患者ジャーニーを改善する

Epic EHRワークフローを最適化するための6つのステップガイド。
患者ジャーニーを改善する

より良いケアのためにEpic EHRの患者ジャーニーワークフローを最適化する

当社のプラットフォームは、日々のワークフローに潜むボトルネックや進行を妨げる逸脱を明らかにし、詳細な可視性を提供します。イベントデータを分析することで、遅延がどこで発生し、業務上の摩擦の根本原因は何かを正確に特定できます。この洞察により、臨床パスを効率化し、関係者全員にとってより効率的な体験を保証することが可能になります。

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

患者ジャーニー最適化の戦略的価値

現代の医療環境において、患者のジャーニーは単なる一連の診察にとどまらず、ケアの質と組織の財務健全性を左右する複雑な相互作用の網です。Epic EHR内で患者ジャーニーを管理する場合、登録、トリアージメモ、投薬指示といったあらゆる操作がデジタルフットプリントを残す広大なエコシステムを扱っています。しかし、膨大なデータ量は、施設内での実際の患者の流れを不明瞭にすることがよくあります。このジャーニーの最適化は不可欠です。なぜなら、非効率性は収益の損失だけでなく、臨床結果の悪化、医療従事者の燃え尽き症候群の増加、患者満足度の低下につながる可能性があるからです。プロセス最適化に注力することで、医療リーダーは逸話的な証拠から脱却し、患者が適切なケアを適切なタイミングで受けられるようにするデータ駆動型戦略へと移行できます。

Epic EHRデータをプロセスインテリジェンスへ

プロセスマイニングは、EpicCareやCadenceといったEpicモジュールに保存された生データと、オペレーショナルエクセレンスに必要な実行可能なインサイトとの間の架け橋となります。Epicは個々のスナップショットに対して優れたレポーティングツールを提供しますが、プロセスマイニングは患者のエピソードの縦断的な記録を検証します。これは、救急部門で登録された患者が最終的に専門病棟から退院するまでの点を結びつけます。何千も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確認できます。この透明性により、診断検査の遅延であろうと専門医の診察におけるボトルネックであろうと、プロセスが停滞している箇所を、個々のカルテを手動で監査することなく特定できます。

潜在的なボトルネックと摩擦点を特定する

医療における最も重大な課題の一つは、ケア提供を遅らせる目に見えないボトルネックの存在です。例えば、特定の診断結果が未確認であるため、あるいは退院計画プロセスが滞在の早い段階で開始されなかったために、患者が何時間も待機状態にある場合があります。Epic EHRデータにプロセスマイニングを適用することで、これらの摩擦点を特定できます。特定の部門が他の部門よりもトリアージのサイクルタイムが著しく長いことや、特定の治療経路が予期せぬ再入院に頻繁につながることが明らかになるかもしれません。これらの領域を特定することで、ピーク時の入院時間中の人員配置の調整や、EHR内での特定の通知の自動化による迅速な臨床アクションの促進など、的を絞った介入を実施できます。

臨床および運用KPIを通じた成功の測定

患者ジャーニーの改善は、いくつかの主要業績評価指標(KPI)において測定可能な利益をもたらします。最も重要なのは、総サイクルタイムの短縮であり、これはベッド稼働率と病院の収容能力に直接影響します。入院から退院までの流れを合理化することで、必ずしも物理的なインフラを追加することなく、より多くの患者に対応する能力を高めることができます。さらに、プロセスマイニングは臨床パスへのコンプライアンス確保に役立ち、これは患者の安全性と保険償還の両方にとって極めて重要です。ケアの提供方法のばらつきを減らすことで、より予測可能で信頼性の高い環境を構築できます。これは、リソースの無駄を削減することで収益を改善するだけでなく、よりスムーズで透明性の高い回復への道を提供することで、患者エクスペリエンスも向上させます。

