと、こうした引き継ぎの箇所を特定できます。各状態にかかった時間を分析し、人員不足、機器の利用状況、MEDITECHの画面上での連絡不足など、遅延の原因を調べられます。

退院計画も、改善が必要な領域です。退院の医学的判断が下されてから、患者が実際に病院を出るまでには、かなりの時間差が生じることがあります。退院指示から実際の退院までの遅れを特定すると、病床のキャパシティを大きく改善できる可能性があります。最終的な検査結果を待つ時間や、退院後の施設との調整など、入院期間を延ばす具体的なアクティビティもプロセスマイニングで明らかになります。こうした最終段階を効率化すれば、患者の受け入れを円滑にし、病床を必要とする患者に確保しやすくなります。

測定可能な効果と診療成果

こうした改善施策の成果は、診療の質と財務の持続可能性の両面から測定できます。患者の受診エピソード全体のサイクルタイムを短縮すると、平均在院日数の短縮にもつながります。病院は施設の規模を拡大せずに、より多くの患者を診療できるようになります。また、プロセスを効率化することで、長い待ち時間や医療チーム間の慌ただしい引き継ぎに伴う医療ミスのリスクも抑えられます。プロセスがスムーズに進めば、医療従事者は事務上の手続きに追われず、患者の診療により多くの時間を割けます。

コンプライアンスや医療プロトコルの遵守状況も改善できます。プロセスマイニングでは、敗血症スクリーニングや転倒リスク評価など、必要な文書化が省略または遅延したケースを自動的に検出できます。こうした自動モニタリングにより、担当部門や医療従事者にかかわらず、すべての患者に標準化された水準の診療を提供できます。改善を積み重ねることで、患者満足度の向上や、医療機関全体の評価向上にもつながります。

改善計画の始め方

病院業務の効率化に向けて、まず分析対象の範囲を定めます。患者の受診エピソードを主要なケース識別子として設定すると、最初の接点から最終的なフォローアップまで、全体像を把握できます。MEDITECHのデータ構造に対応したテンプレートを使えば、データ抽出から具体的な改善案の検討までを速やかに進められます。病院の成長に合わせて更新できる、プロセスの継続的なマップを作成することが目標です。

まずは特定の部門や患者数の多い診断から始め、取り組みの効果を確認することをお勧めします。一つの領域でボトルネックを特定して解消した後、同じ方法を組織全体に広げられます。プロセス管理に先回りして取り組むことで、MEDITECHの電子カルテを単なる記録システムから、オペレーショナルエクセレンスと質の高い患者ケアを支える基盤へと発展させられます。

患者の受診プロセス診療ワークフロー病院運営患者の退院トリアージ管理診療経路の最適化医療情報学患者の流れ診療経路病院運営患者体験医療プロセス

よくある問題と課題

影響している課題を特定

患者は、初回登録からトリアージ評価まで長時間待たされることがあり、混雑や診療の質の低下につながります。こうした遅れは、診断検査や病床の割り当てなど後続のアクティビティにも波及し、患者満足度や診療成果に影響します。

ProcessMindはMEDITECHのイベントログを分析し、トリアージの遅延箇所を特定するとともに、シフト交代や患者数など、ボトルネックに関連する要因を明らかにします。実際の患者の流れを可視化することで、病院の管理者は混雑する時間帯にスタッフを再配置し、患者の移行を円滑にできます。

診断検査のオーダーから診断確定までの遅れは、治療計画全体を停滞させることがあります。検査結果や画像診断レポートの処理が遅れると、患者が必要以上に経過観察を続けることになり、貴重な病床がふさがるうえ、重要な医療介入も遅れます。

患者の受診プロセスにおけるオーダーから実施までの時間をマッピングし、遅れの原因となっている部門や検査種別を明らかにします。こうしたインサイトをもとに、医療機関はMEDITECHの検査ワークフローを見直し、検査から診断確定までの時間を短縮できます。

退院計画の開始が患者の受診エピソードの後半になる病院は少なくありません。その結果、医学的に退院可能な状態でも退院が遅れます。事務手続きや移送を待つ患者が病床を占有し、新たな患者を受け入れられない状況も生じます。

ProcessMindは、入院期間全体に対する退院計画の開始時期を追跡し、計画の遅れによって目標の退院時期を逃すパターンを特定します。この情報をもとに、診療経路の早い段階で退院に向けたアクティビティを開始する手順を導入できます。

