患者ジャーニーを改善する

Oracle Healthにおける患者ケア最適化のための6ステップガイド。
患者ジャーニーを改善する

患者アウトカム向上のためのOracle Health (Cerner) 患者ジャーニー最適化

患者ジャーニーを理解し改善することは複雑であり、ケアの質と患者満足度の両方に影響を与える非効率性が隠れていることがよくあります。弊社のプラットフォームは、遅延がどこで発生しているかを正確に特定し、プロセスのボトルネックの根本原因を特定するのに役立ちます。この明確さにより、業務を効率化し、患者体験を向上させ、より良い臨床結果を達成できます。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

Oracle Health (Cerner)における患者ジャーニーを最適化する重要性

医療機関にとって、特にOracle Health (Cerner)のような包括的な電子カルテ(EHR)システムを運用している場合、患者ジャーニーを理解し改善することは非常に重要です。これらの複雑なシステムは膨大なデータを生成しますが、患者の流れを真に理解し、ボトルネックを特定し、ケアの提供を向上させるための実用的なインサイトを抽出することは、大きな課題となることがあります。非効率な患者ジャーニーは、待ち時間の長期化、運用コストの増加、患者満足度の低下を招き、さらには臨床転帰にも影響を与える可能性があります。明確でデータに基づいた視点がなければ、医療従事者はしばしば推測や経験的証拠に頼りがちで、的を絞った改善は困難で効果的でないことが多いです。Oracle Health (Cerner)内で患者ジャーニーを最適化することは、単に効率化だけではなく、より質の高いケアを提供し、患者体験全体を向上させることにつながります。

プロセスマイニングで患者ジャーニーのインサイトを解き放つ

プロセスマイニングは、Oracle Health (Cerner)からの生イベントデータを透明性の高い視覚的なプロセスマップに変換することで、患者ジャーニーを分析し改善する画期的なアプローチを提供します。手作業による観察やインタビューに頼る代わりに、プロセスマイニングは、最初の登録から退院、フォローアップまで、実際の患者経路を再構築します。この強力な技術により、以下のことが可能になります。

  • エンドツーエンドのジャーニーを可視化: 患者がたどるすべてのステップを把握し、部門間の予期せぬ転送や特定の段階での長期滞在など、理想的な経路からの逸脱を明らかにします。
  • ボトルネックを正確に特定: 診断テストの長期待ち時間、専門医の診察、ベッド割り当てなど、患者ジャーニーにおいて遅延が発生する正確なポイントを特定します。プロセスマイニングは、これらのボトルネックが全体のサイクルタイムに与える影響を定量化します。
  • サイクルタイムを分析: 患者がジャーニーの各段階で費やす時間を理解し、患者ジャーニーのサイクルタイムを短縮し、スループットを向上させる機会を明らかにします。
  • 非効率性の根本原因を特定: Oracle Health (Cerner)に記録された特定の部門、臨床医の利用可能性、または入院タイプと待ち時間を関連付けるなど、なぜ特定の遅延が発生するのかを深く掘り下げて探ります。
  • プロトコルの検証と改善: 実際の患者の流れを確立された臨床ガイドラインや治療プロトコルと比較し、コンプライアンス違反の領域やプロトコル自体を改善できる領域を強調します。

プロセスマイニングによって発見される主な改善領域

患者ジャーニーのためにOracle Health (Cerner)データにプロセスマイニングを適用することで、最適化のための重要な領域が明らかになります。典型的な改善点には以下が含まれます。

