Verbeter uw patiëntreis

Een duidelijk 6-stappenplan voor betere procesefficiëntie
Verbeter uw patiëntreis

Optimaliseer uw patiëntreis voor betere zorg

Process mining stelt u in staat verborgen knelpunten en afwijkingen binnen uw workflows te ontdekken door event logs van uw bronsysteem te analyseren. Door elke patiëntaflevering in kaart te brengen, kunt u identificeren waar vertragingen optreden en hoe u de resourcebenutting kunt optimaliseren. Ons platform biedt de benodigde zichtbaarheid om uw data om te zetten in een gestroomlijndere zorgervaring.

Download onze voorgeconfigureerde datatemplate en pak veelvoorkomende uitdagingen aan om je efficiëntiedoelen te bereiken. Volg ons stappenplan voor verbetering en raadpleeg de datatemplategids om je bedrijfsprocessen te optimaliseren.

Toon gedetailleerde beschrijving

Process mining biedt een ongekend inzicht in de patient journey door alle contactmomenten — van de eerste aanmelding tot het uiteindelijke ontslag — naadloos aan elkaar te koppelen. Door data rechtstreeks uit uw bronsysteem te gebruiken, bouwt het platform een volledig beeld op van hoe patiënten zich door uw zorginstelling bewegen. Dit brengt het daadwerkelijke pad van een patiëntdossier aan het licht, dat vaak aanzienlijk afwijkt van de standaard protocollen. U ziet precies waar de overdracht tussen afdelingen stokt, waar de klinische documentatie achterloopt op de feitelijke zorg en waar administratieve barrières voor frictie zorgen. Deze transparantie stelt zorgbestuurders in staat om verder te kijken dan onderbuikgevoelens en beslissingen te nemen op basis van de dagelijkse realiteit. Door het as-is proces te visualiseren, kunnen organisaties eindelijk de grondoorzaken van inefficiëntie aanpakken die voorheen verborgen bleven in de silo's van verschillende afdelingen.

In veel zorgorganisaties zitten bottlenecks verscholen in complexe workflows die meerdere afdelingen doorkruisen. Door de data van uw patient journey te analyseren, ontdekt u exact waar deze vertragingen optreden, of dat nu in de diagnosefase is, tijdens consulten bij specialisten of bij de ontslagplanning. Deze inefficiënties beïnvloeden niet alleen de patiënttevredenheid, maar vormen ook aanzienlijke compliance-risico's en leiden tot financieel verlies. Als de data bijvoorbeeld laat zien dat verplichte screenings of administratieve stappen worden overgeslagen of in de verkeerde volgorde worden uitgevoerd, kunt u direct ingrijpen voordat dit de patiëntveiligheid of declaraties in gevaar brengt. Het platform markeert deze afwijkingen automatisch, ongeacht de complexiteit van uw ERP of klinische data-architectuur. Het maakt een deep dive in de doorlooptijden van elke fase mogelijk, waardoor u een helder beeld krijgt van hoe lang een patiënt in een bepaalde status verblijft en waar het proces afwijkt van de norm.

Het uiteindelijke doel van het analyseren van de patient journey is ervoor zorgen dat elke patiënt op het juiste moment de juiste zorg krijgt. Wanneer u de flow van elk patiëntdossier begrijpt, kunt u de inzet van personeel en middelen optimaliseren op basis van de werkelijke zorgvraag. Deze datagedreven aanpak stelt u in staat om succesvolle zorgpaden te identificeren die leiden tot kortere verblijfstijden en betere herstelpercentages, zodat u deze successen in de hele organisatie kunt kopiëren. Door de patient journey te stroomlijnen, verlaagt u de werkdruk voor uw klinisch personeel en creëert u een soepelere ervaring voor de patiënt. De inzichten uit onze process mining-technologie zetten ruwe data uit uw bronsystemen om in concrete strategieën voor continue verbetering. Door te focussen op het volledige patiënttraject stapt u af van lokale optimalisatie per afdeling en kiest u voor een holistische benadering van zorgverlening waarbij de patiëntervaring centraal staat.