医療従事者が標準治療プロトコルから逸脱すると、患者の治療成果にばらつきが生じ、リソースの消費も予測しにくくなることがあります。数千件に及ぶ患者の受診エピソードを手作業で追跡するのは難しく、患者によって回復にかかる時間が異なる理由を特定しにくくなります。

実際の患者の受診プロセスを定められた診療経路と比較し、プロトコルに適合しないステップや不要なアクティビティをProcessMindで明らかにできます。医療機関はその結果をもとにMEDITECHのプロトコルを見直し、すべての患者に効率的でエビデンスに基づく診療を提供できます。

集中治療室から一般病棟への移動など、病棟や部門間の患者移送には長い待ち時間が生じることがあります。移送のボトルネックは診療の継続性を損ない、医療チーム間の連絡ミスのリスクを高め、患者の安全を脅かす可能性があります。

患者の受診プロセスにおける移送アクティビティをすべて可視化し、遅延が繰り返し発生する部門間の引き継ぎを特定します。こうした滞りを明らかにすることで、管理者は連携や病床管理の方法を改善し、患者の移動をより速く安全に進められます。

専門医が診療依頼に対応するまでの時間が長いと、患者の入院期間が延びることがあります。専門医の意見を得るまでに時間がかかると、検査や治療が保留になり、患者の回復に向けた次の段階へ進めません。

ProcessMindは、部門ごとに診療依頼から専門医の診察までのリードタイムを測定します。このデータをもとに、病院の管理者は対応に時間がかかっている診療科を特定し、MEDITECH内の人員配置や連絡ワークフローを見直して、診療依頼への対応を早められます。

薬剤の処方から実際の投与までに時間差があると、特に時間が重要な病状では治療効果に悪影響を及ぼす可能性があります。看護スタッフの業務過多や薬剤の納品遅れが原因となることもありますが、詳細なプロセスデータがなければ、こうした問題を定量的に把握するのは困難です。

薬剤のオーダーと投与のタイムスタンプを分析し、継続的に発生している遅延を特定します。こうした時間差を明らかにすることで、病院は薬剤の提供プロセスを見直し、医療従事者が定められた投与スケジュールを守れるよう支援できます。

同じ主診断の患者でも入院期間に大きな差がある場合、プロセスの非効率や診療のばらつきが考えられます。入院期間を予測しにくいと、病院の管理者は病床の空き状況を計画し、患者の受け入れを適切に管理することが難しくなります。

ProcessMindは診断名や重症度に基づいて患者の受診エピソードを分類し、平均より大幅に時間がかかるケースの要因を明らかにします。所要時間が長くなる原因のアクティビティを特定することで、医療機関は対応を標準化し、入院期間のばらつきを抑えて病床の回転率を高められます。

退院前にフォローアップの予約を取らないと、退院後の診療に空白が生じ、再入院の可能性が高まることがあります。連携が不十分だと患者の体験が途切れ、病院が長期的な回復状況を把握することも難しくなります。

ProcessMindは退院までのアクティビティの順序を確認し、フォローアップ診療の予約が行われているかをチェックします。このステップが抜けている、または遅れている患者の受診エピソードを特定することで、医療機関はすべての患者の受診プロセスに退院後の移行支援を組み込めます。

病院では、特定の部門に慢性的な業務過多が生じる一方、別の部門ではキャパシティに余裕があることがあります。その結果、一部の部門でスタッフの疲弊や患者の待ち時間が発生します。患者が部門間をどのように移動しているかを把握できなければ、施設全体の業務負荷を調整するのは困難です。

ProcessMindは全部門にわたる患者の流れをヒートマップで表示し、診療チームに最も負荷がかかっている箇所を明らかにします。管理者は実際の患者数に基づくデータを見ながら、リソースの配分や部門ごとの人員配置を判断できます。

退院後30日以内の再入院が頻繁に発生する場合、最初の患者の受診プロセスが不十分だった、または退院が早すぎた可能性があります。再入院は病院にとってコストがかかり、患者にも負担となります。診療経路に潜む問題を示していることもあります。

再入院の記録と過去の患者の受診データを照合し、再入院に先行する診療アクティビティの共通パターンを特定します。リスク要因を把握することで、医療機関は治療プロトコルや退院基準を見直し、回避可能な再入院を防げます。

初回評価後に治療計画を策定するまで時間がかかると、患者は先の見通しが立たないまま、回復に向けた治療の開始も遅れます。多職種カンファレンスの遅れや、優先順位が適切に設定されていない追加検査の結果待ちが原因となることがあります。