  • 入院とトリアージの合理化: 登録時の待ち時間を短縮し、初期評価プロセスを最適化し、患者がより迅速に適切なケア経路に導かれるようにします。
  • 診断と治療経路の加速: 診断テストのオーダー、実施、結果提供の間の不要な遅延を特定し排除することで、診断の迅速化と治療開始につながります。
  • 転送と引き継ぎの最適化: 病棟、部門、またはケアレベル間の患者転送の効率を高め、引き継ぎ時の情報損失や遅延のリスクを最小限に抑えます。
  • 退院計画の迅速化: 薬剤調整、書類作成、またはフォローアップ予約スケジューリングの非効率性を特定することで、退院決定から実際の患者退院までの時間を短縮します。
  • リソース利用の改善: 実際の患者フローデータに基づいて、ピーク時間、一般的な経路、およびリソースの需要を理解することで、スタッフ、機器、施設のリソースをより適切に割り当てます。
  • コンプライアンスの確保: 臨床プロトコルと規制要件が一貫して満たされていることを確認し、それによってリスクを低減し、患者の安全性を向上させます。

患者ジャーニープロセス最適化による期待される成果

プロセスマイニングを活用してOracle Health (Cerner)環境における患者ジャーニーを最適化することで、実質的かつ測定可能な以下のメリットが期待できます。

  • 患者ジャーニーのサイクルタイム短縮: 入院から退院まで、患者がケアに費やす総時間を大幅に短縮します。
  • 患者体験と満足度の向上: 待ち時間の短縮、スムーズな移行、予測可能なケア経路により、患者満足度を向上させます。
  • 臨床転帰の改善: 診断と治療への迅速なアクセスは、より良い健康転帰と再入院率の低減につながります。
  • 運用効率の向上: 既存のリソースでより高いスループットを達成し、運用コストを削減し、スタッフの生産性を向上させます。
  • コンプライアンスの強化とリスク軽減: 臨床ガイドラインへの一貫した遵守を確保し、ケアのばらつきを減らし、潜在的なリスクを軽減します。
  • データ駆動型の戦略的意思決定: 客観的でエビデンスに基づいたインサイトをリーダーシップに提供し、継続的なプロセス改善のために情報に基づいた意思決定を可能にします。

今日から患者ジャーニーの変革を始めましょう

Oracle Health (Cerner)における患者ジャーニーの最適化に向けた第一歩は、想像よりも簡単です。患者ジャーニーをどのように改善するか、そして患者ジャーニーのサイクルタイムをどのように短縮するかに焦点を当てることで、プロセスマイニングは効果的な変更を行うために必要な明確な情報を提供します。このアプローチにより、貴組織は仮定から脱却し、患者に真に利益をもたらし、運用上の卓越性を高めるデータに基づいた意思決定を行うことができます。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

初期評価またはトリアージの遅延は、患者転帰の悪化、救急部門の混雑増加、および患者のネガティブな経験につながる可能性があります。これはケアの質と運用効率に直接影響し、患者とスタッフの両方にフラストレーションを引き起こします。ProcessMindは、Oracle Health (Cerner)のイベントログを分析し、登録から初期評価までの患者ジャーニーにおける正確なボトルネックを特定し、遅延の原因となっている特定のステップや部門を明らかにします。このインサイトにより、患者の流れを合理化し、初期ケア提供を改善するための的を絞った介入が可能になります。

診断テスト結果の長期的な待ち時間は、診断確定と重要な治療計画の開始を大幅に遅らせる可能性があります。これは臨床効果に影響を与え、患者の入院期間を長引かせ、医療費を増加させる可能性があり、病院のリソースと患者の健康に負担をかけます。ProcessMindは、Oracle Health (Cerner)内の患者ジャーニー全体を視覚的にマッピングし、診断テストの処理時間がベンチマークを超過している箇所を強調します。リソース配分や特定の検査プロセスなど、これらの遅延の根本原因を特定することで、医療提供者は患者ケアを加速し、入院期間を短縮することができます。

病院の部門間や病棟間の患者転送におけるボトルネックは、ベッド不足、患者の待ち時間の増加、および運用上の非効率性につながります。これは患者の流れ、リソース利用に影響を与え、患者体験とスタッフの作業負荷に悪影響を及ぼす可能性があります。ProcessMindは、Oracle Health (Cerner)における患者ジャーニーをマッピングし、一般的な転送経路を特定し、転送が頻繁に停滞する特定の段階や部門を明らかにします。これにより、ベッド管理、患者配置戦略、部門間の連携を最適化できます。

