患者の受診・入院経路を改善

プロセス効率を高めるための6ステップガイド
患者の受診・入院経路を改善
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より良いケアに向けて患者ジャーニーを改善

プロセスマイニングでは、ソースシステムのイベントログを分析し、ワークフローに潜むボトルネックや逸脱を明らかにできます。患者の各エピソードをマッピングすることで、遅延が発生している箇所や、リソースの利用状況を改善できる箇所を特定できます。ProcessMindは、データをよりスムーズなケア体験へつなげるために必要な可視性を提供します。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務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もご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

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プロセスマイニングは、初回登録から最終的な退院まで、患者とのあらゆる接点をつなぎ合わせ、患者ジャーニーをこれまでにない視点で可視化します。ソースシステムから直接データを取得することで、患者が施設内をどのように移動しているかを詳細にマッピングできます。患者エピソードが実際にたどった経路は、管理者が設計した標準的な臨床プロトコルから大きく外れていることも少なくありません。部門間の移行がどこで滞っているのか、臨床記録が実際のケアにどの程度遅れているのか、管理上の手続きがどこで障害になっているのかを正確に把握できます。この透明性により、医療機関の管理者は経験談に頼るのではなく、日々の業務の詳細な実態に基づいて判断できます。現状のプロセスを可視化することで、異なる部門のサイロに隠れていた非効率の根本原因に取り組めます。

多くの医療機関では、複数の部門にまたがる複雑なワークフローの中にボトルネックが隠れています。患者ジャーニーデータを分析すれば、診断段階、専門医のコンサルテーション、退院計画のプロセスなど、遅延が発生している箇所を正確に特定できます。こうした非効率は患者満足度に影響するだけでなく、コンプライアンス上の大きなリスクや収益の漏れにもつながります。たとえば、必須のスクリーニングや管理手続きが省略されている、または順序どおりに実施されていないことがシステム上で示された場合、患者の安全や償還の適格性に影響する前に対応できます。現在のERPや臨床データアーキテクチャが複雑であっても、プラットフォームはこうした差異を自動的に示します。各段階のサイクルタイムを詳しく分析し、患者エピソードが各ステータスにどの程度とどまったのか、期待される基準からどこで外れたのかを明確に把握できます。

患者ジャーニーを分析する最終的な目的は、すべての患者に適切なケアを適切なタイミングで提供することです。患者エピソードの流れを理解すれば、実際の需要パターンに合わせてリソース配分やスタッフの勤務計画を最適化できます。データに基づくアプローチにより、在院日数の短縮や回復率の向上につながる成果の高い経路を特定し、その成功を組織全体に広げられます。患者ジャーニーを効率化することで、臨床スタッフの負担を減らし、患者にとってもよりスムーズな体験を提供できます。プロセスマイニング技術から得られる分析結果は、ソースシステムの生のデータを継続的な改善につながる具体的な施策へと変えます。患者エピソード全体に目を向けることで、部門ごとの最適化から脱却し、患者体験を重視した医療提供の全体像を捉えられます。

患者ジャーニーのプロセスマイニングは、技術環境を全面的に刷新しなくても始められます。既存システムの構造に対応した詳細なデータテンプレートを提供しているため、大規模な個別コーディングを行わずに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ProcessMindのプラットフォームに接続するだけで、生のイベントログを動的でインタラクティブなプロセスマップへ変換できます。標準化されたデータ要件に従えば、データの取り込みから意味のある分析結果の取得までを短時間で進められ、チームは質の高いケアの提供に集中できます。現在の技術構成を問わず、あらゆる組織が患者ケアの提供状況を透明に把握できるよう設計されています。データを接続するとすぐに、リードタイムの短縮、処理量の向上、ケア全体の質の改善につながる機会を特定できます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

患者は登録から初回評価までの間に長時間待たされることがあり、安全性が損なわれ、満足度も低下します。こうした初期段階の遅延は臨床ワークフロー全体に波及し、受付エリアの混雑を招きます。ProcessMindは、システム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、どの患者グループが最も影響を受けているかを特定します。登録から評価までの時間差を可視化することで、医療機関の責任者は繁忙時間帯にスタッフを再配置し、初期ケアを迅速化できます。

