患者ジャーニーを改善する

プロセス効率改善のための明確な6ステップガイド
患者ジャーニーを改善する

より良いケアのために患者ジャーニーを最適化する

プロセスマイニングは、ソースシステムからのイベントログを分析することで、ワークフロー内に隠れたボトルネックや逸脱を発見することを可能にします。各患者エピソードをマッピングすることで、遅延が発生する箇所とリソース利用を最適化する方法を特定できます。当社のプラットフォームは、データをより合理化されたケア体験へと変革するために必要な可視性を提供します。

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

プロセスマイニングは、最初の登録から最終的な退院に至るまでのあらゆる接点を統合することで、患者ジャーニーの前例のない全体像を提供します。ソースシステムから直接データを活用することで、プラットフォームは患者が施設内をどのように移動するかを示す包括的なマップを構築します。これにより、患者エピソードがたどる実際の経路が明らかになり、これは多くの場合、管理職が設計した標準的な臨床プロトコルから大きく逸脱しています。部門間の移行がどこで停滞しているか、臨床文書が実際のケアからどれだけ遅れているか、そして管理上の障害がどこで摩擦を生み出しているかを正確に確認できます。このレベルの透明性により、ヘルスケア管理者は逸話的な証拠に頼るのではなく、日々の業務の具体的な現実にに基づいて意思決定を下すことができます。現状のプロセスを可視化することで、組織は異なる部門間のサイロの中に隠されていた非効率性の根本原因にようやく対処できるようになります。

多くのヘルスケア組織では、ボトルネックは複数の部門にまたがる複雑なワークフローの中に隠されています。患者ジャーニーデータを分析することで、診断フェーズ、専門医による診察中、または退院計画プロセス内など、これらの遅延がどこで発生しているかを正確に明らかにできます。これらの非効率性は、患者満足度に影響を与えるだけでなく、重大なコンプライアンスリスクと財務上の損失ももたらします。例えば、システムが特定の必須スクリーニングや管理ステップがスキップされているか、順序通りに実行されていないことを示している場合、これらのギャップが患者の安全性や償還資格に影響を与える前に介入できます。プラットフォームは、現在のERPや臨床データアーキテクチャの複雑さに関わらず、これらの差異を自動的に強調表示します。これにより、各ステージのサイクルタイムを深く掘り下げて分析でき、患者エピソードが各ステータスにどれだけの期間とどまり、プロセスが期待される規範からどこで逸脱しているかの明確な全体像を提供します。

患者ジャーニーを分析する究極の目標は、すべての患者が適切なタイミングで適切なケアを受けられるようにすることです。すべての患者エピソードの流れを理解することで、実際のリソース需要パターンに合わせてリソース配分とスタッフのスケジューリングを最適化できます。このデータ駆動型のアプローチにより、入院期間の短縮と回復率の向上につながる高パフォーマンスのパスウェイを特定でき、それらの成功を組織全体で再現することが可能になります。患者ジャーニーを合理化することで、臨床スタッフの負担を軽減し、患者自身にとってもよりシームレスな体験を創出します。当社のプロセスマイニング技術から得られる洞察は、ソースシステムからの生データを継続的な改善のための実行可能な戦略に変えるのに役立ちます。患者エピソード全体に焦点を当てることで、部門ごとの最適化から脱却し、患者体験を優先するホリスティックなケア提供の視点へと移行できます。

患者ジャーニーのプロセスマイニングを始めることは、技術環境の完全な見直しを必要としない簡単なプロセスです。既存のシステムで見つかる構造に対応するように設計された包括的なデータテンプレートを提供しており、広範なカスタムコーディングなしで患者エピソードをマッピングできます。ソースシステムを当社のプラットフォームに接続するだけで、生イベントログの動的でインタラクティブなプロセスマップへの変換を開始できます。標準化されたデータ要件に従うことで、データの取り込みから意味のある洞察へと迅速に移行でき、チームは最も重要なこと、つまり卓越したケアの提供に集中できます。当社のプラットフォームは、あらゆる技術的な設定に対応できるように構築されており、すべての組織が患者ケア提供の透明なビューから恩恵を受けられるようにします。データが接続されると、すぐにリードタイムを短縮し、スループットを向上させ、ケア全体の品質を高める機会を特定し始めることができます。

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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