ProcessMindはトリアージから治療計画の作成までにかかった時間を追跡し、院内の基準を超えた患者の受診エピソードを明らかにします。このデータを使って、診療責任者は計画の早期策定を妨げる要因を特定し、部門間の連携を改善できます。

一般的な目標

成功の基準を定義

登録から初回評価までの時間を短縮することは、患者の安全と満足度を高めるうえで重要です。トリアージを迅速に行えば、重症度の高い患者にすぐ対応でき、診療成果の向上につながります。また、混雑する時間帯に救急部門が過密になるのを防げます。この目標では、患者の受診エピソードの開始時に不要な遅れが生じないよう、患者を受け入れる流れを整えます。

ProcessMindはMEDITECHにおける患者の受診エピソードの流れを可視化し、トリアージ中に遅れが発生した正確な時刻を示します。パターンを分析することで、病院の管理者はボトルネックが多いシフトや曜日を特定し、需要に合わせて人員を調整できます。施設全体で初回の待ち時間を25％以上短縮できる可能性があります。

検査や画像診断の結果を迅速に得られれば、医療従事者は診断を確定し、より早く治療を開始できます。結果の確認までの時間を短縮すると、患者が診断確定を待つだけで病床を占有することがなくなり、入院期間全体にも影響します。この重要なステップを速めることで、診療経路全体をより円滑かつ的確に進められます。

当社のプラットフォームは、電子カルテシステム内で検査のオーダーから結果の確定までにかかった時間を追跡します。遅延が移送、処理の滞留、データ入力の遅れのどれに起因するかを部門ごとに特定できます。診療スタッフと検査スタッフ間の引き継ぎを見直すことで、検査の処理速度を15～20％改善できる可能性があります。

入院後早い段階で退院計画を始めると、医学的に必要な期間を超えて患者が病床にとどまる原因となる、直前の事務手続きを防げます。移送、在宅ケア、薬剤の手配を実際の退院より前に進めておくことで、病床の空きを増やし、患者の帰宅も円滑にできます。

プロセスマイニングを使うと、MEDITECHで入院日からどのくらい早く退院に向けたアクティビティが開始されるかを確認できます。計画の開始が遅い患者の受診エピソードを特定し、標準的な手順を導入することで、複雑なケースの退院遅延を最大2日短縮できることが示されています。病院全体の病床回転率も大きく改善できます。

診療のばらつきを抑えることで、すべての患者に、定められた病院のプロトコルに沿ったエビデンスに基づく診療を提供できます。診療経路を一貫して守ることは、合併症のリスクや不要な検査を減らし、部門を問わず回復期間を予測しやすくします。持続可能なコストで質の高い診療を提供するうえで、標準化は重要です。

ProcessMindは実際の患者の受診プロセスを理想的な診療モデルと比較し、リアルタイムで逸脱を検出します。診療責任者は、特定の医療従事者や部門が標準から外れる理由を把握できます。診療経路の遵守率を30％以上高めるためのデータを得て、すべての患者に公平な診療を提供できます。

集中治療室から一般病棟への移動など、病棟間で患者を効率よく移送することは、緊急患者を受け入れるための病床を確保するうえで欠かせません。移送が遅れると病院全体の流れが滞り、救急部門で入院待ちの患者が増えることがあります。移送を迅速化すれば、専門的なリソースを必要とする患者に提供しやすくなります。

患者の受診プロセスにおける引き継ぎ箇所を分析し、院内移送が滞る場所を特定します。移送指示から実際の移動までの時間を可視化することで、連絡不足や清掃の遅れに対処できます。病床の回転率を10～15％高め、部門ごとの混雑を抑えられる可能性があります。

専門医から適切なタイミングで意見を得られるかどうかは、治療計画を前に進めるうえで大きな要因です。診療依頼への対応が早まれば、専門的な意見を待つ間に患者の受診エピソードが停滞するのを防ぎ、重要な判断を速やかに下せます。多職種による診療が必要な複雑なケースでは、特に重要です。

プラットフォームは、診療依頼からシステムに記録された専門医の初回評価までの時間を測定します。管理者は部門ごとにサービスレベルの目標を設定し、達成状況を確認できます。専門医の診療を待つ時間の大幅な短縮を目指し、患者が診療依頼への対応を待ったまま取り残されないようにします。