診断検査のオーダーから実施までの遅延は、臨床上の意思決定をしばしば停滞させます。臨床スタッフが検査結果や画像診断を待たなければならない場合、治療計画が保留となり、患者の在院期間が延び、重要な処置も遅れます。データ上で診断プロセスの全期間をマッピングすると、ProcessMindは遅延を繰り返している特定の部門や検査種別を示します。この可視性により、管理者はリソース不足やプロセス上の非効率に対応し、患者ジャーニーを速められます。

患者が退院する数時間前になって初めて退院計画を始めると、事務処理が滞り、新たな入院患者のために空けるべき病床がふさがります。この非効率により平均在院日数が延び、病院の受け入れ能力が圧迫され、収益と患者フローに直接影響します。ProcessMindは、患者エピソード全体に対する退院開始のタイミングを追跡します。退院計画の開始が遅すぎるケースを特定し、よりスムーズな移行につながる早期計画の手順を導入できるよう支援します。

同じような診断に対する治療計画の実行方法に大きなばらつきがあると、患者の転帰が予測しにくくなり、業務コストも増加します。明確な根拠なく確立されたプロトコルから外れると、組織全体で高いケア水準を維持することが難しくなります。ProcessMindはアクティビティログを分析し、実際の患者経路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を明らかにし、臨床責任者がワークフローを標準化して、すべての患者に有効なエビデンスに基づくケアを提供できるようにします。

退院後まもなく患者が再び入院する場合、初回のケアジャーニーに不足があった、または退院時の説明が不十分だった可能性があります。再入院が頻発すると、コストが増加し、病床の空きが減少します。また、品質指標を監視する支払者から金銭的なペナルティを受ける場合もあります。ProcessMindは、患者エピソード全体とその後の再入院イベントを分析し、再受診に先行する共通要因やプロセス上の問題を特定します。この分析結果をもとに、医療提供者は高リスクの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。

救急部門から専門病棟へ、または病棟間で患者を移動させる際、長い待ち時間が発生し、ケアの継続性が損なわれることがあります。こうした転送のボトルネックはスタッフのリソースを拘束し、患者を適切でない環境にとどめるため、臨床成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転送パターンと待ち時間を明確に示します。想定以上に時間がかかっている具体的な引き継ぎを特定し、部門間のコミュニケーションと物流を効率化できます。

スケジュール上のボトルネック、スタッフの不適切な配置、設備の利用方法の問題は、リソースの未活用と業務コストの増加につながります。これにより患者ケアが遅れ、臨床チームの負担が増し、患者体験とスタッフの士気の両方に影響します。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。過剰利用や未利用の期間を特定し、スタッフと設備の配分をデータに基づいて調整できるようにします。

一般的な目標

成功の状態を定義

初回評価と入院の遅延は、ケア全体に波及するボトルネックを生み、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、具体的なボトルネックとスタッフ配置のずれを特定します。対象を絞った対策により、待ち時間を20~30%短縮できます。

診断結果が遅れると治療の判断が遅れ、患者の在院期間が延びます。患者の不安を高め、病床の回転率も低下します。ProcessMindは、依頼から結果の利用可能化まで診断オーダーの全期間をマッピングし、プロセスの遅れや引き継ぎの非効率を特定して、結果取得時間の大幅な短縮を支援します。

非効率な退院プロセスは病床の不要な占有と病院の受け入れ能力の低下につながり、医学的には退院可能な患者が長く入院し続ける原因になります。ProcessMindは退院ワークフローを分析し、事務処理の遅延や連携上の不足を検出します。プロセスを効率化し、平均在院日数を短縮するための分析結果を提供します。

根拠のないケアのばらつきは、転帰の不一致、コストの増加、医療過誤のリスク上昇につながります。ProcessMindは実際の患者ジャーニーと標準的な臨床プロトコルを比較して逸脱を示し、ケアチームが遵守率を高め、一貫した質の高いケアを提供できるよう支援します。

再入院率が高い場合、急性期後のケア連携に不足がある、または退院が早すぎる可能性があり、患者の健康に影響するとともに金銭的なペナルティにつながります。ProcessMindは再入院イベントと直前のケアパターンを関連付けて根本原因を特定し、医療提供者が退院時の説明とフォローアップ手順を改善できるようにします。

