> Continue procesverbetering > Patiënttraject > Epic EHR

Verbeter je patiëntreis

Een 6-stappengids voor het optimaliseren van je Epic EHR-workflows.
Datatemplate downloaden
Verbeter je patiëntreis
Patiënttraject
Epic EHR
Processen
Systemen
Selecteer een proces.
259 Processen
Annuleren
Selecteren
Uitdagingen (10) Doelen (10) 6 stappen Voorbeeld Resultaten Data Veelgestelde vragen (4)

Optimaliseer workflows voor het patiënttraject in Epic EHR

Ons platform geeft je een helder beeld van je dagelijkse workflows. Je ziet verborgen knelpunten en afwijkingen die de voortgang vertragen. Door event data te analyseren, zie je precies waar vertragingen ontstaan en wat de oorzaken zijn van problemen in de bedrijfsvoering. Met deze inzichten kun je klinische zorgpaden verbeteren en zorgen voor een efficiëntere ervaring voor iedereen die erbij betrokken is.

Download onze voorgeconfigureerde datatemplate en pak veelvoorkomende uitdagingen aan om je efficiëntiedoelen te behalen. Volg ons 6-stappenplan voor verbetering en bekijk de gids voor de datatemplate om je bedrijfsvoering te verbeteren.

Gedetailleerde beschrijving tonen

De strategische waarde van het optimaliseren van patiëntreizen

In de moderne zorg is de patiëntreis meer dan een reeks klinische contacten. Het is een complex geheel van interacties dat de kwaliteit van zorg en de financiële gezondheid van de organisatie bepaalt. Wanneer je een patiëntreis binnen Epic EHR beheert, werk je met een groot ecosysteem waarin elke registratie, triagenotitie en medicatieorder een digitaal spoor achterlaat. Door de grote hoeveelheid data is de werkelijke patiëntenstroom door je organisatie echter vaak moeilijk te zien. Het optimaliseren van deze reis is belangrijk, omdat inefficiënties niet alleen omzet kosten. Ze kunnen ook leiden tot slechtere klinische resultaten, meer burn-out onder zorgverleners en een lagere patiënttevredenheid. Met procesoptimalisatie stappen zorgleiders af van anekdotische informatie en werken ze met een datagedreven aanpak. Zo krijgen patiënten op het juiste moment de juiste zorg.

Epic EHR-data omzetten in procesinzichten

Process mining vormt de verbinding tussen de ruwe data in Epic-modules, zoals EpicCare en Cadence, en de inzichten die je nodig hebt om de bedrijfsvoering te verbeteren. Epic biedt goede rapportages voor afzonderlijke momentopnamen. Process mining kijkt daarentegen naar het volledige verloop van een patiënt-episode. Het verbindt de registratie van een patiënt op de spoedeisende hulp met het uiteindelijke ontslag van een gespecialiseerde afdeling. Door het werkelijke pad van duizenden patiënten te visualiseren, zie je waar dit afwijkt van de standaardprotocollen. Zo ontdek je waar het proces vastloopt, bijvoorbeeld door vertraging bij diagnostisch onderzoek of een knelpunt bij specialistische consulten, zonder handmatig afzonderlijke dossiers te controleren.

Verborgen knelpunten en frictiepunten aanpakken

Een van de grootste uitdagingen in de zorg zijn onzichtbare knelpunten die de zorgverlening vertragen. Een patiënt kan bijvoorbeeld uren wachten omdat een diagnostisch resultaat nog niet is beoordeeld of omdat de ontslagplanning te laat tijdens de opname is gestart. Met process mining op je Epic EHR-data breng je deze frictiepunten afzonderlijk in beeld. Misschien blijkt dat bepaalde afdelingen een veel langere triagedoorlooptijd hebben dan andere, of dat specifieke behandelroutes vaak tot onverwachte heropnames leiden. Als je deze punten precies lokaliseert, kun je gerichte maatregelen nemen. Denk aan het aanpassen van de personeelsbezetting tijdens pieken in het aantal opnames of het automatiseren van meldingen in het EHR, zodat zorgverleners sneller actie ondernemen.