患者は登録から初期評価までの間に大幅な待機時間を経験することが多く、これは安全性を損ない、満足度スコアを低下させます。これらの初期の遅延は、臨床ワークフロー全体を遅らせ、受付エリアの混雑を増加させる波及効果を生み出します。ProcessMindは、システムイベントログを分析することで、診察の遅延が正確にどこで発生しているのか、どの患者コホートが最も影響を受けているのかを特定します。登録から評価までの時間差を可視化することで、医療リーダーはピーク時にスタッフを再配置し、より迅速な初期ケアを確保できます。

診断検査のオーダーから実施までの遅延は、臨床上の意思決定プロセスを頻繁に停滞させます。臨床医が検査結果や画像診断を待つ間、治療計画は保留され、入院期間が延長され、重要な介入が遅れます。ProcessMindは、データ内の診断サイクルをマッピングすることで、常に遅延を引き起こす特定の部署や検査タイプを浮き彫りにします。この可視性により、管理者はリソースの制約やプロセスの非効率性に対処し、患者ジャーニーを加速させることができます。

患者の退院直前になって退院計画が開始されると、事務的な混乱が生じ、新規入院に利用すべき病床が占有されてしまいます。この非効率性は、平均在院日数を増加させ、病院の収容能力に負担をかけ、収益と患者の流れに直接影響を与えます。ProcessMindは、退院計画の開始時期を患者エピソード全体に対して追跡します。退院計画が遅すぎるケースを特定することで、管理者の方々が、より円滑な移行のための早期計画を促すプロトコルを実施できるよう支援します。

同様の診断に対する治療計画の実行方法における高い変動性は、予測不能な患者転帰と運用コストの増加につながります。臨床医が明確な正当な理由なく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困難になります。ProcessMindは、活動ログを分析することにより、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。この分析は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、すべての患者が効果的な根拠に基づいたケアを受けられるようにします。

退院後すぐに病院に戻る患者は、しばしば初期ケアジャーニーのギャップや不十分な退院指示を示唆しています。頻繁な再入院はコストを増加させ、ベッドの利用可能性を低下させ、品質指標を監視する支払者からの財政的ペナルティにつながる可能性があります。ProcessMindは、完全な患者エピソードとその後の再入院イベントを分析することで、再来院に先行する共通の要因やプロセス障害を特定します。この洞察により、プロバイダーは高リスク患者グループに対する退院計画とフォローアップケアを強化できます。

救急部門と専門病棟の間、または病棟間の患者移動には、ケアの継続性を妨げる長い待機時間がしばしば伴います。これらの移送のボトルネックは、スタッフリソースを拘束し、患者を最適な環境下に置くことができず、臨床結果に悪影響を及ぼす可能性があります。ProcessMindは、システムに記録された移送パターンと待機時間を明確に可視化します。これにより、予期せぬ時間がかかる特定の引き継ぎを特定し、部門間のコミュニケーションと物流を合理化するためのチームを支援します。

スケジューリングのボトルネック、人員の不適切な配置、または設備利用の最適化不足は、リソースの未活用と運用コストの増加につながります。この非効率性は、患者ケアの遅延や臨床チームへのストレスを引き起こし、患者体験とスタッフの士気の双方に影響を与えます。ProcessMindは、患者エピソードデータを分析し、組織内のリソース利用パターンを可視化します。これにより、リソースが過剰に割り当てられている期間や十分に活用されていない期間を特定し、データに基づいた人員配置と設備配分の調整を可能にして、業務効率を向上させます。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

初回の評価と入院の遅延は、ケア継続全体に波及するボトルネックを生み出し、患者満足度と安全性に悪影響を及ぼします。ProcessMindは、登録から入院までの流れを可視化し、特定のボトルネックと人員配置の不均衡を特定することで、待機時間を20〜30%削減するための的を絞った介入を可能にします。

遅い診断結果は、治療決定を遅らせ、入院期間を長引かせ、患者の不安を引き起こし、全体的なベッド回転率を低下させます。ProcessMindは、診断オーダーの依頼から結果利用可能までの全ライフサイクルをマッピングすることで、プロセスの遅延と引き継ぎの非効率性を特定し、組織がリードタイムを大幅に短縮するのを支援します。

非効率な退院プロセスは、不必要なベッド占有と病院の収容能力の低下につながり、しばしば医学的に必要とされる期間以上に患者を病院に留まらせます。ProcessMindは、退院ワークフローを分析して管理上の遅延や連携のギャップを検出し、プロセスを合理化し、平均入院期間を短縮するための洞察を提供します。

不必要なケア提供のばらつきは、一貫性のない結果、コストの増加、医療過誤のリスク上昇につながる可能性があります。ProcessMindは、実際の患者ジャーニーを標準的な臨床プロトコルと比較して逸脱を明らかにし、ケアチームが順守率を向上させ、一貫した質の高いケアを確保できるよう支援します。