スタッフと設備の配分が偏ると、ボトルネックや資産の未活用が生じ、業務コストと待ち時間が増加します。ProcessMindは患者ジャーニー全体のリソース利用状況をマッピングし、競合が発生している箇所を明らかにします。データに基づく分析結果をもとにリソースを効果的に再配分し、業務効率を高められます。

病棟間の患者転送に遅延が生じると、安全性が損なわれ、患者フローが滞ります。その結果、救急部門などの重要なエリアが混雑します。ProcessMindは引き継ぎのポイントを可視化し、コミュニケーションの断絶や物流上の障害を明らかにします。ケアチーム間の移行をよりスムーズかつ迅速にするプロセス再設計を支援します。

投薬の実施やフォローアップの予約に抜けがあると、患者の回復が妨げられ、有害事象の可能性が高まります。ProcessMindは、これらの重要なステップを予定された要件と照合して監査し、コンプライアンス違反のパターンを特定します。組織は是正措置と自動的な安全対策を導入できます。

患者の経路を改善する6つのステップ

1

接続して発見

実施内容

臨床記録から患者エピソードのデータを抽出し、受付、トリアージ、退院のタイムスタンプをマッピングします。

重要な理由

データ基盤を整えることで、主観的なインタビューや手作業のログに頼らず、実際の患者の流れを把握できます。

期待される成果

すべての部門にわたる各患者エピソードの生のデジタル記録。

得られる成果

患者とのあらゆる接点に潜む課題を明らかにする

ProcessMindは、臨床および管理業務の各ステップを透明性の高い形で可視化し、ケアの質の向上を支援します。遅延が発生している箇所と、治療サイクル全体を効率化する方法を正確に把握できます。
  • 患者の実際の受診・入院経路をすべてマッピング
  • 臨床ワークフローのボトルネックを特定
  • 治療のリードタイムと待機時間を短縮
  • 医療プロトコルへのコンプライアンスを確保
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

実証された成果

患者エピソードのあらゆる段階を最適化

医療機関はプロセスマイニングを利用して患者の経路全体を可視化し、遅延を取り除き、臨床上のコンプライアンスを高める機会を特定しています。これらの成果は、システムデータを明確で実行可能な経路に変換し、より良いケアにつなげた結果です。

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在院日数の短縮

患者の平均在院日数の短縮

退院計画と院内移送を最適化すると、ケアに不要な日数を減らし、新たな入院患者のために重要な病床容量を確保できます。

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診断結果の迅速化

結果が出るまでの時間を短縮

検査の依頼から結果の通知までのボトルネックを特定すると、臨床スタッフはより早く情報に基づく判断を下せるため、患者に適時に治療を提供できます。

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経路遵守の向上

プロトコルのコンプライアンス向上

確立された臨床経路からの逸脱を可視化することで、安全基準や規制基準に沿った標準的なケアを患者に提供できます。

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再入院率の低下

予定外の再来院を削減

退院プロセスと退院後のフォローアップを分析すると、早期再来院の根本原因を特定でき、患者の健康状態の改善と大幅なコスト削減につながります。

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トリアージと評価の迅速化

初期待ち時間を短縮

受付から初期評価までの流れを効率化すると、待合室での待ち時間を短縮し、患者がより早い段階で臨床ケアを受けられるようになります。

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業務コストの削減

ケア提供の効率向上

リソース配分を改善し、院内移送にかかる時間を減らすことで、施設を有効に使い、患者エピソードあたりのコストを削減できます。

結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織での導入方法によって異なります。これらの数値は、同様の医療環境で一般的に確認されている効率向上の例を示しています。

推奨データ

まずは影響の大きい属性とアクティビティから始め、分析を進めながら表示内容を調整してください。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

