> การปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง > เส้นทางการดูแลผู้ป่วย > Epic EHR

ปรับปรุงเส้นทางการดูแลผู้ป่วยของคุณ

คู่มือ 6 ขั้นตอนเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ใน Epic EHR.

ดาวน์โหลดเทมเพลตข้อมูล

เส้นทางการดูแลผู้ป่วย

Epic EHR

เลือกกระบวนการ

เลือกกระบวนการเพื่อทำงานต่อในพื้นที่ทำงานที่เชื่อมต่อไว้.

กระบวนการที่ใช้ได้

ระบบที่ใช้ได้

ความท้าทาย(10)เป้าหมาย(10)6 ขั้นตอน ดูตัวอย่าง ผลลัพธ์ข้อมูล คำถามที่พบบ่อย(4)

ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การดูแลผู้ป่วยใน Epic EHR

แพลตฟอร์มของเราช่วยให้คุณเห็นเวิร์กโฟลว์ประจำวันได้ชัดเจนขึ้น โดยค้นหาคอขวดและความเบี่ยงเบนที่ซ่อนอยู่ซึ่งทำให้งานล่าช้า เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลเหตุการณ์ คุณจะระบุจุดที่เกิดความล่าช้าและหาสาเหตุของปัญหาในการปฏิบัติงานได้ ข้อมูลนี้ช่วยให้คุณปรับขั้นตอนการดูแลทางคลินิกให้คล่องตัวขึ้น และทำให้ทุกฝ่ายได้รับประสบการณ์ที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น.

ดาวน์โหลดเทมเพลตข้อมูลที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า แล้วจัดการความท้าทายที่พบบ่อยเพื่อให้บรรลุเป้าหมายด้านประสิทธิภาพ ทำตามแผนปรับปรุง 6 ขั้นตอน และดูคู่มือเทมเพลตข้อมูลเพื่อยกระดับการปฏิบัติการของคุณ.

แสดงคำอธิบายโดยละเอียด

คุณค่าเชิงกลยุทธ์ของการปรับปรุงเส้นทางการดูแลผู้ป่วย

ในระบบบริการสุขภาพปัจจุบัน เส้นทางการดูแลผู้ป่วยไม่ได้มีแค่การเข้ารับบริการทางคลินิกหลายครั้ง แต่ยังเป็นปฏิสัมพันธ์ที่เชื่อมโยงกันและส่งผลต่อทั้งคุณภาพการดูแลและสถานะทางการเงินขององค์กร เมื่อจัดการเส้นทางการดูแลผู้ป่วยใน Epic EHR ทุกการลงทะเบียน บันทึกการคัดกรอง และคำสั่งยา จะทิ้งร่องรอยดิจิทัลไว้ในระบบ แต่ข้อมูลจำนวนมากอาจทำให้มองไม่เห็นการไหลเวียนของผู้ป่วยภายในสถานพยาบาล การปรับปรุงเส้นทางนี้จึงสำคัญ เพราะความไม่มีประสิทธิภาพไม่ได้ทำให้สูญเสียรายได้เท่านั้น แต่อาจส่งผลให้ผลลัพธ์ทางคลินิกแย่ลง บุคลากรทางคลินิกเหนื่อยล้ามากขึ้น และผู้ป่วยพึงพอใจน้อยลง การปรับปรุงกระบวนการช่วยให้ผู้บริหารด้านสุขภาพเปลี่ยนจากการตัดสินใจตามประสบการณ์เฉพาะราย มาใช้กลยุทธ์ที่อิงข้อมูล เพื่อให้ผู้ป่วยได้รับการดูแลที่เหมาะสมในเวลาที่ควร

เปลี่ยนข้อมูล Epic EHR ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกของกระบวนการ

process mining เชื่อมข้อมูลดิบในโมดูล Epic เช่น EpicCare และ Cadence เข้ากับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ปรับปรุงการปฏิบัติงานได้ แม้ Epic จะมีเครื่องมือรายงานภาพรวม ณ ช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง แต่ process mining จะวิเคราะห์ข้อมูลต่อเนื่องตลอดตอนการรักษา โดยเชื่อมตั้งแต่การลงทะเบียนผู้ป่วยในแผนกฉุกเฉินไปจนถึงการจำหน่ายออกจากหอผู้ป่วยเฉพาะทาง เมื่อแสดงเส้นทางจริงของผู้ป่วยหลายพันราย คุณจะเห็นจุดที่แตกต่างจากแนวทางการดูแลมาตรฐาน ความโปร่งใสนี้ช่วยให้ระบุได้ว่ากระบวนการหยุดชะงักตรงไหน ไม่ว่าจะเป็นการตรวจวินิจฉัยที่ล่าช้าหรือคอขวดในการปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ โดยไม่ต้องตรวจสอบเวชระเบียนทีละรายด้วยตนเอง