非効率的または遅延した退院計画は、長期入院、病床占有率の増加、再入院率の上昇につながる可能性があります。これは病院の収容能力、財務実績、患者満足度に影響を与え、多くの場合、退院後ケアの準備不足を示唆しています。ProcessMindは、Oracle Health (Cerner) の患者ジャーニーデータを分析し、フォローアップスケジューリングの不完全さや退院準備活動の開始遅延など、退院遅延や再入院につながるパターンを特定します。これらの洞察は、退院プロセスを効率化し、不必要な入院期間を短縮するのに役立ちます。

確立された治療プロトコルからの予期せぬ逸脱は、一貫性のないケア品質、合併症のリスク増加、および医療費の増大につながる可能性があります。遵守を確実にすることは、患者の安全、結果の予測可能性、および規制遵守にとって不可欠です。ProcessMindは、Oracle Health (Cerner) からのイベントデータを使用して、患者のジャーニーが規定された治療プロトコルから逸脱する事例を自動的に検出し、強調表示します。この可視性により、タイムリーな介入とプロセス調整が可能になり、ケア提供の遵守と品質が向上します。

特定の医療機器や専門医の診察といった主要なリソースの利用可能性が限られている、あるいは非効率に配分されている場合、患者ジャーニーに大きなボトルネックを生み出す可能性があります。これは患者の待ち時間、業務効率、タイムリーなケア提供能力に直接影響し、未処理の業務につながります。ProcessMindはOracle Health (Cerner) のイベントデータを活用し、コンサルテーションや処置の長い待ち時間など、リソース制約が患者ジャーニーの遅延をどこで引き起こしているかを正確に特定します。これにより、データに基づいたリソースの最適化と患者スループットの向上が可能になります。

許容できないほど高い再入院率は、初期治療、退院指導、またはフォローアップケアにおける潜在的なギャップを示しており、患者アウトカムの低下や医療システムにとってのコスト増加につながります。これは患者の信頼と病院の評判に悪影響を及ぼします。ProcessMindは、再入院フラグが高いことに関連するOracle Health (Cerner) 内の患者コホートと特定の患者ジャーニーパスウェイを特定します。先行する活動と属性を分析することで、再入院を減らすためのターゲットを絞った介入の根本原因を明らかにすることができます。

診断ステップから治療投与に至るまで、同様の患者に対する治療方法に大きなばらつきがあると、一貫性のない結果や非効率なリソース使用につながる可能性があります。これは、品質、費用対効果、および施設全体のケアの標準化に影響を与えます。ProcessMindは、特定の診断または入院タイプについてOracle Health (Cerner) に記録された実際の患者ジャーニーパスウェイを視覚的にマッピングし、プロセスバリアントとその影響を明らかにします。これにより、標準化とベストプラクティスの普及が可能になり、ケアの一貫性が向上します。

処方通りに薬剤を一貫して投与できないことは、患者の安全性、治療効果、および規制遵守を損なう可能性があります。有害事象を防止し、治療の成功を確実にするために、薬剤プロトコルへの遵守を追跡することは医療において極めて重要です。ProcessMindは、Oracle Health (Cerner)のイベントログ内で、患者ジャーニーにおける薬剤投与活動が処方されたスケジュールやプロトコルと一致しない事例を特定できます。これにより、コンプライアンスと患者の安全性を改善するためのスタッフトレーニングやシステム調整の領域が浮き彫りになります。