複数のエピソードにわたって維持される、患者固有の識別子です。

重要な理由

再入院の特定や、1人の患者に複数の受診を関連付ける際に重要です。

特定のアクティビティが完了した日時のタイムスタンプです。

重要な理由

実作業時間と待機時間を分けて算出できます。

アクティビティが実施された病院内の部門または機能領域です。

重要な理由

部門間の患者フローと移送効率を分析するために欠かせません。

アクティビティを実施した医療従事者の識別子または氏名です。

重要な理由

リソースの利用状況や、スタッフごとの違いを分析できます。

患者の受診区分(例:入院、外来、救急)です。

重要な理由

種類によって異なるプロセスロジックに従うため、データを分けて分析する際に重要です。

主な病状を表すコード(例:ICD-10)です。

重要な理由

臨床経路の分析や、医療プロトコルに対する適合性の確認が可能になります。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

患者が施設または医療システムに正式に入ることを示します。このアクティビティによって最初の受診記録が作成され、ケアの全エピソードを追跡するための一意の来院識別子が割り当てられます。

重要な理由

エピソードの開始時刻の基準点となり、総在院日数の計算に欠かせません。

初回の看護評価または重症度スコアリングの完了を示します。このステップでは、ケアの緊急度を判断するため、患者のバイタルサインと主訴を記録します。

重要な理由

来院から最初の臨床対応までの待ち時間を分析するうえで重要です。

臨床スタッフが臨床検査または画像検査を正式に依頼した時点で発生します。この操作によって診断ワークフローが開始され、リソースの割り当てが必要であることが示されます。

重要な理由

診断結果が出るまでの時間の計測開始点となります。

検査結果が確認され、患者記録で利用可能になった時点です。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。

重要な理由

診断結果が出るまでの時間の計測を終了し、その後の治療判断を開始します。

医師が患者の退院を許可する正式なオーダーに署名した時刻です。臨床的な治療から管理上の退院手続きへの移行点となります。

重要な理由

最終的な退院処理の効率分析における計測を開始します。

患者の受診記録を閉じる最後の管理上のイベントです。患者が施設を実際に退出し、病床が利用可能になったことを示します。

重要な理由

総在院日数を計算するための確定した終了点です。

データに関する推奨事項をカスタマイズするには、 特定のプロセスを選択してください.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングでは、システムのイベントログデータを使って、患者が施設内をどのように移動しているかを可視化します。トリアージの遅延や病棟間の移送の遅れなど、隠れたボトルネックを特定し、従来のレポートでは見落とされがちな患者の流れをデータに基づいて把握できます。

分析には主に、一意の識別子、明確なアクティビティ名、各ステップの正確なタイムスタンプという3つの基本要素を含むイベントログが必要です。一意の識別子にはPatient Episodeなどを使います。部門名や患者の属性など、追加の属性を加えると、分析のコンテキストをより深く把握できます。

患者が搬送、検査結果、医師の承認を待っている場合など、経路がどこで滞っているかを正確に特定します。こうした滞留箇所を可視化することで、臨床管理者は対象を絞った変更を実施し、サイクルを短縮して病床の利用可能数を増やせます。

データセキュリティを最優先に考え、通常は分析前に機密情報を匿名化します。必要なイベントの順序を維持しながら、保護対象の医療情報を除外し、臨床業務の最適化と医療関連規制へのコンプライアンスを両立できます。

通常は、ソースシステムからのデータ抽出が完了してから4~6週間以内に初期結果を確認できます。最初の数週間はデータのマッピングと検証に充てられ、その後、ソフトウェアによって業務効率を継続的に把握できます。

標準レポートが平均待ち時間などの静的な指標を示すのに対し、プロセスマイニングは異なるイベント間の実際の移動やループを可視化します。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隠れた経路、手戻り、逸脱を明らかにし、非効率の根本原因を見つけ出します。

プロセスマイニングは既存の業務に干渉せず、通常の患者ケアの中ですでに作成されているデジタル上の記録を分析します。ソースシステムでスタッフがアクティビティを記録する方法を変更しなくても、現在のプロセスをそのまま捉えられます。

患者の経路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を見つけられます。急いで退院計画を進められた患者や、特定のフォローアップ手順を省略した患者は、再来院する可能性が高いことが分かる場合があります。これにより、ケアプロトコルをより適切に標準化できます。

通常は、標準クエリや自動化されたパイプラインを使い、ソースシステムの基盤となるレポート用データベースや監査ログからデータを取得します。患者エピソードのデジタル記録を取得し、分析用の構造化された形式に変換します。

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