Aan de slag gaan met process mining voor uw patient journey is een eenvoudig proces waarvoor geen volledige herziening van uw IT-omgeving nodig is. We bieden een uitgebreid data template dat aansluit op de structuren van uw huidige systemen, zodat u patiënttrajecten kunt mappen zonder uitgebreid maatwerk. Koppel simpelweg uw bronsysteem aan ons platform om uw ruwe event logs om te zetten in een dynamische, interactieve proceskaart. Door onze gestandaardiseerde datavoorwaarden te volgen, vertaalt u data snel naar waardevolle inzichten, waardoor uw team zich kan concentreren op wat echt telt: het verlenen van uitzonderlijke zorg. Ons platform is ontworpen voor elke technische configuratie, zodat elke organisatie kan profiteren van een transparant overzicht van de zorgverlening. Zodra uw data gekoppeld is, kunt u direct beginnen met het identificeren van kansen om lead times te verkorten, de doorstroom te verbeteren en de algehele kwaliteit van zorg te verhogen.

Patiëntenzorg Klinische efficiëntie Compliance in de gezondheidszorg Procesontdekking Operationele excellentie Zorgcoördinatie

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Identificeer welke uitdagingen je beïnvloeden

Patiënten ervaren vaak aanzienlijke wachttijden tussen registratie en initiële beoordeling, wat de veiligheid in gevaar brengt en de tevredenheidsscores verlaagt. Deze vroege vertragingen creëren een domino-effect dat de gehele klinische workflow vertraagt en de drukte in de intakegebieden verhoogt. ProcessMind identificeert precies waar triagevertragingen optreden en welke patiëntcohorten het meest worden beïnvloed door uw systeem event logs te analyseren. Door de tijdsverschillen tussen registratie en beoordeling te visualiseren, kunnen zorgleiders personeel heralloceren tijdens piekperioden om snellere initiële zorg te waarborgen.

Vertragingen tussen het bestellen van een diagnostische test en de uitvoering ervan vertragen vaak het klinische besluitvormingsproces. Wanneer clinici moeten wachten op laboratoriumresultaten of beeldvorming, wordt het behandelplan opgeschort, wat het patiëntverblijf verlengt en kritieke interventies vertraagt. Door de diagnostische levenscyclus binnen uw data in kaart te brengen, benadrukt ProcessMind specifieke afdelingen of testtypen die consistent vertragingen veroorzaken. Deze zichtbaarheid stelt managers in staat resourcebeperkingen of procesinefficiënties aan te pakken om de patiëntreis te versnellen.

Wanneer de ontslagplanning pas enkele uren voordat een patiënt vertrekt begint, leidt dit tot administratieve blokkades en bezet het bedden die beschikbaar zouden moeten zijn voor nieuwe opnames. Deze inefficiëntie verhoogt de gemiddelde verblijfsduur en belast de ziekenhuiscapaciteit, wat direct van invloed is op de omzet en de patiëntenstroom. ProcessMind volgt de timing van de start van de ontslagplanning ten opzichte van de totale patiëntenepisode. Door gevallen te identificeren waarin de ontslagplanning te laat begint, helpen we beheerders protocollen te implementeren die vroege planning voor soepelere overgangen activeren.

Grote variabiliteit in de uitvoering van behandelplannen voor vergelijkbare diagnoses leidt tot onvoorspelbare patiëntuitkomsten en hogere operationele kosten. Wanneer clinici zonder duidelijke rechtvaardiging afwijken van vastgestelde protocollen, wordt het moeilijk om een hoge zorgstandaard te handhaven binnen de organisatie. ProcessMind vergelijkt feitelijke patiëntpaden met standaard klinische protocollen door activiteitenlogs te analyseren. Deze analyse onthult waar afwijkingen optreden, waardoor klinische leiders workflows kunnen standaardiseren en ervoor kunnen zorgen dat elke patiënt effectieve evidence-based zorg ontvangt.

