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。
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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。
患者ジャーニーのための6ステップ改善パス
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
- 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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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