Succes meten met klinische en operationele KPI's

Het verbeteren van de patiëntreis levert meetbare resultaten op voor verschillende belangrijke prestatie-indicatoren. Een eerste resultaat is een kortere totale doorlooptijd. Dat heeft direct invloed op de bedbezetting en de capaciteit van het ziekenhuis. Als je de flow van opname tot ontslag verbetert, kun je meer patiënten helpen zonder meteen extra infrastructuur nodig te hebben. Process mining helpt bovendien om compliance met klinische zorgpaden te bewaken. Dat is belangrijk voor patiëntveiligheid en vergoeding door verzekeraars. Door verschillen in zorgverlening te verkleinen, ontstaat een voorspelbaardere en betrouwbaardere omgeving. Dat verlaagt verspilling en verbetert tegelijk de patiëntervaring, omdat het hersteltraject soepeler en transparanter verloopt.

Je zorgbedrijfsvoering verder verbeteren

Je hoeft je bestaande systemen niet volledig te vervangen om naar een geoptimaliseerd klinisch proces toe te werken. Het begint met een andere kijk op het proces: niet alleen afzonderlijke taken beheren, maar de volledige flow van begin tot eind. Met gespecialiseerde templates voor Epic EHR krijg je snel zicht op de huidige situatie en vind je verbeterpunten die je meteen kunt aanpakken. Of je nu wachttijden op de spoedeisende hulp wilt verkorten, operatiekamers efficiënter wilt inzetten of tijdige opvolging na ontslag wilt garanderen, de data staat al in je systeem. Met process mining gebruik je die data om beslissingen te nemen die zowel je medewerkers als de patiënten die op je zorg vertrouwen helpen.

Patiënttraject zorgcoördinatie ontslagplanning klinische workflow patiëntenflow bedrijfsvoering in de zorg opnamebeheer Klinisch zorgpad Ziekenhuisbedrijfsvoering Patiëntervaring Zorgproces

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Bepaal welke uitdagingen invloed op je hebben

Patiënten wachten vaak lang tussen registratie en hun eerste beoordeling. Dat brengt de patiëntveiligheid in gevaar en verlaagt de tevredenheidsscores. Deze knelpunten aan het begin van de patiëntreis werken door in de hele klinische workflow en zorgen voor meer drukte op de spoedeisende hulp.

ProcessMind analyseert event logs in Epic EHR om precies te bepalen waar triagevertragingen ontstaan en welke patiëntgroepen daar het meest last van hebben. Door de tijd tussen registratie en beoordeling zichtbaar te maken, kunnen zorgmanagers personeel tijdens piekperioden anders inzetten en patiënten sneller helpen.

Als de ontslagplanning pas enkele uren voor vertrek begint, ontstaan administratieve opstoppingen en blijven bedden bezet die beschikbaar zouden moeten zijn voor nieuwe opnames. Deze inefficiëntie verlengt de gemiddelde opnameduur en zet de ziekenhuiscapaciteit onder druk. Dat heeft direct invloed op omzet en patiëntenstroom.

Onze oplossing volgt in Epic EHR wanneer de ontslagplanning start ten opzichte van de volledige patiënt-episode. Door cases te vinden waarbij de planning te laat begint, helpen we beheerders protocollen in te voeren die vroegtijdige planning activeren. Zo verlopen overdrachten soepeler en wordt bedbeheer eenvoudiger.

Vertraging tussen het aanvragen en uitvoeren van diagnostisch onderzoek vertraagt vaak de klinische besluitvorming. Als zorgverleners wachten op laboratoriumresultaten of beeldvorming, komt het behandelplan stil te liggen. Daardoor blijft de patiënt langer opgenomen en worden belangrijke interventies uitgesteld.