予定どおりに薬剤を投与することは、患者の回復と有害事象の防止に欠かせません。薬剤のオーダーからベッドサイドでの投与まで、時間を厳守することで、患者の安全と治療効果を高い水準に保てます。この一連のプロセスの遅れを減らすことは、回復の促進と入院中の患者の快適さにもつながります。

プロセスマイニングは薬剤のオーダーから投与までの流れを追跡し、MEDITECH環境で処方スケジュールから大きく外れたケースを検出します。こうしたインサイトをもとに、看護管理者は薬剤の納品や病棟のワークフローに潜む問題を特定できます。安全な範囲内で投与時刻を守り、投与量の誤りのリスクを減らせます。

入院期間を短縮し、予測しやすくすることで、新たな施設を整備せずに病院の受け入れ能力を高められます。患者の受診から退院までの流れから価値を生まない時間を取り除けば、医療の質を保ちながら、より多くの患者に対応できます。入院期間を予測しやすくなると、人員、設備、付帯サービスの計画も立てやすくなります。

ProcessMindは、患者の診療過程で臨床活動が行われていない時間を特定します。こうした時間を狙ってプロセスを見直すことで、平均在院日数を5～10％短縮できる可能性があります。病院の財務状況の改善につながるとともに、医学的に必要な期間を超えて患者が医療機関に滞在することを防げます。

退院前にフォローアップ診療の予約を確保することは、合併症を防ぎ、長期的な回復を支えるうえで欠かせません。予約率が高いほど、健康状態の改善につながり、退院後のケアに対する患者の不安も軽減される傾向があります。この目標は、退院後も患者の診療が途切れずに続くようにするものです。

退院プロセスの一環として、EHR内でフォローアップ診療の予約が行われているかを確認します。この手順が抜けている箇所を明らかにすることで、病院は自動リマインダーの導入やワークフローの見直しを進め、すべての患者が回復を続けるための明確な道筋を持てるようにできます。その結果、より充実した医療体験につながります。

患者数を各部門に均等に配分することで、医療スタッフの疲弊を防ぎ、特定の部門にボトルネックが生じるのを避けられます。リソースを適切に配分すれば、患者の受診から退院までの流れがスムーズになり、医療従事者にとっても持続可能な職場環境につながります。また、繁忙期に高額な時間外勤務や派遣スタッフに頼る必要も減らせます。

ProcessMindは、病院内の各部門を通る患者の流れを分析し、繁忙時間帯やリソースが十分に使われていない部門を明らかにします。このデータは、人員配置や設備の設置場所を根拠に基づいて判断する際に役立ちます。部門の過負荷を解消し、患者の受診から退院までの流れ全体で、業務の連携を改善できます。

再入院の抑制は、最初の診療過程の質と十分さを示す重要な指標です。退院計画を適切に立て、患者に十分な説明を行うことで、退院後まもなく再び入院する可能性を下げられます。これは患者の健康と病院の業績指標の両方に関わり、再入院を減らすことで、財務上のペナルティを回避できる場合もあります。

プロセスマイニングでは、最初の診療過程におけるアクティビティと再入院の発生状況を照合し、再入院につながるパターンを特定します。最初の診療でよく見られる対応漏れや手順の省略を明らかにすることで、医療機関は診療経路を見直し、再入院率を15％以上低減できる可能性があります。最初の治療ができる限り効果的に行われるよう支援します。

患者の診療開始後、早い段階で詳細な治療計画を作成すると、その後の臨床活動の方向性が明確になります。診断から治療計画の確定までにかかる時間を短縮すれば、患者は効果的な治療をより早く開始できます。早期介入が欠かせない急性期医療では、特に重要です。

MEDITECHで診断が確定してから正式な治療計画が作成されるまでの期間を分析します。この段階での遅れを特定することで、医療部門の責任者は多職種会議やデータ確認の進め方を見直せます。治療開始までの時間を20％短縮し、患者の回復全体を早められる可能性があります。

患者の受診から退院までの流れを改善する6つのステップ

テンプレートをダウンロード

実施内容

MEDITECHの患者の受診から退院までの流れに対応した標準Excelテンプレートを入手し、診療データに必要な形式をご確認ください。

データテンプレートガイドを見るテンプレートをダウンロード

重要な理由

決まった形式から始めることで、トリアージや退院など患者の重要な節目を正確に記録し、詳細なプロセス分析に役立てられます。

期待される結果

診療データを整理するための、すぐに使えるテンプレート。

診療に関するインサイト

MEDITECHの患者の流れに潜む遅延を明らかに

ProcessMindは実際の診療データをマッピングし、患者がたどる経路を明らかにします。診療の進行を妨げるボトルネックも確認できます。トリアージから退院までの患者の動きを、データに基づく明確な図で把握できます。