患者の不当に長期にわたる在院日数は、病院のリソースを圧迫し、病床の利用可能性を低下させ、運用コストを増加させ、医療システム全体の効率性に影響を与えます。また、患者が院内感染症のリスクにさらされる可能性も高まります。ProcessMindは、Oracle Health (Cerner) の患者ジャーニーデータから予想される退院日と実際の患者退院イベントを分析し、予想LOSを超えるケースを特定し、遅延に寄与する活動を特定します。これにより、患者フローとリソース配分を効果的に最適化できます。

退院後の重要なフォローアップ予約のスケジューリングの遅延は、患者の回復に影響を与え、再入院のリスクを高め、ケアの継続性の欠如につながる可能性があります。これはしばしば、最適ではない患者転帰と救急サービスへの負担増加をもたらします。ProcessMindは、患者ジャーニーを分析し、退院計画の開始または患者の退院からOracle Health (Cerner)内でのフォローアップ予約スケジューリングまでの時間を特定します。これにより、退院後ケアのスケジューリングプロセスにおける非効率性が明らかになり、的を絞った改善が可能になります。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

Oracle Health (Cerner) における初期アセスメントの待ち時間の長さは、患者満足度に影響を与え、重要なケアを遅らせる可能性があります。この待ち時間を短縮することで、患者ジャーニーの開始がよりスムーズになり、患者体験が向上し、早期介入が可能になることで臨床結果が改善される可能性があります。これは、運用効率と患者の信頼に直接影響します。ProcessMindは、さまざまな部門や時間帯における初期アセスメントプロセスの正確な期間と変動を可視化し、遅延の根本原因を特定します。Oracle Health (Cerner) のイベントログを分析することで、ボトルネックを引き起こしている特定のステップやリソースの制約を正確に特定します。これにより、待ち時間を15〜25%削減し、ケアをより利用しやすく効率的にすることが期待できます。

診断テスト結果の受け取りの遅延は、患者の不安を長引かせ、重要な治療決定を遅らせる可能性があり、Oracle Health (Cerner)内の患者ジャーニー全体に影響を与えます。この重要なステップを迅速化することは、より迅速な診断、より早い治療開始、およびケア提供に対する患者の信頼向上につながります。これにより、臨床効果が向上します。ProcessMindは、テストオーダーから結果利用可能性までの完全な診断ワークフローをマッピングし、どこで、なぜ遅延が発生するかを強調します。プロセスのばらつきや、ターンアラウンド時間の延長に寄与する非準拠の経路を特定します。ProcessMindからのインサイトにより、組織は通常、診断結果の提供時間を20〜30%削減でき、ケア経路における患者の進行を迅速化します。

Oracle Health (Cerner) 内の病棟間または部門間の非効率な患者転送は、不必要な遅延、ロジスティクスの課題、患者の不快感を引き起こす可能性があります。これらの移行を最適化することで、継続的で協調的なケアが保証され、スタッフの作業負荷が軽減され、医療過誤のリスクが最小限に抑えられ、患者ジャーニー体験と運用フローが直接的に改善されます。ProcessMindは、患者転送の実際の経路と期間を明らかにし、不必要な引き渡し、待機状態、または標準操作手順からの逸脱を露呈させます。アクティビティログを分析することで、転送がボトルネックとなる特定の部門や時間を特定します。これらの正確な洞察を活用することで、転送時間を10〜20%削減し、さまざまな病院ユニット全体の患者スループットを改善することが期待できます。

Oracle Health (Cerner) における最適ではない、または遅延した退院計画は、入院期間の延長、コストの増加、急ぎの患者退院につながり、回復やフォローアップケアに影響を与える可能性があります。タイムリーで効果的な退院計画は、患者が適切なリソースと指示を持って退院することを確実にし、再入院のリスクを減らし、病床利用率を最適化します。ProcessMindは、退院プロセスを開始から完了まで可視化し、頻繁に遅延や不遵守を引き起こすステップを特定します。退院パスウェイのバリエーションを強調し、どの段階で積極的な計画が破綻しているかを示します。これらのパターンを理解することで、ProcessMindユーザーは通常、退院準備を改善し、予期せぬ遅延を15〜25%削減でき、より良い患者アウトカムと病床回転率向上につながります。