ヘルスケア業務の推進

完全に最適化された臨床プロセスへの道のりを始めることは、既存システムの大規模な刷新を必要としません。むしろ、個々のタスクの管理から、エンドツーエンドのフロー管理へと視点を変えることから始まります。Epic EHR用に設計された専門的なテンプレートを活用することで、現状を迅速に可視化し、改善のための容易な機会を特定し始めることができます。救急部門の待ち時間短縮、手術室の効率向上、退院後のタイムリーなフォローアップの確保が目標であっても、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を活用してそのデータを解き放ち、スタッフとケアを頼りにする患者の両方に利益をもたらす情報に基づいた意思決定を行えるようにすることです。

患者ジャーニー ケア連携 退院計画 臨床ワークフロー 患者フロー ヘルスケアオペレーション 入院管理

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

患者さんは登録から初回アセスメントまでの間に著しい遅延を経験することが多く、これは患者安全を損ない、満足度を低下させます。ジャーニーの初期段階で生じるこれらのボトルネックは、臨床ワークフロー全体を遅らせ、救急外来の混雑を増大させる波及効果を生み出します。

ProcessMindはEpic EHR内のイベントログを分析し、トリアージの遅延がどこで発生し、どの患者群が最も影響を受けているかを正確に特定します。登録からアセスメント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することができます。

患者が退院するわずか数時間前に退院計画が開始されると、管理上の膠着状態を引き起こし、新規入院に利用可能であるべきベッドを占有してしまいます。この非効率性は平均入院期間を増加させ、病院のキャパシティに負担をかけ、収益と患者フローに直接影響します。

当社のソリューションは、Epic EHR内の総患者エピソードに対して退院開始のタイミングを追跡します。退院計画が遅すぎるケースを特定することで、当社は管理者が早期計画をトリガーするプロトコルを実装するのを支援し、よりスムーズな移行とより良いベッド管理を保証します。

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たされると、治療計画全体が保留となり、患者の滞在期間が延長され、重要な介入が遅れます。

Epic EHR内の診断ライフサイクルをマッピングすることで、ProcessMindは常に遅延を引き起こす特定の部門や検査タイプを浮き彫りにします。この可視性により、管理者は検査室や画像診断部門のリソース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することができます。

救急部門から専門病棟へ、または病棟間での患者移動は、ケアの継続性を妨げる長い待ち時間を伴うことがよくあります。これらの転送のボトルネックは、スタッフのリソースを拘束し、患者を最適な状態ではない環境に留まらせるため、臨床結果に悪影響を与える可能性があります。

当社は、CadenceやEpicCareなどのEpic EHRモジュールに記録された転送パターンと待ち時間の明確なビューを提供します。ProcessMindは、予想よりも時間がかかる特定の引き渡し箇所を特定し、部門間のコミュニケーションとロジスティクスを合理化することを可能にします。

同様の診断に対する治療計画の実行方法に高いばらつきがあると、患者のアウトカムが予測不可能になり、運用コストが増加します。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基準を維持することが困難になります。

ProcessMindは、Epic EHRの活動ログを分析することで、実際の患者パスと標準的な臨床プロトコルを比較します。この分析により逸脱が発生している箇所が明らかになり、臨床リーダーはワークフローを標準化し、すべての患者が最も効果的なエビデンスに基づいたケアを受けられるようにすることができます。

専門医がコンサルテーションを行うのを待つ時間は、特に複雑なケースにおいて、患者の入院期間を大幅に延長する可能性があります。これらの遅延は、多くの場合、不十分なコミュニケーションやスケジューリングの衝突に起因し、臨床的に必要とされるよりも長く患者を病院のベッドに留まらせてしまいます。

当社のプラットフォームは、Epic EHR内でコンサルテーション依頼から実際の専門医訪問までの期間を追跡します。遅延が最も多く発生する特定の専門分野やシフトを特定することで、医療機関は専門医の利用可能性を最適化し、全体的な入院期間を短縮できます。

投薬オーダー後、投薬実施までに遅延が生じると、患者の回復が危うくなり、臨床合併症につながる可能性があります。高圧的な環境では、これらのギャップは多くの場合、管理者には見えませんが、ケアの質と患者の安全性に直接影響を与えます。

ProcessMindは、Epic EHRで記録された投薬オーダーと投薬実施イベント間の差分を監視します。これにより、看護管理者は体系的な遅延を特定し、すべての患者へのタイムリーな投薬実施を確実にするための的を絞ったサポートやプロセス調整を提供できます。