MEDITECHの診療経路全体をマッピング
トリアージや退院におけるボトルネックを特定
患者の待ち時間を段階的に短縮
部門間のリソース使用状況を最適化

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

実証された成果

患者体験の向上

MEDITECHのシステムに記録された患者エピソードを分析することで、組織は重要なボトルネックを特定し、診療の流れを改善して臨床パフォーマンスを高められます。ここに示す数値は、対象を絞ったプロセスマイニングの取り組みで一般的に得られる効率改善の目安です。

~ 0 days

入院期間の短縮

診療過程全体の効率化

退院計画や院内転棟を最適化すると、患者が医療機関に滞在する時間を短縮でき、新たな患者を受け入れるための貴重な病床を確保できます。

+ 0 %

プロトコルへの準拠状況の改善

標準化された診療経路

プロセスマイニングで標準的なプロトコルからの逸脱を特定し、患者の主診断に応じた一貫性のある診療につなげます。

0 % faster

診断結果の迅速化

検査・画像診断の所要時間

検査の依頼から実施までの時間を短縮すると、臨床医が十分な情報に基づいて判断し、より早く治療を開始できます。患者の治療成果の向上にもつながります。

0 % reduction

再入院率の低減

退院計画の質

患者の診療経路を分析して早期再入院の根本原因を特定することで、退院後のフォローアップケアや退院プロトコルを改善できます。

0 % reduction

トリアージの迅速化

初期評価の処理能力

受付から初期評価までの時間を短縮すると、患者の安全性が高まり、繁忙時の救急部門のリソース配分も最適化できます。

0 %

業務コストの削減

リソース利用の効率

院内転棟の流れや退院までの所要時間を改善することで、既存施設を最大限に使い、患者エピソードあたりの総コストを削減できます。

結果は、臨床プロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。これらの数値は、医療機関での導入事例において一般的に確認された改善を示しています。

推奨データ

まずは、プロセスの全体像を明確に把握するために、次の基本的な属性を用意してください。

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

すべての受診を通じて患者を一意に識別する番号です。

重要な理由

複数のエピソードを横断した分析や、患者単位での表示が可能になります。

アクティビティが発生した具体的な部門または診療科です。

重要な理由

組織分析や、特定の部門におけるボトルネックの特定に役立ちます。

アクティビティを担当する主な臨床医または医療従事者です。

重要な理由

リソースパフォーマンスの分析や業務負荷の調整に役立ちます。

患者の受診区分（入院、外来、救急など）です。

重要な理由

プロセス比較の基本となる区分（入院と外来など）です。

トリアージ時に患者に割り当てられる重症度です。

重要な理由

救急部門の優先順位付けと安全基準への適合性を分析するうえで重要です。

患者のエピソードで特定された主な病状です。

重要な理由

臨床経路を分析するためのケース分類に欠かせません。

退院時の患者の行き先または状態です。

重要な理由

入院期間や再入院リスクの分析に用いる主要なアウトカム指標です。

前回の退院から30日以内に発生したエピソードかどうかを示すフラグです。

重要な理由

診療報酬と患者の転帰に影響する、重要な品質指標です。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

患者エピソードまたは受診記録がシステム上で事務的に作成されたことを示すイベントです。MEDITECH ADM（入院管理）モジュールへの最初の登録時点を記録します。