Door de diagnostische levenscyclus in Epic EHR in kaart te brengen, laat ProcessMind zien welke afdelingen of soorten onderzoeken steeds vertraging veroorzaken. Met dit overzicht kunnen managers capaciteitsproblemen of inefficiënte werkwijzen in het laboratorium of de beeldvorming aanpakken en de patiëntreis versnellen.

Het verplaatsen van patiënten van de spoedeisende hulp naar gespecialiseerde afdelingen of tussen units gaat vaak gepaard met lange wachttijden. Dat verstoort de continuïteit van zorg. Deze transferknelpunten leggen beslag op personeelscapaciteit en laten patiënten in een minder geschikte omgeving wachten, wat klinische resultaten negatief kan beïnvloeden.

Je krijgt een duidelijk overzicht van transferpatronen en wachttijden die zijn vastgelegd in Epic EHR-modules zoals Cadence en EpicCare. ProcessMind identificeert de overdrachten die langer duren dan verwacht. Zo kunnen teams de communicatie en logistiek tussen afdelingen verbeteren.

Grote verschillen in de uitvoering van behandelplannen bij vergelijkbare diagnoses leiden tot onvoorspelbare patiëntresultaten en hogere operationele kosten. Als zorgverleners zonder duidelijke reden afwijken van vastgestelde protocollen, wordt het moeilijker om binnen de hele organisatie een hoge zorgstandaard te handhaven.

ProcessMind vergelijkt werkelijke patiëntpaden met standaard klinische protocollen door activiteitenlogs in Epic EHR te analyseren. Zo zie je waar afwijkingen ontstaan. Klinische leiders kunnen workflows standaardiseren en ervoor zorgen dat elke patiënt de meest effectieve, evidence-based zorg krijgt.

De wachttijd voordat een specialist een consult uitvoert, kan de opnameduur aanzienlijk verlengen, vooral bij complexe cases. Deze vertragingen ontstaan vaak door gebrekkige communicatie of planningsconflicten. Daardoor blijven patiënten langer in een ziekenhuisbed dan klinisch nodig is.

Ons platform volgt in Epic EHR de tijd tussen een consultaanvraag en het daadwerkelijke bezoek van de specialist. Door te laten zien bij welke specialismen of diensten vertragingen het vaakst voorkomen, kunnen zorgorganisaties de beschikbaarheid van specialisten verbeteren en de totale opnameduur verkorten.

Vertraging tussen het voorschrijven en toedienen van medicatie kan het herstel van patiënten in gevaar brengen en leiden tot klinische complicaties. In een omgeving met hoge werkdruk blijven deze hiaten vaak onzichtbaar voor het management, terwijl ze direct invloed hebben op de kwaliteit van zorg en patiëntveiligheid.

ProcessMind bewaakt het verschil tussen medicatieorders en toedieningsgebeurtenissen die in Epic EHR worden vastgelegd. Zo kan de verpleegkundige leiding structurele vertragingen herkennen en gerichte ondersteuning of procesaanpassingen bieden, zodat alle patiënten hun medicatie op tijd krijgen.

Patiënten die kort na ontslag terugkeren naar het ziekenhuis wijzen vaak op hiaten in het oorspronkelijke zorgtraject of onduidelijke ontslaginstructies. Veel heropnames verhogen de kosten, beperken de beschikbare bedcapaciteit en kunnen leiden tot financiële sancties van verzekeraars die kwaliteitsindicatoren bewaken.

Door het volledige patiënttraject en daaropvolgende heropnames in Epic EHR te analyseren, identificeert ProcessMind veelvoorkomende factoren of procesfouten die aan een terugkeer voorafgaan. Met dit inzicht kunnen zorgverleners de ontslagplanning en nazorg voor patiëntgroepen met een hoog risico verbeteren.

Als vervolgafspraken niet worden gepland voordat een patiënt de instelling verlaat, neemt het risico op niet-naleving en gezondheidsachteruitgang toe. Handmatige planningsprocessen leiden vaak tot gemiste kansen, omdat medewerkers deze stap tijdens een drukke ontslagperiode over het hoofd kunnen zien.