退院後すぐに病院に戻ってくる患者さんは、多くの場合、初回のケアジャーニーにギャップがあるか、退院指導が不適切であったことを示唆しています。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金銭的ペナルティにつながる可能性があります。

ProcessMindはEpic EHR内の患者エピソード全体とそれに続く再入院イベントを分析することで、再来院につながる共通の要因やプロセス上の不具合を特定します。この洞察により、医療提供者は高リスク患者群に対する退院計画とフォローアップケアを強化することができます。

患者が施設を去る前にフォローアップ予約がスケジュールされていない場合、非遵守と健康状態の悪化のリスクが増加します。手動のスケジューリングプロセスは、多忙な退院期間中にスタッフがこのステップを見落とす可能性があるため、機会損失につながることがよくあります。

ProcessMindはEpic EHRのイベントログをチェックし、退院活動の一環としてフォローアップ予約がスケジュールされたかどうかを確認します。このステップが見落とされたエピソードを特定し、クリニックがリマインダーを自動化したり、ワークフローを改善したりして、すべての患者が継続的なケアのための明確なパスを持つことを保証するのに役立ちます。

初期評価から診断確定までの進行が遅れると、専門治療の開始が遅れ、患者の不安期間が長引きます。このボトルネックは、診断サービスとプライマリケアチーム間の断片的なコミュニケーションが原因で発生することがよくあります。

当社のツールは、Epic EHRジャーニーにおけるエンドツーエンドの診断フェーズを可視化し、トリアージから診断確定までの時間を測定します。プロセスが停滞する段階を特定することで、医療チームは連携を改善し、的を絞ったケアの提供を加速できます。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

迅速な初回アセスメントは患者安全と臨床アウトカムにとって極めて重要です。登録からトリアージまでの時間を短縮することで、ハイリスク患者が直ちに適切な処置を受けられるようになり、容態悪化のリスクを最小限に抑え、救急または外来診療における患者体験全体を向上させます。この即時対応が、成功するケアジャーニーの第一歩となります。

ProcessMindはEpic EHR内で登録からアセスメントまでの流れを可視化し、ボトルネックが発生する特定の時間帯や部門を正確に特定します。これらのパターンを分析することで、医療管理者は人員配置を調整したり、受付手順を変更したりして、臨床ケアへの移行を20%高速化し、トリアージのスループットを直接改善することができます。

効率的な退院計画は、病院の収容能力を維持し、救急部門での待機を防ぐ上で不可欠です。患者を施設から移行させるために必要な手順を合理化することで、病院はベッド回転率を高め、不必要な遅延なしに入院患者を受け入れることができ、組織全体の患者の流れを改善します。

Epic EHRデータにプロセスマイニングを適用することで、チームは保留中の検査結果や薬局のオーダーなど、退院を遅らせる特定の節目を特定できます。ProcessMindはこれらの摩擦点を浮き彫りにし、プロバイダーがケアの質を維持しながら平均入院期間を15%以上短縮できる、積極的な退院計画を実施することを可能にします。

迅速な診断結果は、タイムリーな治療決定の基盤となります。検査オーダーから診断確定までの間隔を短縮することで、治療の遅延を防ぎ、臨床医が適切なケアプランを迅速に進めることができます。これは最終的に患者エピソード全体を短縮し、患者ジャーニーごとの総ケアコストを削減します。

ProcessMindはEpic EHR内の診断オーダーのライフサイクルを追跡し、遅延が検査室、画像診断、医師のレビューフェーズのいずれで発生しているかを明らかにします。これらの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とコミュニケーションワークフローを最適化し、診断までの時間を大幅に短縮し、臨床決定が最新のデータに基づいていることを保証できるようになります。

院内転送は、コミュニケーションのギャップや物流上のハードルが多く、患者が宙ぶらりんの状態になることがよくあります。救急部門から専門病棟へ、または病棟間での患者の移動を加速することで、ケアの継続性を確保し、臨床リソースのより良い利用を促進し、病院エコシステム全体に影響を与えるボトルネックを防ぎます。