ค้นหาคอขวดและจุดติดขัดที่ซ่อนอยู่

หนึ่งในความท้าทายสำคัญของระบบสุขภาพคือคอขวดที่มองไม่เห็น ซึ่งทำให้การดูแลล่าช้า ตัวอย่างเช่น ผู้ป่วยอาจต้องรอหลายชั่วโมงเพราะยังไม่มีผู้ตรวจทานผลวินิจฉัยบางรายการ หรือเริ่มวางแผนจำหน่ายช้าเกินไป การใช้ process mining กับข้อมูล Epic EHR ช่วยให้คุณแยกวิเคราะห์จุดติดขัดเหล่านี้ได้ คุณอาจพบว่าบางแผนกใช้เวลาคัดกรองนานกว่าแผนกอื่นอย่างชัดเจน หรือเส้นทางการรักษาบางแบบนำไปสู่การกลับมารักษาซ้ำโดยไม่คาดคิดอยู่บ่อยครั้ง เมื่อระบุจุดเหล่านี้ได้ คุณจะวางมาตรการแก้ไขได้ตรงจุด เช่น ปรับจำนวนบุคลากรในช่วงที่มีผู้ป่วยเข้ารับบริการมาก หรือให้ EHR ส่งการแจ้งเตือนเพื่อช่วยให้บุคลากรทางคลินิกดำเนินการได้เร็วขึ้น

วัดผลด้วย KPI ทางคลินิกและการปฏิบัติงาน

การปรับปรุงเส้นทางการดูแลผู้ป่วยช่วยให้เห็นผลที่วัดได้จากตัวชี้วัดสำคัญหลายด้าน สิ่งแรกคือการลดระยะเวลารวมของกระบวนการ ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการหมุนเวียนเตียงและความสามารถในการรองรับผู้ป่วย เมื่อปรับการไหลเวียนตั้งแต่รับผู้ป่วยจนถึงจำหน่ายให้คล่องตัวขึ้น คุณจะดูแลผู้ป่วยได้มากขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องเพิ่มพื้นที่หรืออาคาร นอกจากนี้ process mining ยังช่วยตรวจสอบการปฏิบัติตามแนวทางการดูแลทางคลินิก ซึ่งสำคัญต่อทั้งความปลอดภัยของผู้ป่วยและการเบิกจ่ายจากบริษัทประกัน การลดความแตกต่างในการให้บริการช่วยให้การดูแลมีความสม่ำเสมอและคาดการณ์ได้ดีขึ้น ทั้งยังลดการใช้ทรัพยากรที่สูญเปล่าและช่วยให้ผู้ป่วยได้รับประสบการณ์ที่ราบรื่น พร้อมมองเห็นเส้นทางสู่การฟื้นตัวได้ชัดเจนขึ้น

ยกระดับการปฏิบัติงานด้านสุขภาพ

การเริ่มปรับปรุงกระบวนการทางคลินิกไม่จำเป็นต้องรื้อระบบเดิมทั้งหมด แต่เริ่มได้จากการเปลี่ยนมุมมอง จากการจัดการงานแต่ละรายการมาเป็นการดูแลลำดับงานตั้งแต่ต้นจนจบ เทมเพลตที่ออกแบบมาสำหรับ Epic EHR ช่วยให้คุณเห็นภาพการทำงานปัจจุบันและเริ่มค้นหาจุดที่ปรับปรุงได้ง่าย ไม่ว่าจะต้องการลดเวลารอในแผนกฉุกเฉิน เพิ่มประสิทธิภาพห้องผ่าตัด หรือให้ผู้ป่วยได้รับการติดตามผลตรงเวลา ข้อมูลที่ต้องใช้มีอยู่ในระบบของคุณแล้ว สิ่งสำคัญคือใช้ process mining เพื่อดึงข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ประกอบการตัดสินใจ ซึ่งเป็นประโยชน์ทั้งต่อบุคลากรและผู้ป่วยที่พึ่งพาการดูแลของคุณ.

เส้นทางการดูแลผู้ป่วย การประสานงานดูแลผู้ป่วย การวางแผนจำหน่ายผู้ป่วย เวิร์กโฟลว์ทางคลินิก การไหลของผู้ป่วย การปฏิบัติงานด้านสุขภาพ การจัดการรับผู้ป่วย แนวทางการดูแลทางคลินิก การปฏิบัติงานของโรงพยาบาล ประสบการณ์ของผู้ป่วย กระบวนการด้านสุขภาพ

ปัญหาและความท้าทายที่พบบ่อย

ระบุความท้าทายที่ส่งผลต่อคุณ

ผู้ป่วยมักต้องรอนานระหว่างลงทะเบียนกับการประเมินเบื้องต้น ซึ่งกระทบต่อความปลอดภัยและลดคะแนนความพึงพอใจ คอขวดในช่วงต้นของเส้นทางการดูแลส่งผลต่อเนื่อง ทำให้เวิร์กโฟลว์ทางคลินิกทั้งหมดช้าลงและเพิ่มความแออัดในแผนกฉุกเฉิน

ProcessMind วิเคราะห์บันทึกเหตุการณ์ใน Epic EHR เพื่อระบุว่าความล่าช้าในการคัดกรองเกิดขึ้นตรงไหน และผู้ป่วยกลุ่มใดได้รับผลกระทบมากที่สุด เมื่อเห็นช่วงเวลาระหว่างการลงทะเบียนกับการประเมิน ผู้บริหารด้านสุขภาพจะจัดสรรบุคลากรใหม่ในช่วงที่มีผู้ป่วยมาก เพื่อให้ผู้ป่วยได้รับการดูแลเบื้องต้นเร็วขึ้น.