ProcessMind controleert de event logs in Epic EHR om te zien of er als onderdeel van het ontslag een vervolgafspraak is gepland. We markeren trajecten waarin deze stap ontbreekt. Zo kunnen klinieken herinneringen automatiseren of workflows aanpassen, zodat iedere patiënt een duidelijk vervolg voor de zorg heeft.

Een traag verloop van de eerste beoordeling naar een bevestigde diagnose vertraagt de start van gespecialiseerde behandeling en verlengt de periode van onzekerheid voor de patiënt. Dit knelpunt ontstaat vaak door gebrekkige communicatie tussen diagnostische diensten en het eerstelijnsteam.

Onze tool visualiseert de volledige diagnostische fase binnen het Epic EHR-traject en meet de tijd van triage tot bevestiging van de diagnose. Door te zien in welke fases het proces stilvalt, kunnen zorgteams de samenwerking verbeteren en gerichte zorg sneller leveren.

Typische doelen

Bepaal hoe succes eruitziet

Een snelle eerste beoordeling is belangrijk voor patiëntveiligheid en klinische uitkomsten. Door de tijd tussen registratie en triage te verkorten, krijgen patiënten met een hoog risico sneller aandacht. Dat verkleint de kans op verslechtering en verbetert de patiëntervaring op de spoedeisende hulp of polikliniek. Deze snelle reactie is de eerste stap in een goed zorgtraject.

ProcessMind visualiseert de flow van registratie naar beoordeling binnen Epic EHR en laat zien op welke momenten van de dag of in welke afdelingen bottlenecks ontstaan. Met deze patronen kunnen zorgmanagers de personeelsbezetting aanpassen of intakeprocedures wijzigen, zodat de overgang naar klinische zorg 20 procent sneller verloopt en de triagecapaciteit toeneemt.

Efficiënte ontslagplanning is essentieel om de ziekenhuiscapaciteit op peil te houden en het wachten op een bed op de spoedeisende hulp te voorkomen. Door de stappen voor het ontslag van een patiënt efficiënter te maken, kunnen ziekenhuizen bedden sneller vrijmaken en nieuwe patiënten zonder onnodige vertraging opnemen. Dat verbetert de doorstroming in de hele organisatie.

Met process mining op Epic EHR-data kunnen teams zien welke mijlpalen het ontslag vertragen, zoals wachtende labuitslagen of apotheekorders. ProcessMind markeert deze knelpunten, zodat zorgverleners proactief kunnen plannen. Daarmee kan de gemiddelde ligduur met 15 procent of meer dalen, terwijl de kwaliteit van zorg behouden blijft.

Snelle diagnostische resultaten vormen de basis voor tijdige behandelbeslissingen. Door de tijd tussen het aanvragen van een test en het bevestigen van een diagnose te verkorten, voorkom je behandelvertragingen en kunnen zorgverleners sneller met een passend zorgplan aan de slag. Dat verkort uiteindelijk het volledige patiënttraject en verlaagt de totale zorgkosten per patiënt.

ProcessMind volgt de levenscyclus van diagnostische orders in Epic EHR en laat zien waar vertraging ontstaat, in het lab, bij beeldvorming of tijdens de beoordeling door de arts. Door deze doorlooptijden te bewaken, kunnen organisaties order sets en communicatie-workflows optimaliseren. Zo verkort je de tijd tot diagnose en zijn klinische beslissingen gebaseerd op de meest recente data.

Interne overdrachten verlopen vaak moeizaam door communicatiehiaten en logistieke obstakels, waardoor patiënten moeten wachten. Door patiënten sneller van de spoedeisende hulp naar verpleegafdelingen of tussen gespecialiseerde units te verplaatsen, blijft de zorg doorlopen en worden klinische bronnen beter gebruikt. Zo voorkom je bottlenecks die het hele ziekenhuis raken.