Epic EHR内の異なる病院部門間のジャーニーをマッピングすることで、ProcessMindは遅延が最も頻繁に発生する正確な引き渡しポイントを特定します。この可視性により、管理者は特定の部門のボトルネックに対処し、転送効率を最大25パーセント向上させ、患者が待つことなく適切なレベルのケアを受けられるようにすることができます。

エビデンスに基づいたプロトコルによるケアの標準化は、質の高いアウトカムと患者安全を確保するために不可欠です。高い遵守率は臨床のばらつきを減らし、回復期間の予測に役立ち、担当する臨床医に関わらずすべての患者が可能な限り最善の治療を受けられることを保証します。これは一貫したケア提供に不可欠です。

ProcessMindはEpic EHR内で、実際の治療パスと望ましいプロトコルを比較分析し、非遵守の逸脱を特定します。これにより、臨床リーダーは的を絞ったトレーニングを提供したり、臨床意思決定支援ツールを更新したりして、90%以上の患者エピソードが規定のケアパスウェイに従うことを保証し、より予測可能なアウトカムと合併症の削減につながります。

専門医の意見は、複雑な治療決定においてしばしば前提条件となります。コンサルテーションの応答が遅いと患者ジャーニー全体が停滞し、入院期間の延長とコストの増加につながります。これらのコンサルテーションの速度を改善することは、専門知識が可能な限り早期にケアプランに統合されることを保証し、回復への道を加速させます。

ProcessMindを使用すると、組織はコンサルテーション依頼からEpic EHR内の専門医のメモ入力までの期間を測定できます。応答時間が最も長い部門や専門分野を特定することで、より良い通知システムとサービスレベルアグリーメント (SLA) の導入が可能になり、臨床連携の加速と全体的な治療期間の短縮を促進します。

正確な薬剤投与は、患者の回復と有害事象の予防にとって極めて重要です。処方されたスケジュール通りに薬剤が投与されることを確実にすることで、治療計画の有効性が向上し、入院期間中の患者安全が強化され、薬剤関連のエラーや合併症のリスクが軽減されます。

ProcessMindはEpic EHRからタイムスタンプデータを抽出し、薬剤オーダーから投与までの間隔を監視します。これにより、薬局および看護ワークフローのパフォーマンスが明確になり、遅延投与をなくし、98%の定時投与率を確保するための的を絞った調整が可能になります。これは患者のより迅速な回復を直接支援するものです。

30日以内の再入院は、ケアの質と病院の診療報酬にとって重要な指標です。初期ジャーニーの質を向上させ、退院時に患者が安定し、十分な情報提供を受けていることを確実にすることで、医療提供者は再入院を必要とする合併症の可能性を大幅に減らすことができ、患者と提供者の双方に利益をもたらします。

ProcessMindはEpic EHR内の患者ジャーニーパターンと再入院フラグを相関させ、頻繁に不良なアウトカムにつながるケアパスを特定します。これらの洞察により、提供者は退院基準と急性期後ケアの調整を改善し、高リスクジャーニーが終了する前に特定することで、再入院率を10%から20%削減することを目指します。

患者ジャーニーは病院の出口で終わるわけではありません。退院前にフォローアップ予約がスケジュールされていることを確実にすることは、回復を監視し、合併症を予防するために不可欠です。入院ケアと外来ケアの間のギャップをシームレスに埋めることで、治療の継続性を維持し、長期的な健康の成功をサポートします。

ProcessMindは、CadenceのようなEpic EHRモジュール内で、フォローアップスケジューリングが見落とされたり遅延したりする退院プロセスのギャップを特定します。これらの失敗を可視化することで、組織は、すべての患者にスケジュールされたフォローアップがあることを保証する自動プロンプトとワークフローを実装でき、長期的な健康アウトカムを改善し、看護スタッフの管理負担を軽減します。

確定診断に達するまでの時間は、確定治療の開始に直接影響します。患者ジャーニーのこのフェーズを加速させることは、患者の不安を軽減し、病状の進行を防ぎ、より成功した臨床介入と、複雑なケースでの全体的な入院期間の短縮につながります。