Patiënten die kort na ontslag terugkeren naar het ziekenhuis wijzen vaak op hiaten in het initiële zorgtraject of onvoldoende ontslaginstructies. Frequente heropnames verhogen de kosten, verminderen de beschikbaarheid van bedden en kunnen leiden tot financiële boetes van betalers die kwaliteitsstatistieken monitoren. Door de volledige patiëntaflevering en daaropvolgende heropnamegebeurtenissen te analyseren, identificeert ProcessMind gemeenschappelijke factoren of procesfouten die een terugkeerbezoek voorafgaan. Dit inzicht stelt zorgverleners in staat de ontslagplanning en follow-up zorg voor risicopatiëntengroepen te versterken.

Het verplaatsen van patiënten tussen spoedeisende hulpafdelingen en gespecialiseerde afdelingen of tussen eenheden omvat vaak lange wachttijden die de continuïteit van de zorg verstoren. Deze overdrachtsknelpunten leggen beslag op personeelsresources en laten patiënten in suboptimale omgevingen achter, wat klinische uitkomsten negatief kan beïnvloeden. ProcessMind biedt een duidelijk overzicht van overdrachtspatronen en wachttijden die in uw systeem zijn vastgelegd. Wij identificeren de specifieke overdrachtsmomenten die langer duren dan verwacht, waardoor teams communicatie en logistiek tussen afdelingen kunnen stroomlijnen.

Knelpunten in de planning, verkeerde personeelsallocatie of suboptimaal gebruik van apparatuur leiden tot onderbenutte middelen en hogere operationele kosten. Deze inefficiëntie kan vertragingen in de patiëntenzorg en stress bij klinische teams veroorzaken, wat zowel de patiëntervaring als het personeelsmoreel beïnvloedt. ProcessMind analyseert data van patiëntafleveringen om patronen van resourcebenutting binnen uw organisatie te visualiseren. Het identificeert perioden van overbezetting of onderbenutting, waardoor data-gedreven aanpassingen aan personeels- en apparatuurallocatie mogelijk zijn om de operationele efficiëntie te verbeteren.

Typische doelen

Definieer hoe succes eruitziet

Vertragingen bij de initiële beoordeling en opname creëren knelpunten die door het hele zorgcontinuüm golven, wat de patiënttevredenheid en veiligheid negatief beïnvloedt. ProcessMind visualiseert de stroom van registratie naar opname om specifieke knelpunten en personeelsmisalignementen te identificeren, waardoor gerichte interventies mogelijk worden om wachttijden met 20-30% te verkorten.

Trage diagnostische resultaten vertragen behandelbeslissingen en verlengen patiëntverblijven, wat angst veroorzaakt bij patiënten en de algehele beddenomzet vermindert. Door de volledige levenscyclus van diagnostische orders, van aanvraag tot beschikbaarheid van resultaten, in kaart te brengen, identificeert ProcessMind procesvertragingen en overdrachtinefficiënties, waardoor organisaties de doorlooptijden aanzienlijk kunnen verkorten.

Inefficiënte ontslagprocessen dragen bij aan onnodige bedbezetting en verminderde ziekenhuiscapaciteit, waardoor patiënten vaak langer in het ziekenhuis blijven dan medisch noodzakelijk. ProcessMind analyseert ontslag-workflows om administratieve vertragingen en coördinatiehiaten te detecteren, en biedt inzichten om het proces te stroomlijnen en de gemiddelde verblijfsduur te verkorten.

Ongeoorloofde variatie in zorgverlening kan leiden tot inconsistente resultaten, hogere kosten en hogere risico's op medische fouten. ProcessMind vergelijkt de feitelijke patiëntreizen met standaard klinische protocollen om afwijkingen te benadrukken, waardoor zorgteams worden geholpen om nalevingspercentages te verbeteren en consistente, hoogwaardige zorg te waarborgen.