Door het traject door verschillende ziekenhuisafdelingen in Epic EHR in kaart te brengen, identificeert ProcessMind precies op welke overdrachtsmomenten de meeste vertraging ontstaat. Managers kunnen deze specifieke knelpunten aanpakken en de overdrachtsefficiëntie met maximaal 25 procent verbeteren, zodat patiënten zonder onnodig wachten op de juiste zorgafdeling komen.

Gestandaardiseerde zorg op basis van evidence-based protocollen is belangrijk voor goede uitkomsten en patiëntveiligheid. Een hoge naleving vermindert klinische variatie. Daardoor kun je hersteltijden beter voorspellen en krijgt iedere patiënt de best mogelijke behandeling, ongeacht welke zorgverlener de behandeling uitvoert.

ProcessMind vergelijkt de werkelijke behandeltrajecten in Epic EHR met de gewenste protocollen en identificeert afwijkingen die niet aan de afspraken voldoen. Klinische leidinggevenden kunnen vervolgens gerichte training geven of clinical decision support-tools aanpassen. Zo kan meer dan 90 procent van de patiënttrajecten het voorgeschreven zorgpad volgen, met voorspelbaardere uitkomsten en minder complicaties.

Inbreng van een specialist is vaak nodig voor complexe behandelbeslissingen. Trage reacties kunnen het hele patiënttraject vertragen, met langere ziekenhuisopnames en hogere kosten als gevolg. Snellere consulten zorgen ervoor dat specialistische kennis zo vroeg mogelijk in het zorgplan wordt verwerkt en versnellen het herstel.

Met ProcessMind kunnen organisaties de tijd meten tussen een consultaanvraag en het vastleggen van de notitie door de specialist in Epic EHR. Door afdelingen of specialismen met de langste reactietijden te identificeren, kun je betere meldingssystemen en service level agreements invoeren. Dat bevordert de klinische samenwerking en verkort de totale behandeltijd.

Nauwkeurige medicatietoediening is belangrijk voor herstel en het voorkomen van ongewenste gebeurtenissen. Als medicatie volgens het voorgeschreven schema wordt toegediend, werkt het behandelplan beter en blijft de patiënt tijdens de ziekenhuisopname veiliger. Ook neemt het risico op medicatiefouten of terugval af.

ProcessMind haalt timestamp-data uit Epic EHR om de tijd tussen medicatieorders en toediening te bewaken. Zo krijg je een helder beeld van de prestaties van apotheek- en verpleegkundige workflows. Gerichte aanpassingen kunnen late doses voorkomen en zorgen voor een tijdige toediening van 98 procent, wat het herstel direct ondersteunt.

Een heropname binnen 30 dagen is een belangrijke indicator voor de kwaliteit van zorg en ziekenhuisvergoeding. Door het oorspronkelijke traject te verbeteren en ervoor te zorgen dat patiënten stabiel en goed geïnformeerd naar huis gaan, kunnen zorgverleners de kans op complicaties die tot een nieuwe opname leiden sterk verkleinen. Dat is gunstig voor zowel patiënt als zorgverlener.

ProcessMind koppelt patronen in patiënttrajecten aan heropname-indicatoren in Epic EHR en identificeert zorgpaden die vaak tot slechte uitkomsten leiden. Met deze inzichten kunnen zorgverleners ontslagcriteria en de coördinatie van nazorg verbeteren. Het doel is een daling van 10 tot 20 procent in heropnames door trajecten met een hoog risico al vóór het einde te herkennen.

Het patiënttraject eindigt niet bij het verlaten van het ziekenhuis. Vervolgafspraken plannen vóór ontslag is belangrijk om het herstel te volgen en complicaties te voorkomen. Een goede overgang van klinische naar poliklinische zorg houdt de behandeling doorlopend en ondersteunt de gezondheid op lange termijn.