Epic EHR内の初回アセスメントから診断確定までのアクティビティのシーケンスを分析することで、ProcessMindは最も遅延を引き起こす特定の診断ステップを明らかにします。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30%速く診断に到達でき、主要な治療計画のより迅速な開始と、臨床スループットの向上を可能にします。

患者ジャーニーのための6ステップ改善パス

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テンプレートをダウンロード

実施すること

Epic EHRデータ構造用に設計された専門のExcelテンプレートを入手し、すべての臨床フィールドと管理フィールドが正しくマッピングされていることを確認します。

その重要性

事前に構成された構造から始めることで、マッピングエラーが減少し、患者エピソードデータがプロセスマイニングの要件に適合します。

期待される成果

患者ジャーニー分析のためのすぐに使えるデータ構造です。

貴院の臨床洞察

Epic EHRワークフローの完全な可視性を得る

ProcessMindは、患者ジャーニーのあらゆるステップをマッピングすることで、貴院の臨床業務を明確に可視化します。これにより、隠れた非効率性を発見し、退院計画とトリアージの効率化に必要なデータを取得できるようになります。
  • リアルタイムで実際の患者パスを可視化する
  • 退院遅延の根本原因を特定する
  • 部門間のトリアージパフォーマンスを分析する
  • 業務変更の影響を追跡する
Discover your actual process flow
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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

臨床と運用の卓越性を最適化する

医療機関はプロセスマイニングを活用し、Epic EHR内の患者エピソード全体を可視化することで、ケアの遅延をなくし、リソース利用率を向上させることができます。これらの指標は、データ駆動型プロセス最適化が患者体験に与える影響を示しています。

0 %
迅速なケア提供

トリアージ完了時間の短縮

登録から初回アセスメントまでの流れを最適化することで、患者さんはより早期に臨床ケアを受けられるようになります。

0 %
再入院率の削減

予期せぬ再入院の減少

退院およびフォローアップ計画におけるギャップを特定することで、患者が退院後30日以内に予期せぬケアのために再受診するのを防ぐのに役立ちます。

0 %
ケアコンプライアンスの向上

プロトコル適合性の向上

患者のエピソードをエビデンスに基づいた標準に合わせることで、すべての臨床ステップが正しい順序で実行され、より良い健康状態につながります。

0 days
強化されたベッド収容能力

総入院期間の短縮

患者エピソードの早い段階で退院計画を開始することで、重要な病床スペースを確保し、病棟転送時の物流上のボトルネックを減らします。

0 hours
専門医への迅速なアクセス

コンサルテーションリードタイムの短縮

コンサルテーション依頼から実際のアセスメントまでの時間を短縮することで、治療決定が加速し、患者体験が向上します。

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、医療分野における実装で観察された典型的な改善を表しています。

推奨データ

これらのコア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

特定の患者受診またはケアエピソードの一意の識別子。

その重要性

異なるイベントを単一のプロセスケースにリンクするための基本的な鍵です。

実行された特定の臨床的または管理的なアクション。

その重要性

プロセス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。

アクティビティが発生した正確な日時。

その重要性

サイクルタイム、リードタイム、およびプロセス順序の計算を可能にします。

アクティビティが完了したときのタイムスタンプ。

その重要性

活動期間とリソース利用率の計算を可能にします。

アクティビティが行われた病棟または部門。

その重要性

組織フィルタリングと引き渡し分析を可能にします。

アクティビティを実行したユーザーまたは臨床医の識別子。

その重要性

スタッフ全体のパフォーマンスと作業負荷の変動分析を可能にします。

患者を識別する医療記録番号。

その重要性

再受診を特定し、患者の病歴を分析するために不可欠です。

トリアージ中に患者に割り当てられた重症度スコア。

その重要性

緊急度と予測されるリソース消費に基づいてプロセスをセグメント化します。

患者受診の分類(例:入院、救急)。

その重要性

プロセスインスタンスの概要コンテキストを提供します。

主な診断を表すICD-10または内部コード。

その重要性

プロトコル分析のために、臨床的な類似性によってケースをグループ化します。

患者が30日以内に予期せぬ再受診をしたかどうかを示します。

その重要性

失敗した退院プロセスとケアの質の問題を特定します。

退院時の患者の行き先(自宅、専門看護施設、死亡)。

その重要性

ケアプロセスの結果を文脈化します。

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

システムにおける患者受診記録の最初の作成であり、ケアエピソードの開始を示します。これは、患者が受付または救急外来に到着し、Epicにチェックインされたときに明示的に記録されます。