Oracle Health (Cerner) における確立された治療プロトコルからの意図しない逸脱は、患者の安全を損ない、一貫性のないケア品質につながり、有害事象のリスクを高める可能性があります。臨床プロトコルへの高い順守を確実にすることは、ケアを標準化し、患者アウトカムを改善し、規制遵守をサポートし、患者ジャーニーの基盤を強化します。ProcessMindは、すべての実際の患者ケアパスウェイを自動的に発見し、事前定義された臨床プロトコルと比較することで、逸脱、その頻度、およびその影響を即座に特定します。Oracle Health (Cerner) システム内で非遵守がどこで、なぜ発生するのかを正確に特定します。この可視性により、組織はプロトコル遵守を10〜20%改善でき、より一貫性のある安全な患者ケアにつながります。

人員配置、機器、病床の利用可能性に関わらず、リソースのボトルネックはOracle Health (Cerner) における患者ジャーニーの進行を著しく遅らせ、遅延、不満、そして最適とは言えない結果につながる可能性があります。リソース配分を最適化することで、患者はケア段階を効率的に進み、スループットを向上させ、重要な医療資産の利用を最大化できます。ProcessMindは、患者ジャーニー全体でリソースがどのように利用されているかを明確でデータに基づいた視点で提供し、不足や過負荷が発生している場所を特定します。リソースの利用可能性がプロセスパフォーマンスと患者の待ち時間に与える影響を示します。これらの洞察を活用することで、組織はリソースをより効果的に再配分でき、患者フローの効率を10〜18%向上させ、重要な資産のアイドル時間を削減できる可能性があります。

高い患者再入院率は、退院後ケアのギャップ、不十分な患者教育、または時期尚早な退院を示すことが多く、これにより著しいコストが増加し、患者の健康に影響を与えます。Oracle Health (Cerner)内で予防可能な再入院を減らすことは、患者転帰を改善し、医療費を削減し、医療提供者の評判を高めます。ProcessMindは、退院に至るまでの患者ジャーニーを分析し、再入院リスクの高さと相関する特定のパターン、活動、または欠落したステップを特定します。これにより、退院計画とフォローアッププロセスにおける矛盾を浮き彫りにすることができます。これらの重要な要因を明らかにすることで、ProcessMindは予防可能な再入院を5〜15%削減するのに役立ち、より効果的で持続可能な患者ケアにつながります。

Oracle Health (Cerner)内の異なる臨床医や部門間での一貫性のない患者ケア経路は、ケアの質のばらつき、コスト増加、および予測不可能な患者転帰につながる可能性があります。これらの経路を標準化することで、一貫した質の高い患者体験を保証し、効率を改善し、臨床実践のばらつきを減らします。ProcessMindは、患者ケアにおける実際のプロセスバリエーションを自動的に発見し、患者がたどるすべての一般的および逸脱した経路を特定します。どの経路がより良いまたはより悪い結果につながるかを視覚化し、データに基づいた標準化の取り組みを可能にします。この機能により、組織はプロセスバリエーションを15〜25%削減でき、患者ジャーニー全体でより予測可能で質の高いケア提供を促進します。

Oracle Health (Cerner)環境における薬剤投与コンプライアンスのギャップは、深刻な患者安全問題、有害な薬物イベント、および最適な治療効果の低下につながる可能性があります。薬剤プロトコルへの厳格な遵守は、患者の健康、規制遵守、および患者ジャーニー全体を通じたケアの全体的な品質にとって極めて重要です。ProcessMindはイベントログを分析し、薬剤投与プロセスのあらゆるステップを追跡し、スキップされたステップ、遅延したアクション、または処方されたワークフローからの逸脱の事例を特定します。これにより、コンプライアンス問題が最も蔓延している特定の状況や部門が明確になります。これらのインサイトを活用することで、組織は薬剤投与コンプライアンスを10〜20%向上させることができ、患者の安全性を大幅に改善します。