ProcessMind identificeert hiaten in het ontslagproces waarin het plannen van nazorg binnen Epic EHR-modules zoals Cadence wordt overgeslagen of vertraagd. Door deze fouten zichtbaar te maken, kunnen organisaties automatische meldingen en workflows invoeren. Zo heeft iedere patiënt een geplande vervolgafspraak en neemt de administratieve belasting voor verpleegkundigen af.

De tijd tot een bevestigde diagnose heeft direct invloed op de start van de definitieve behandeling. Door deze fase van het patiënttraject te versnellen, neemt de angst bij patiënten af en voorkom je dat een aandoening verergert. Dat leidt tot betere klinische interventies en kortere ziekenhuisopnames bij complexe gevallen.

Door de activiteiten in Epic EHR van de eerste beoordeling tot de bevestiging van de diagnose te analyseren, brengt ProcessMind de diagnostische stappen in kaart die de meeste vertraging veroorzaken. Door deze workflows te verbeteren, kunnen klinische teams 30 procent sneller tot een diagnose komen. De primaire behandeling kan daardoor eerder starten en de klinische doorstroming verbetert.

Het 6-stappenpad voor verbetering van de patiëntreis

1

Download de template
2

Exporteer de data
3

Upload de dataset
4

Analyseer het proces
5

Verbeteringen doorvoeren
6

Monitor het proces
1

Download de template

Wat je moet doen

Download de gespecialiseerde Excel-template voor Epic EHR-datastructuren. Zo worden alle klinische en administratieve velden correct gemapt.

Gids voor de datatemplate bekijken Template downloaden
Waarom dit belangrijk is

Een vooraf geconfigureerde structuur vermindert mappingfouten en laat je patiëntepisodegegevens aansluiten op de vereisten voor process mining.

Verwacht resultaat

Een direct te gebruiken datastructuur voor analyse van de patiëntreis.

JOUW KLINISCHE INZICHTEN

Krijg volledig inzicht in je Epic EHR-workflows

ProcessMind geeft je een helder beeld van je klinische bedrijfsvoering door elke stap van de patiëntreis in kaart te brengen. Je ontdekt verborgen inefficiënties en krijgt de data die je nodig hebt om ontslagplanning en triage te verbeteren.
  • Visualiseer actuele patiëntreizen in realtime
  • Ontdek de oorzaken van vertragingen bij ontslag
  • Analyseer triageprestaties tussen afdelingen
  • Volg het effect van veranderingen in de bedrijfsvoering
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

BEWEZEN RESULTATEN

Klinische en operationele excellentie verbeteren

Zorgorganisaties gebruiken process mining om het volledige Patient Episode binnen Epic EHR te visualiseren. Zo kunnen teams vertragingen in de zorg verminderen en bronnen beter inzetten. Deze cijfers laten zien welk effect datagedreven procesoptimalisatie heeft op de patiëntervaring.

0 %
Snellere zorgverlening

Kortere triagedoorlooptijd

Door de flow van registratie naar eerste beoordeling te optimaliseren, krijgen patiënten veel eerder in hun traject klinische zorg.
0 %
Minder heropnames

Minder ongeplande heropnames

Door hiaten in de ontslag- en nazorgplanning te herkennen, voorkom je dat patiënten binnen 30 dagen na ontslag ongeplande zorg nodig hebben.
0 %
Betere naleving van zorgafspraken

Meer naleving van protocollen

Door patiënttrajecten af te stemmen op evidence-based standaarden, worden alle klinische stappen in de juiste volgorde uitgevoerd en verbeteren de gezondheidsuitkomsten.
0 days
Meer bedcapaciteit

Kortere totale ligduur

Door eerder in het patiënttraject met de ontslagplanning te beginnen, komt kritieke bedruimte vrij en nemen logistieke knelpunten bij overdrachten tussen afdelingen af.
0 hours
Sneller toegang tot specialisten

Kortere doorlooptijd van consulten

Door de tijd tussen een consultaanvraag en de daadwerkelijke beoordeling te verkorten, worden behandelbeslissingen sneller genomen en verbetert de patiëntervaring.