その重要性

患者ジャーニー全体のアンカーポイントを確立し、総入院期間の計算を可能にします。「トリアージスループットと待ち時間」ダッシュボードに不可欠です。

初期の看護アセスメントまたはトリアージ評価の完了。これは通常、トリアージフローシートが登録されたとき、またはトリアージステータスが「完了」に変わったときに記録されます。

その重要性

「トリアージスループットと待ち時間」ダッシュボードでフロントエンドの効率を測定するために不可欠です。ここでの遅延は、ケアパスウェイ全体に波及します。

確定診断が患者の問題リストまたは受診診断フィールドに入力されること。調査フェーズの終了を表します。

その重要性

「Time to Definitive Diagnosis」KPIのために必須です。アセスメントから標的治療への移行を示します。

入院受診の正式な終了。患者が台帳から事実上退院したときに記録されます。

その重要性

「Length of Stay」計算におけるエピソードの正式な終了点です。「Patient Flow Variant Discovery」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Epic EHRのログデータを用いて、患者さんが施設内をどのように移動するかを正確に可視化します。これにより、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転送の遅れといった隠れたボトルネックを特定できます。このデータ駆動型のアプローチは、問題の存在を推測する段階から、エビデンスに基づいたパターンを把握する段階へと移行するのに役立ちます。

通常、ClarityまたはCaboodleのレポートデータベースから、患者エピソードに紐付けられたイベントログに焦点を当ててデータを抽出します。抽出には、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記述、および各イベントのタイムスタンプを含める必要があります。ほとんどのチームは、標準的なSQLクエリまたは既存のETLパイプラインを使用して、この情報を安全に取得します。

はい、このツールは、退院プロセスがどこで停滞しているか、それが搬送待ち、薬局の承認待ち、医師の承認待ちのいずれであるかを正確に特定できます。これらの摩擦点を可視化することで、臨床管理者は退院サイクルを短縮し、ベッドの利用可能性を増やすための的を絞った変更を実装できます。これらの変更の影響をリアルタイムで監視し、持続的な改善を確実にすることも可能です。

いいえ、プロセスマイニングは非侵襲的であり、Epicでスタッフがすでに作成したデジタルフットプリントを分析することで機能します。臨床医が患者ケアの記録方法を変更する必要なく、現状のプロセスを把握します。得られた洞察は、不要なステップや手動での回避策を排除することで、ワークフローを実際に簡素化するのに役立ちます。

ほとんどの医療機関では、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が作成されます。このタイムラインには、初期データクレンジング、イベントの患者ジャーニーへのマッピング、および臨床関係者との調査結果の検証が含まれます。基盤が確立された後は、継続的なモニタリングにより日常業務の即時的な可視性が提供されます。

プライバシーは最優先事項であり、プロセスマイニングのセットアップでは通常、データがセキュアな環境を離れる前に患者エピソードIDを非識別化します。保護医療情報をフィルタリングしつつ、プロセス最適化に必要なイベントのシーケンスは保持できます。これにより、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しながら、実用的な洞察を提供することが可能になります。

患者のジャーニー全体を分析することで、特定の治療経路と予期せぬ再入院との相関関係を見つけることができます。例えば、特定のフォローアップスケジューリングステップをスキップしたり、急がされた退院計画を経験した患者は、再入院する可能性が高いことが明らかになるかもしれません。これらのインサイトにより、ケアプロトコルを標準化し、患者のアウトカムを改善し、再受診を減らすことができます。

通常、Epicのレポート構造に精通したデータアナリストと、プロセスマップを解釈するための臨床リーダーが必要です。技術的なメンテナンスには、ClarityまたはCaboodleからのデータパイプラインを管理し、分析が最新の患者エピソードを反映するようにすることが含まれます。多くの組織は、より複雑な部門に拡大する前に、小規模なパイロットプロジェクトから始めます。

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