Oracle Health (Cerner)の病院における患者の長期入院は、コストを増加させ、新規患者のベッド利用可能性を減少させ、病院内での獲得疾患のリスクを高める可能性があります。不必要な入院日数を減らすために患者ジャーニーを最適化することは、運用効率を直接改善し、医療費を削減し、患者満足度を高めます。ProcessMindは、患者ジャーニーのエンドツーエンドの視点を提供し、滞在期間の延長に寄与する重要なパスアクティビティと主要なボトルネックを特定します。診断待ち時間や転送の非効率性など、さまざまな遅延が総入院期間に与える影響を定量化します。これらの特定の根本原因に対処することで、組織は通常、患者の入院期間を8〜15%削減でき、リソースを解放し、患者のスループットを向上させることができます。

Oracle Health (Cerner)からの退院後のフォローアップ予約スケジューリングの遅延は、ケアの継続性を妨げ、長期的な患者転帰の悪化、および再入院の可能性増加につながる可能性があります。このプロセスを迅速化することは、患者がタイムリーな退院後サポートを受けられることを保証し、彼らの回復と全体的な健康管理にとって重要です。ProcessMindは、退院開始から実際のフォローアップ予約スケジューリングまでの患者ジャーニーを追跡し、管理上の遅延や引き継ぎの非効率性を特定します。この重要な退院後ステップにおける典型的な期間とばらつきを強調します。これらのプロセスを最適化することで、組織はフォローアップスケジューリング時間を15〜25%削減でき、患者のスムーズな移行と退院後計画へのより良い遵守を保証します。

患者ジャーニーの6段階改善パス

1

テンプレートをダウンロード

実施すること

患者ジャーニー分析用に設計された専用のExcelテンプレートを入手してください。このテンプレートは、関連する患者エピソードデータを抽出するための正しい構造を提供します。

その重要性

標準化されたデータ構造は、正確で一貫した分析を保証し、データに矛盾のないプロセスマイニングの不可欠な基盤を形成します。

期待される成果

患者ジャーニーデータ抽出用に調整された空のExcelテンプレートで、入力準備ができています。

提供内容

患者ワークフローに隠された洞察を明らかにします

ProcessMindは、生データを明確な可視化に変換し、患者ジャーニーの実際の流れを明らかにします。ボトルネックがどこで発生しているのか、どのように患者ケアと運用効率を向上させるかを正確に理解できます。
  • 実際の患者パスウェイを可視化する
  • ケア提供におけるボトルネックを特定
  • 患者体験と結果を最適化する
  • Oracle Health (Cerner) の運用を効率化する
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

想定される成果

患者ケアへの現実世界での影響

これらの結果は、Oracle Health, Cernerの患者エピソードデータとプロセスマイニングを組み合わせることで、患者ケアと運用効率の改善を促進する実用的な洞察がいかに得られるかを示しています。患者ジャーニーを可視化し分析することで、組織はボトルネックを特定し、ケアパスウェイを最適化できます。

0 % faster
より迅速な初期評価

患者の待ち時間の短縮

トリアージおよび評価プロセスにおけるボトルネックを特定して排除し、患者が臨床医に診てもらうまでの時間を大幅に短縮します。これにより、患者満足度が向上し、よりタイムリーなケアが提供されます。

0 days
在院日数の短縮

最適化された患者ジャーニー期間

入院から退院までの患者エピソード全体における遅延と非効率性を正確に特定します。不必要な入院日数を最小限に抑えることで、病床稼働率を向上させ、運営コストを削減します。

0 % increase
プロトコル遵守の強化

一貫した臨床実践

確立された治療プロトコルからの逸脱を可視化し、非遵守の根本原因を特定します。これにより、患者は標準化された質の高いケアを受けられ、リスクを減らし、結果を改善できます。