Resultaten verschillen per procescomplexiteit en datakwaliteit. Deze cijfers geven typische verbeteringen weer die bij zorgimplementaties zijn waargenomen.

Aanbevolen data

Begin met deze kernactiviteiten en attributen voor een duidelijke basis van je process mining-project.
Nieuw met event logs? Leer hoe je een process mining-event log maakt.

Attributen

Belangrijke datapunten voor analyse

De unieke identificatie voor het specifieke patiëntcontact of de specifieke zorgepisode.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de belangrijkste sleutel om losse gebeurtenissen aan één process case te koppelen.

De specifieke klinische of administratieve handeling die is uitgevoerd.

Waarom dit belangrijk is

Hiermee worden de processtappen gedefinieerd en kun je de workflow visualiseren.

De exacte datum en tijd waarop de activiteit plaatsvond.

Waarom dit belangrijk is

Hiermee kun je doorlooptijden, doorlooptijden tot oplevering en de procesvolgorde berekenen.

De timestamp waarop de activiteit is afgerond.

Waarom dit belangrijk is

Hiermee kun je de activiteitsduur en het gebruik van middelen berekenen.

De ziekenhuisafdeling of het ziekenhuisonderdeel waar de activiteit plaatsvond.

Waarom dit belangrijk is

Hiermee kun je filteren op organisatieonderdeel en overdrachten analyseren.

De identificatie van de gebruiker of zorgverlener die de activiteit heeft uitgevoerd.

Waarom dit belangrijk is

Hiermee kun je verschillen in prestaties en werkbelasting tussen medewerkers analyseren.

Het Medical Record Number waarmee de patiënt wordt geïdentificeerd.

Waarom dit belangrijk is

Het is belangrijk om herhaalde bezoeken te herkennen en de patiëntgeschiedenis te analyseren.

De ernstscore die tijdens de triage aan de patiënt is toegekend.

Waarom dit belangrijk is

Het segmenteert het proces op basis van urgentie en verwacht gebruik van middelen.

De classificatie van het patiëntbezoek, zoals klinische opname of spoedzorg.

Waarom dit belangrijk is

Het geeft de context op hoofdlijnen voor de procesinstantie.

De ICD-10-code of interne code voor de hoofddiagnose.

Waarom dit belangrijk is

Het groepeert cases op klinische overeenkomst voor protocolanalyse.

Geeft aan of de patiënt binnen 30 dagen onverwacht is teruggekeerd.

Waarom dit belangrijk is

Het brengt mislukte ontslagprocessen en problemen met de kwaliteit van zorg aan het licht.

De bestemming van de patiënt na ontslag, zoals thuis, een verpleeghuis of overleden.

Waarom dit belangrijk is

Het geeft context bij de uitkomst van het zorgproces.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en optimaliseren

Het aanmaken van het patiëntcontact in het systeem markeert de start van het zorgtraject. Dit wordt expliciet vastgelegd wanneer een patiënt bij de registratiebalie of op de spoedeisende hulp aankomt en in Epic wordt ingecheckt.

Waarom dit belangrijk is

Dit vormt het ankerpunt voor het volledige Patient Journey en maakt de berekening van de totale ligduur mogelijk. Essentieel voor het dashboard 'Triage Throughput and Wait Times'.

De afronding van de eerste verpleegkundige beoordeling of triage-evaluatie. Dit wordt meestal vastgelegd wanneer het triageflowsheet wordt ingediend of de triagestatus verandert in 'Complete'.

Waarom dit belangrijk is

Belangrijk voor het dashboard 'Triage Throughput and Wait Times' om de efficiëntie aan de voorkant van het proces te meten. Vertragingen hier werken door in het hele zorgpad.

Het vastleggen van een bevestigde diagnose in de probleemlijst of het diagnoseveld van het patiëntcontact. Dit markeert het einde van de onderzoeksfase.

Waarom dit belangrijk is

Nodig voor de KPI 'Time to Definitive Diagnosis'. Markeert de overgang van beoordeling naar gerichte behandeling.