Hoge heropnamepercentages wijzen vaak op hiaten in de nazorgcoördinatie of vroegtijdig ontslag, wat de patiëntgezondheid beïnvloedt en financiële sancties met zich meebrengt. ProcessMind correleert heropnamegebeurtenissen met eerdere zorgpatronen om hoofdoorzaken te identificeren, waardoor zorgverleners ontslaginstructies en follow-up protocollen kunnen verfijnen voor betere langetermijnresultaten.

Een onevenwichtige verdeling van personeel en apparatuur leidt tot knelpunten en onderbenutte activa, wat de operationele kosten en wachttijden verhoogt. ProcessMind brengt het resourcegebruik gedurende de patiëntreis in kaart om knelpunten bloot te leggen, en biedt data-gedreven inzichten om resources effectief te herverdelen en de operationele efficiëntie te verbeteren.

Vertragingen tijdens patiëntoverdrachten tussen eenheden kunnen de veiligheid in gevaar brengen en de patiëntenstroom belemmeren, wat leidt tot congestie in kritieke gebieden zoals de spoedeisende hulp. ProcessMind visualiseert overdrachtsmomenten om communicatiestoornissen en logistieke hindernissen bloot te leggen, waardoor procesherontwerpen worden vergemakkelijkt die zorgen voor vloeiendere en snellere overgangen tussen zorgteams.

Lapses in medicatietoediening of follow-up planning verstoren het herstel van de patiënt en vergroten de kans op bijwerkingen. ProcessMind controleert deze kritieke stappen tegen de geplande vereisten om patronen van non-compliance te identificeren, waardoor organisaties corrigerende maatregelen en geautomatiseerde beveiligingen kunnen implementeren.

Het 6-stappenplan voor patiëntreisverbetering

1

Verbinden en Ontdekken

Wat te doen

Extraheer patiëntaflevering data uit uw klinische dossiers en map timestamps voor registratie, triage en ontslag.

Het belang

Het leggen van een datafundament stelt u in staat de werkelijke patiëntenstroom te zien in plaats van te vertrouwen op subjectieve interviews of handmatige logs.

Verwacht resultaat

Een ruwe digitale voetafdruk van elke patiëntaflevering binnen alle afdelingen.

DIT LEVERT HET OP

Onthul Verborgen Inzichten in Elke Patiëntinteractie

ProcessMind biedt een transparant beeld van elke klinische en administratieve stap om u te helpen de zorgkwaliteit te verbeteren. U zult precies ontdekken waar vertragingen optreden en hoe u de gehele behandelcyclus kunt stroomlijnen.
  • Breng elke stap van de werkelijke patiëntreis in kaart
  • Identificeer knelpunten in klinische workflows
  • Verkort behandeltijden en wachttijden
  • Waarborg compliance met gezondheidszorgprotocollen
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

Optimaliseer elke fase van de patiëntaflevering

Zorgverleners benutten process mining om de complete patiëntreis te visualiseren, kansen te identificeren om vertragingen te elimineren en klinische compliance te verbeteren. Deze resultaten zijn het gevolg van het transformeren van systeemdata naar duidelijke, bruikbare zorgpaden voor betere zorg.

0 days
Verkorte verblijfsduur

Gemiddelde verkorting van patiëntverblijf

Het optimaliseren van ontslagplanning en interne overdrachten helpt onnodige verblijfsdagen te minimaliseren, wat kritieke bedcapaciteit vrijmaakt voor nieuwe opnames.

0 % faster
Snellere diagnostische resultaten

Verbetering van de doorlooptijd

Het identificeren van knelpunten tussen testorders en resultaatlevering stelt clinici in staat sneller geïnformeerde beslissingen te nemen, wat leidt tot een tijdiger behandeling voor patiënten.

0 %
Verbeterde therapietrouw aan zorgpaden

Toename in protocolcompliance

Het visualiseren van afwijkingen van vastgestelde klinische zorgpaden zorgt ervoor dat patiënten gestandaardiseerde zorg ontvangen die overeenkomt met veiligheids- en regelgevingsstandaarden.