0 % decrease
予防可能な再入院の削減

退院後転帰の改善

退院プロセスと退院後のフォローアップを分析し、再入院に寄与する要因を特定します。予防可能な再入院を減らすことは、患者の健康改善と大幅なコスト削減につながります。

0 % fewer variants
効率化された患者パスウェイ

より高いプロセス標準化

患者ジャーニーにおける実際のばらつきを発見し、最適な経路を特定します。ケア提供を標準化することで、混乱を減らし、リソース配分を改善し、運用全体の予測可能性を高めます。

0 % faster
診断結果の迅速化

診断までの時間短縮

診断テストのオーダーと結果提供の間の遅延を特定し、より迅速な臨床決定を可能にします。これにより、治療開始が加速され、患者の不安と転帰が改善されます。

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、導入事例で一般的に見られる改善幅です。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

特定の患者受診またはケアのエピソードの一意の識別子。

その重要性

これは、入院から退院までのエンドツーエンドの患者ジャーニーを再構築するために不可欠な基本キーです。

実施された臨床的または管理的なイベントの名前または説明。

その重要性

プロセスマップのステップを定義し、ワークフローの可視化を可能にします。

活動が発生または完了した具体的な日時。

その重要性

イベントの順序を決定し、リードタイムのようなパフォーマンスKPIを計算するために不可欠です。

複数のエンカウンターにおける患者の一意の識別子。

その重要性

個別のエピソードを同じ個人にリンクすることで、「患者再入院率」KPIを可能にします。

患者の受診の分類(例:入院、外来、緊急)。

その重要性

異なるケア設定間での経路とスループットの比較分析を可能にします。

イベントが発生した特定の病棟、ユニット、または部門。

その重要性

特定の部門におけるボトルネック分析と、患者フローの地理的可視化に不可欠です。

その活動を実行した臨床医の識別子または名前。

その重要性

リソース分析をサポートし、潜在的なトレーニングニーズや作業負荷の不均衡を特定します。

検査や薬剤など、特定されたオーダーの名前。

その重要性

診断および治療パスのきめ細かな分析に必要です。

退院時の患者の行き先またはステータス。

その重要性

主要な成果指標であり、患者ジャーニーの「最終状態」を定義します。

患者エピソードの総期間(日数または時間)。

その重要性

病院経営にとって最も重要な効率性KPIです。

このエピソードが以前の退院から30日以内に発生したかどうかを示すフラグ。

その重要性

主要なケア品質指標である「患者再入院率」KPIを直接サポートします。

ケアの主な理由を表すICD-10またはSNOMEDコード。

その重要性

特定の病状における患者経路の公平な比較を可能にします。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

患者が来院し、システムに登録された際に患者エピソードの開始を示します。Cerner Millenniumでは、エンカウンターレコードが作成された際、または登録のタイムスタンプが設定された際に記録されます。

その重要性

入院期間(LOS)計算と初期待ち時間分析の開始時間を確立します。

救急または入院のコンテキストにおける初期看護アセスメントまたはトリアージフォームの完了を表します。これは通常、システム内に文書化された特定のフォームまたは臨床イベントです。