重要な理由

患者の診療過程の開始点となり、サイクルタイムの計算に使います。総在院日数の算出に欠かせません。

救急部門で初回の看護評価が完了したことを示します。患者の緊急度と重症度スコアを定めます。

重要な理由

救急部門のフロー分析ダッシュボードで、患者の処理状況や待ち時間を測定するために重要です。

臨床医がサービス、薬剤、または診断検査を依頼したことを記録します。後続の臨床活動を開始するイベントです。

重要な理由

「診断サービス所要時間」のKPIのベースラインとなります。実施時刻と比較することで、サービス提供の遅れを特定できます。

検査（検査室または放射線科）が実施され、技師または放射線科医が結果を承認したことを示します。これにより、診断オーダーに関する一連の処理が完了します。

重要な理由

「診断サービス所要時間」の終点です。付帯部門のボトルネック分析に欠かせません。

臨床医が患者記録にコード化された診断（ICD-10）を入力した時点です。これをきっかけに、特定の診療経路が開始されることがあります。

重要な理由

症例を分類し、「診療経路のバリアント分析」を可能にします。患者を比較するためのグループ分けに欠かせません。

看護スタッフが患者に薬剤を実際に投与したことを記録します。通常、ベッドサイドでバーコードをスキャンして記録します。

重要な理由

「薬剤投与のコンプライアンス」分析に役立ちます。看護部門における安全上のリスクやワークフローの中断を特定できます。

患者がある場所（病棟・部屋・ベッド）から別の場所へ実際に移動したことを示します。病院内の患者の流れを追跡します。

重要な理由

「院内転棟のボトルネック」の分析に重要です。転棟に時間がかかる場合、リソースの競合や搬送の遅れが考えられます。

医師が患者の退院を許可するオーダーに署名した時刻です。「退院計画」段階の開始を示します。

重要な理由

「退院計画のリードタイム」のベースラインとなります。この時刻から実際の退院までの差は、業務の非効率を示します。

受診記録を事務的に終了した時点です。患者は実際に退院し、病床が空きます。

重要な理由

プロセスの正式な終了点です。最終的な在院日数の計算と、30日以内の再入院期間の設定に使います。

よくある質問

プロセスマイニングでは、MEDITECHの患者の受診から退院までの流れをどのように分析しますか？

プロセスマイニングでは、MEDITECHに保存されているタイムスタンプ付きイベントログを使い、実際の患者の流れを図にします。患者エピソードを一意の識別子として、入院から退院までの各ステップを再構成し、実際のプロセスが想定された診療経路から外れている箇所を明らかにします。

MEDITECH環境からどのようなデータをエクスポートする必要がありますか？

効果的な分析には、患者エピソードのような一意のケースID、各イベントのアクティビティ名、正確なタイムスタンプの3つが必要です。多くの病院では、臨床上および事務上の対応が記録されたMEDITECHの監査証跡やトランザクションログから、これらの情報を抽出します。

この技術で救急部門の患者の滞在時間を短縮できますか？

はい。プロセスマイニングでは、各節目の間にかかった時間を正確に測定し、トリアージや診断の段階にあるボトルネックを特定します。遅れを可視化することで、専門医の診察待ちや特定部門のリソース不足など、原因を管理者が把握できます。その結果に基づいて、人員配置を調整できます。

一般的なプロセスマイニングプロジェクトでは、インサイトが得られるまでどのくらいかかりますか？

MEDITECHからのデータ抽出が完了してから、通常4～6週間で初期の分析結果が得られます。最初の数週間は、患者エピソードの順序を正確に記録できるよう、データマッピングを行います。その後は、ソフトウェアで臨床業務の効率を継続的にモニタリングできます。

プロセスマイニングは、MEDITECHに標準搭載されているレポート機能とどう違いますか？

MEDITECHの標準レポートでは平均在院日数などの静的な指標を確認できます。一方、プロセスマイニングでは、病院内のイベント間で患者が実際にどのように移動し、どのような手戻りが発生したかを可視化します。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経路や手戻り、逸脱を明らかにし、非効率の根本原因を把握できます。

HIPAAへの準拠と患者データの安全性をどのように確保しますか？

分析ソフトウェアにデータを取り込む前に、患者エピソードの識別子を匿名化してデータを保護します。これにより、規制基準に従って患者個人を特定できない状態を保ちながら、業務の流れや所要時間に焦点を当てて分析できます。

この方法で、特定の診療経路への準拠状況を追跡できますか？

プロセスマイニングでは、実際の患者の診療経路を病院の定めたプロトコルと比較し、診療のばらつきを特定します。医療チームが手順を省略した箇所や、予定外の転棟が発生した箇所を明らかにすることで、組織全体で治療計画がどの程度標準化されているかを把握できます。

MEDITECHとの連携に必要な技術要件は何ですか？

主な要件は、MEDITECHの基盤データベースを照会できること、または監査ログをCSVやParquetなどの構造化ファイルにエクスポートできることです。多くの組織では、既存のデータウェアハウスやETLプロセスを使って必要なイベントログを収集し、プロセスマイニングプラットフォームに取り込みます。

患者の診療プロセスを最適化し、遅延を今すぐ削減

サイクルタイムを30％短縮し、病院業務の効率を向上

無料トライアルを開始しましょう。

クレジットカード不要。数分で開始できます。