0 % decrease
Lagere heropnamepercentages

Vermindering van ongeplande terugkeer

Het analyseren van het ontslagproces en de nazorg-follow-ups identificeert hoofdoorzaken van vroege terugkeer, wat leidt tot een betere patiëntgezondheid en aanzienlijke kostenbesparingen.

0 %
Snellere triage en beoordeling

Vermindering van initiële wachttijden

Het stroomlijnen van de stroom van registratie naar initiële beoordeling vermindert de wachttijden in de wachtkamer en zorgt ervoor dat patiënten eerder in hun traject klinische zorg ontvangen.

0 %
Lagere operationele kosten

Efficiëntiewinst in zorglevering

Het verbeteren van de resourceallocatie en het verminderen van de tijd besteed aan interne overdrachten maximaliseert het gebruik van faciliteiten en verlaagt de kosten per patiëntaflevering.

Individuele resultaten variëren op basis van procescomplexiteit, datakwaliteit en organisatorische implementatie. Deze cijfers illustreren de typische efficiëntiewinst die wordt waargenomen in vergelijkbare zorgomgevingen.

Aanbevolen data

Begin met uw meest impactvolle attributes en activiteiten en verfijn vervolgens uw beeld naarmate u vordert.

Attributen

Belangrijke gegevenspunten om vast te leggen voor analyse

Een unieke identificatiecode voor de patiënt die persistent is over meerdere afleveringen.

Het belang

Cruciaal voor het identificeren van heropnames en het koppelen van meerdere bezoeken aan één individu.

De timestamp waarop de specifieke activiteit is voltooid.

Het belang

Maakt berekening van actieve servicetijd versus wachttijd mogelijk.

De ziekenhuisafdeling of het functionele gebied waar de activiteit plaatsvond.

Het belang

Essentieel voor het analyseren van patiëntenstroom tussen eenheden en overdrachtsefficiëntie.

Identificatiecode of naam van de zorgprofessional die de activiteit uitvoert.

Het belang

Maakt analyse van resourcebenutting en variatie per personeelslid mogelijk.

Classificatie van het patiëntbezoek (bijv. Klinisch, Poliklinisch, Spoedeisend).

Het belang

Cruciaal voor het segmenteren van de data, aangezien verschillende typen verschillende proceslogica volgen.

De code die de belangrijkste medische aandoening vertegenwoordigt (bijv. ICD-10).

Het belang

Maakt analyse van klinische zorgpaden en conformiteitscontroles met medische protocollen mogelijk.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en te optimaliseren

Markeert de officiële opname van de patiënt in de faciliteit of het gezondheidszorgsysteem. Deze activiteit creëert het primaire encounterrecord en wijst een unieke bezoekidentificatiecode toe die wordt gebruikt om de gehele aflevering van zorg te volgen.

Het belang

Bepaalt het ankerpunt voor de starttijd van de aflevering en is essentieel voor het berekenen van de totale verblijfsduur.

Vertegenwoordigt de voltooiing van de initiële verpleegkundige evaluatie of urgentiescore. Deze stap registreert de vitale functies van de patiënt en de primaire klacht om de urgentie van de zorg te prioriteren.

Het belang

Cruciaal voor het analyseren van wachttijden tussen aankomst en initiële klinische aandacht.

Vindt plaats wanneer een clinicus formeel een laboratoriumtest of beeldvormingsstudie aanvraagt. Deze actie triggert de diagnostische workflow en signaleert de behoefte aan resourceallocatie.

Het belang

Markeert het begin van het diagnostische doorlooptijdinterval.

Het moment waarop testresultaten zijn geverifieerd en beschikbaar worden gesteld in het patiëntdossier. Dit signaleert de beschikbaarheid van informatie die nodig is voor besluitvorming.