その重要性

「初期評価待ち時間」KPIの計算と、入り口でのボトルネック特定に不可欠です。

臨床医が検査または画像診断のオーダーを入力した際に発生します。このタイムスタンプが診断のターンアラウンドタイム計算を開始します。

その重要性

「診断結果提供時間」KPIの開始点。オーダーと実行における遅延を特定するのに役立ちます。

患者のエンカウンター記録に正式な診断が追加された際に発生します。これは検査結果とは異なり、臨床医による病状の確認を表します。

その重要性

「診断確定」のマイルストーンおよび確定診断までの時間分析に不可欠です。

検査または画像診断の結果が確定し、臨床医に利用可能になった瞬間。これにより、診断のターンアラウンドタイム期間が終了します。

その重要性

「診断結果提供時間」サイクルを完了し、その後の治療決定をトリガーします。

患者が物理的にある場所(例:ER)から別の場所(例:ICU)へ移動したことを示します。これはロケーション履歴で追跡されます。

その重要性

「病棟間転送効率」分析を可能にし、病院内の患者の流れを視覚化するのに役立ちます。

医師が患者を退院させるオーダーを発行するイベント。これにより、退院計画のカウントが開始されます。

その重要性

「退院計画サイクルタイム」の開始点。これと実際の退院との間にギャップがある場合、運用上の遅延を示します。

患者の滞在を終了する最終的な管理イベント。このタイムスタンプは、総在院日数を計算するために使用されます。

その重要性

プロセスの主要な終了イベント。LOS(在院日数)と再入院の計算に不可欠です。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Oracle Healthからのイベントデータを分析することで、実際の患者パスウェイを可視化します。これにより、過剰な待ち時間や長期にわたる診断の遅延などのボトルネックを特定し、標準治療プロトコルからの逸脱を発見するのに役立ちます。これにより、データに基づいた意思決定が可能となり、業務を効率化し、患者ケアの効率性を向上させます。

プロセスマイニングを実行するには、主に患者ジャーニーの各ステップを詳細に記述したイベントログが必要です。主要なデータポイントには、一意の患者エピソード識別子、アクティビティ名、および各アクティビティに対応するタイムスタンプが含まれます。リソース情報や結果指標などの追加属性は、分析を豊かにすることができます。

データ抽出は通常、Oracle Health (Cerner)データベースのクエリ、または既存のレポートインターフェースの利用を伴います。患者エピソードのイベントログを捕捉する適切なテーブルとフィールドを特定することが重要です。安全で準拠したデータ取得を確実にするため、ITチームおよびCerner管理者との連携を推奨します。

初期アセスメントの待ち時間の短縮、診断結果の迅速な提供、予防可能な再入院率の低下など、大幅な改善が期待できます。プロセスマイニングは、リソース配分の最適化とケアパスウェイの標準化を支援し、より効率的でコンプライアンスに準拠した患者体験につながります。

プロセスマイニングソリューションは、大規模なデータセットを取り込み、分析できるプラットフォームを必要とします。具体的な要件はベンダーによって異なりますが、一般的なニーズには、安全なデータ統合方法、十分な処理能力、および分析用のユーザーインターフェースアクセスが含まれます。ほとんどのソリューションはクラウドベースであり、ローカルインフラストラクチャの必要性を最小限に抑えます。

データ抽出やモデル設定を含む初期セットアップは、データの可用性と複雑さによって数週間から数ヶ月かかる場合があります。データが流れ始めれば、初期の洞察は迅速に、多くの場合数日以内に生成されます。継続的な分析は、継続的な最適化の機会を提供します。

はい、データセキュリティは最も重要です。信頼できるプロセスマイニングソリューションは、HIPAAを含む厳格なデータプライバシー規制を遵守しています。データは通常、転送および分析中に仮名化または匿名化され、患者の機密性を確保しつつ、貴重なプロセス洞察を提供します。

はい、もちろんです。プロセスマイニングは、事前定義された臨床プロトコルや経路からの逸脱を特定するのに優れています。実際の患者ジャーニーを理想的なモデルと比較することで、コンプライアンス違反の事例を浮き彫りにし、医療提供者が根本原因を調査し、是正措置を講じることを可能にします。

BIツールが「何が起こったか」を示し、レポートダッシュボードが集計されたメトリクスを表示する一方で、プロセスマイニングは「それがどのように、なぜ起こったのか」を明らかにすることで、さらに踏み込みます。イベントデータから実際のエンドツーエンドのプロセスフローを再構築し、従来のBIでは見逃されがちな隠れたボトルネックやバリエーションを発見します。これにより、プロセス実行に関する実用的な洞察を提供します。

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