高い再入院率は、しばしば回復期後のケア連携のギャップや時期尚早な退院を示しており、患者の健康に影響を与え、財政的なペナルティを招きます。ProcessMindは、再入院イベントを以前のケアパターンと関連付けて根本原因を特定し、プロバイダーが退院指示やフォローアッププロトコルを改善して、より良い長期的な結果を達成できるようにします。

人員と設備の不均衡な配分は、ボトルネックと資産の低利用につながり、運用コストと待機時間を増加させます。ProcessMindは、患者ジャーニー全体のリソース使用状況をマッピングして競合ポイントを明らかにし、データ駆動型の洞察を提供してリソースを効果的に再配分し、運用効率を向上させます。

病棟間の患者移送における遅延は、安全性を損ない、患者の流れを停滞させ、救急部門のような重要なエリアの混雑につながる可能性があります。ProcessMindは、引き継ぎポイントを可視化することで、コミュニケーションの途絶や物流上の障害を露呈させ、ケアチーム間のより円滑で迅速な移行を確実にするプロセス再設計を促進します。

投薬管理やフォローアップスケジューリングの不備は、患者の回復を妨げ、有害事象の発生可能性を高めます。ProcessMindは、これらの重要なステップをスケジュール要件に対して監査し、非コンプライアンスのパターンを特定することで、組織が是正措置と自動化された安全対策を実施できるようにします。

患者ジャーニー改善の6ステップパス

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接続と発見

実施すること

臨床記録から患者エピソードデータを抽出し、登録、診察、退院のタイムスタンプをマッピングします。

その重要性

データ基盤を確立することで、主観的なインタビューや手動ログに頼ることなく、実際の患者フローを把握できます。

期待される成果

全部署における各患者エピソードの生データとなるデジタルの足跡です。

提供内容

すべての患者接点に潜む隠れた洞察を解き放つ

ProcessMindは、あらゆる臨床および管理ステップを透明化し、ケアの質の向上を支援します。遅延がどこで発生しているか、治療サイクル全体をどのように合理化するかを正確に発見できるでしょう。
  • 実際の患者ジャーニーの全ステップをマッピングする
  • 臨床ワークフローのボトルネックを特定する
  • 治療のリードタイムと待機期間を短縮する
  • 医療プロトコルへのコンプライアンスを確保する
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

実証済みの成果

患者エピソードのあらゆる段階を最適化する

ヘルスケアプロバイダーは、プロセスマイニングを活用して完全な患者ジャーニーを可視化し、遅延を排除し、臨床コンプライアンスを向上させる機会を特定します。これらの成果は、システムデータをより良いケアのための明確で実行可能なパスウェイに変換した結果です。

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入院期間の短縮

平均入院期間の短縮

退院計画と内部転送を最適化することで、不必要な入院日数を最小限に抑え、新規入院のための重要なベッド容量を解放します。

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より迅速な診断結果

ターンアラウンドタイムの改善

検査オーダーと結果提供の間のボトルネックを特定することで、臨床医はより迅速に情報に基づいた意思決定を下し、患者へのよりタイムリーな治療につながります。

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パスウェイ遵守の強化

プロトコル遵守率の向上

確立された臨床経路からの逸脱を可視化することで、患者が安全および規制基準に沿った標準化されたケアを確実に受けることができます。

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再入院率の低下

予定外再来院の削減

退院プロセスと退院後のフォローアップを分析することで、早期再入院の根本原因を特定し、患者の健康改善と大幅なコスト削減につながります。

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より迅速な診察と評価

初期待機時間の短縮

登録から初期評価までの流れを合理化することで、待合室での待ち時間を短縮し、患者がジャーニーの早い段階で臨床ケアを受けられるようにします。

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運用コストの削減

ケア提供における効率向上

リソース配分を改善し、内部転送に費やす時間を削減することで、施設の利用が最大化され、患者エピソードあたりのコストが減少します。

個々の結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、および組織の実装によって異なります。これらの数値は、類似のヘルスケア環境で観察される典型的な効率向上を示しています。

推奨データ

最も影響の大きい属性と活動から始め、進捗に合わせてビューを洗練させてください。
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