Het belang

Beëindigt de berekening van de diagnostische doorlooptijd en triggert daaropvolgende behandelbeslissingen.

De timestamp waarop een arts de officiële order ondertekent die de patiënt toestaat te vertrekken. Dit markeert de overgang van klinische behandeling naar administratieve vertrekprocessen.

Het belang

Start de klok voor de analyse van de efficiëntie van het definitieve ontslagproces.

De definitieve administratieve gebeurtenis die de patiënt encounter afsluit. Dit geeft aan dat de patiënt de faciliteit fysiek heeft verlaten en het bed beschikbaar is.

Het belang

Het definitieve eindpunt voor het berekenen van de totale verblijfsduur.

Voor aanbevelingen op maat voor je data, kies je specifieke proces.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Process mining gebruikt event log data uit uw systeem om te visualiseren hoe patiënten door uw faciliteit bewegen. Het identificeert verborgen knelpunten, zoals triagevertragingen of afdelingsoverdrachtvertragingen, en biedt een data-gedreven beeld van de patiëntenstroom dat traditionele rapportage mogelijk mist.

Om een analyse uit te voeren, heeft u in de eerste plaats event logs nodig die drie kerncomponenten bevatten: een unieke identificatiecode zoals een Patiëntenepisode, duidelijke activiteitsnamen en precieze timestamps voor elke stap. Aanvullende attributen zoals afdelingsnamen of patiëntdemografie kunnen worden toegevoegd om een diepere context voor de analyse te bieden.

De technologie identificeert precies waar de reis stagneert, of patiënten nu wachten op transport, testresultaten of goedkeuring van de arts. Door deze knelpunten te visualiseren, kunnen klinische managers gerichte veranderingen implementeren om cycli te verkorten en de bedbeschikbaarheid te vergroten.

Dataveiligheid is een topprioriteit, en de setup omvat doorgaans het de-identificeren van gevoelige informatie voordat de data wordt geanalyseerd. U kunt beschermde gezondheidsinformatie filteren terwijl de volgorde van gebeurtenissen die nodig is om klinische operaties te optimaliseren en te voldoen aan gezondheidszorgregelgeving, behouden blijft.

Initiële bevindingen zijn vaak binnen vier tot zes weken beschikbaar zodra de data-extractie uit uw bronsysteem is afgerond. De eerste weken richten zich op datamapping en -validatie, waarna de software continue inzicht biedt in operationele efficiëntie.

Standaardrapporten bieden statische metrics zoals gemiddelde wachttijden, terwijl process mining de werkelijke beweging en loops tussen verschillende events visualiseert. Het onthult verborgen paden, rework en afwijkingen die traditionele business intelligence tools vaak missen, en legt zo de hoofdoorzaken van inefficiëntie bloot.

Process mining is niet-intrusief en werkt door de digitale voetafdrukken te analyseren die al zijn gecreëerd tijdens de normale patiëntenzorg. Het legt het proces vast zoals het momenteel bestaat zonder dat personeel hoeft te veranderen hoe ze activiteiten documenteren in het bronsysteem.

Door de complete patiëntreis te analyseren, kan de tool correlaties vinden tussen specifieke behandeltrajecten en ongeplande heropnames. U kunt ontdekken dat patiënten die een gehaaste ontslagplanning ervaren of specifieke vervolgstappen overslaan, eerder terugkeren, wat een betere standaardisatie van zorgprotocollen mogelijk maakt.

Data wordt over het algemeen opgehaald uit de onderliggende rapportagedatabases of auditlogs van het bronsysteem met behulp van standaard queries of geautomatiseerde pipelines. Dit proces richt zich op het vastleggen van de digitale voetafdruk van een patiëntaflevering, die vervolgens wordt omgezet in een gestructureerd formaat voor analyse.

Begin vandaag nog met het optimaliseren van uw patiëntreis

Identificeer zorgknelpunten en verbeter resultaten in enkele minuten

Start uw gratis proefperiode

Geen creditcard vereist. Snelle setup.