De officiële afsluiting van het klinische patiëntcontact. Dit wordt vastgelegd wanneer de patiënt virtueel uit de Census wordt ontslagen.

Waarom dit belangrijk is

Het formele einde van het traject voor berekeningen van de 'Length of Stay'. Essentieel voor 'Patient Flow Variant Discovery'.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Process mining gebruikt event log-data uit je Epic EHR om precies te visualiseren hoe patiënten door je instelling bewegen. Het brengt verborgen bottlenecks aan het licht, zoals vertragingen bij triage of overdrachten tussen afdelingen, die traditionele rapportages mogelijk missen. Met deze data-gedreven aanpak zie je op basis van bewijs waar problemen ontstaan, in plaats van te moeten raden.

Meestal haal je data uit de rapportagedatabases Clarity of Caboodle. Daarbij richt je je op event logs die aan de Patient Episode zijn gekoppeld. De extractie moet een unieke identifier bevatten, activiteitomschrijvingen zoals start triage of ontslag voltooid, en een timestamp voor elk event. De meeste teams gebruiken standaard-SQL-query’s of bestaande ETL-pipelines om deze informatie veilig op te halen.

Ja. De tool laat precies zien waar het ontslagproces vastloopt, bijvoorbeeld bij het wachten op vervoer, goedkeuring door de apotheek of akkoord van de arts. Door deze knelpunten zichtbaar te maken, kunnen klinische managers gerichte wijzigingen doorvoeren om de ontslagcyclus te verkorten en bedden sneller beschikbaar te maken. Je kunt het effect van deze wijzigingen ook realtime volgen om blijvende verbetering te bewaken.

Nee. Process mining grijpt niet in op het proces en analyseert de digitale sporen die medewerkers al in Epic achterlaten. Het legt het proces vast zoals het nu verloopt, zonder dat zorgverleners hun manier van documenteren hoeven te veranderen. De inzichten helpen je juist om workflows eenvoudiger te maken door onnodige stappen en handmatige omwegen te verwijderen.

De meeste zorgorganisaties zien binnen vier tot zes weken na de eerste data-extractie hun eerste proceskaarten. In die periode vallen ook het opschonen van de data, het koppelen van events aan de patiëntreis en het valideren van de bevindingen met klinische stakeholders. Zodra de basis staat, geeft doorlopende monitoring meteen inzicht in de dagelijkse bedrijfsvoering.

Privacy heeft de hoogste prioriteit. Bij de inrichting van process mining worden Patient Episode-ID’s meestal geanonimiseerd voordat de data je beveiligde omgeving verlaat. Je kunt beschermde gezondheidsinformatie eruit filteren en tegelijk de eventvolgorde behouden die nodig is voor procesoptimalisatie. Zo voldoe je aan HIPAA en andere regels voor zorgdata, terwijl je bruikbare inzichten behoudt.

Door de volledige patiëntreis te analyseren, kan de tool verbanden vinden tussen specifieke behandelroutes en ongeplande heropnames. Misschien ontdek je bijvoorbeeld dat patiënten die bepaalde stappen voor vervolgafspraken overslaan of een gehaaste ontslagplanning ervaren, vaker terugkomen. Met deze inzichten kun je zorgprotocollen standaardiseren, patiëntresultaten verbeteren en herhaalbezoeken verminderen.

Meestal heb je een data-analist nodig die bekend is met de rapportagestructuren van Epic en een klinisch verantwoordelijke die de proceskaarten kan interpreteren. Het technisch onderhoud bestaat uit het beheren van de datapipeline van Clarity of Caboodle, zodat de analyse de meest recente Patient Episodes bevat. Veel organisaties beginnen met een klein pilotproject voordat ze uitbreiden naar complexere afdelingen.

Verbeter vandaag je patiëntreis en verkort doorlooptijden

Ontdek klinische knelpunten en verkort de doorlooptijd met 30%.

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig. Je bent in een paar minuten klaar met de installatie.