複数のエピソードにわたって患者を特定するためのユニークな識別子です。

その重要性

再入院を特定し、複数の来院を一人の個人に紐付ける上で不可欠です。

特定の活動が完了したタイムスタンプです。

その重要性

実サービス時間と待機時間の計算を可能にします。

活動が行われた病院のユニットまたは機能エリアです。

その重要性

病棟間の患者フローと移送効率を分析する上で不可欠です。

活動を実行する医療専門家の識別子または名前です。

その重要性

職員ごとのリソース利用状況分析と変動を可能にします。

患者の来院の種類(例:入院、外来、緊急)です。

その重要性

異なるタイプが異なるプロセスロジックに従うため、データをセグメント化する上で重要です。

主な病状を表すコード(例:ICD-10)です。

その重要性

医療プロトコルに対する臨床パスウェイ分析とコンプライアンスチェックを可能にします。

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

患者が施設または医療システムに正式に入院したことを示します。この活動は、主要な受診記録を作成し、ケアエピソード全体を追跡するために使用されるユニークな訪問識別子を割り当てます。

その重要性

エピソード開始時間の基準点を確立し、総入院期間を計算する上で不可欠です。

初期看護評価または緊急度スコアリングの完了を示します。このステップは、患者のバイタルサインと主訴を記録し、ケアの緊急性を優先順位付けします。

その重要性

到着から初期臨床対応までの待機時間を分析する上で重要です。

臨床医が検査や画像診断を正式に依頼したときに発生します。このアクションは診断ワークフローをトリガーし、リソース配分の必要性を示します。

その重要性

診断のリードタイム間隔の開始を示します。

検査結果が検証され、患者記録で利用可能になった瞬間。これは意思決定に必要な情報が利用可能になったことを示します。

その重要性

診断のリードタイム計算を終了させ、その後の治療決定を促します。

医師が患者の退院を許可する公式オーダーに署名したタイムスタンプ。これは臨床治療から管理上の出発プロセスへの移行を示します。

その重要性

最終退院処理効率分析の開始点となります。

患者の受診を終了する最終的な管理イベントです。これは患者が物理的に施設を去り、ベッドが利用可能になったことを示します。

その重要性

総入院期間を計算するための決定的な終点です。

カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、システムのイベントログデータを使用して、患者が施設内をどのように移動するかを可視化します。診察の遅延や病棟転送の遅れなど、隠れたボトルネックを特定し、従来のレポートでは見逃されがちな患者フローのデータ駆動型ビューを提供します。

分析を行うには、主に3つのコア要素を含むイベントログが必要です。それは、「患者エピソード」のような一意の識別子、明確なアクティビティ名、そして各ステップの正確なタイムスタンプです。さらに、診療科名や患者の属性情報などのアトリビュートを追加することで、より深いコンテキストで分析を行うことが可能になります。

このテクノロジーは、患者が搬送、検査結果、または医師の承認を待っているかどうかにかかわらず、ジャーニーがどこで停滞しているかを正確に特定します。これらの摩擦点を可視化することで、臨床管理者はサイクルを短縮し、ベッドの利用可能性を高めるための的を絞った変更を実施できます。

データセキュリティは最優先事項であり、設定では通常、データ分析の前に機密情報を非特定化します。臨床業務を最適化し、医療規制に準拠するために必要なイベントのシーケンスを保持しつつ、保護された医療情報をフィルターで除外することができます。

ソースシステムからのデータ抽出が完了してから、初期の結果は通常4〜6週間以内に利用可能になります。最初の数週間はデータマッピングと検証に焦点を当て、その後ソフトウェアは運用効率に対する継続的な可視性を提供します。

標準レポートは平均待機時間のような静的な指標を提供しますが、プロセスマイニングは異なるイベント間の実際の動きとループを可視化します。これにより、従来のビジネスインテリジェンスツールでは見逃されがちな隠れた経路、手戻り、逸脱を明らかにし、非効率性の根本原因を解明します。

プロセスマイニングは非侵襲的であり、患者ケアの通常の過程ですでに作成されているデジタルの足跡を分析することによって機能します。スタッフがソースシステムでの活動の文書化方法を変更することなく、現在のプロセスをそのまま捉えます。

患者ジャーニー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関係を見つけることができます。急ぎの退院計画を経験した患者や特定のフォローアップをスキップした患者は、再入院する可能性が高いことが判明するかもしれません。これにより、ケアプロトコルのより良い標準化が可能になります。

データは通常、ソースシステムの基盤となるレポートデータベースまたは監査ログから、標準クエリまたは自動化されたパイプラインを使用して抽出されます。このプロセスは、患者エピソードのデジタルの足跡を捉え、それを分析用の構造化された形式に変換することに重点を置いています。

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