หากเริ่มวางแผนจำหน่ายผู้ป่วยก่อนออกจากโรงพยาบาลเพียงไม่กี่ชั่วโมง งานธุรการอาจติดขัดและเตียงยังถูกใช้งาน ทั้งที่ควรพร้อมรับผู้ป่วยรายใหม่ ความไม่มีประสิทธิภาพนี้ทำให้ระยะเวลานอนโรงพยาบาลเฉลี่ยเพิ่มขึ้นและจำกัดความสามารถในการรองรับผู้ป่วย ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อรายได้และการไหลเวียนของผู้ป่วย

โซลูชันของเราติดตามเวลาที่เริ่มวางแผนจำหน่ายเทียบกับระยะเวลาทั้งหมดของตอนการรักษาใน Epic EHR เมื่อระบุกรณีที่เริ่มวางแผนช้าได้ เราจะช่วยให้ผู้ดูแลระบบกำหนดแนวทางเริ่มวางแผนตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อให้การเปลี่ยนผ่านราบรื่นและบริหารจัดการเตียงได้ดีขึ้น.

ความล่าช้าระหว่างการสั่งตรวจวินิจฉัยกับการตรวจจริงมักทำให้การตัดสินใจทางคลินิกหยุดชะงัก เมื่อบุคลากรทางคลินิกต้องรอผลตรวจทางห้องปฏิบัติการหรือภาพถ่ายทางการแพทย์ แผนการรักษาทั้งหมดก็ต้องรอไปด้วย ส่งผลให้ผู้ป่วยอยู่ในโรงพยาบาลนานขึ้นและการรักษาที่จำเป็นล่าช้า

เมื่อทำแผนที่วงจรการตรวจวินิจฉัยใน Epic EHR ProcessMind จะแสดงแผนกหรือประเภทการตรวจที่ทำให้เกิดความล่าช้าเป็นประจำ ข้อมูลนี้ช่วยให้ผู้จัดการแก้ปัญหาการขาดแคลนทรัพยากรหรือความไม่มีประสิทธิภาพในแผนกห้องปฏิบัติการและรังสีวิทยา เพื่อให้ผู้ป่วยผ่านขั้นตอนการดูแลได้เร็วขึ้น.

การย้ายผู้ป่วยจากแผนกฉุกเฉินไปยังหอผู้ป่วยเฉพาะทาง หรือระหว่างหน่วยงาน มักต้องรอนานจนการดูแลขาดความต่อเนื่อง ความล่าช้าในการส่งต่อทำให้บุคลากรต้องใช้ทรัพยากรไปกับการประสานงาน และผู้ป่วยอาจไม่ได้รับการดูแลในสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม ซึ่งส่งผลเสียต่อผลลัพธ์ทางคลินิกได้

ProcessMind แสดงรูปแบบการย้ายผู้ป่วยและเวลารอที่บันทึกไว้ในโมดูล Epic EHR เช่น Cadence และ EpicCare ให้เห็นอย่างชัดเจน พร้อมระบุจุดส่งต่องานที่ใช้เวลานานกว่าที่ควร เพื่อให้ทีมปรับปรุงการสื่อสารและการประสานงานระหว่างแผนกได้.

ผู้ป่วยที่ได้รับการวินิจฉัยคล้ายกันอาจได้รับการรักษาตามแผนแตกต่างกันมาก ส่งผลให้คาดการณ์ผลลัพธ์ได้ยากและเพิ่มต้นทุนการปฏิบัติงาน เมื่อบุคลากรทางการแพทย์ไม่ปฏิบัติตามแนวทางที่กำหนดโดยไม่มีเหตุผลชัดเจน องค์กรก็รักษามาตรฐานการดูแลให้สม่ำเสมอได้ยาก

ProcessMind วิเคราะห์บันทึกกิจกรรมใน Epic EHR เพื่อเปรียบเทียบเส้นทางการรักษาจริงของผู้ป่วยกับแนวทางทางคลินิกมาตรฐาน ผลวิเคราะห์แสดงจุดที่มีการเบี่ยงเบน ช่วยให้ผู้นำทีมคลินิกปรับเวิร์กโฟลว์ให้เป็นมาตรฐาน และดูแลให้ผู้ป่วยได้รับการรักษาที่มีหลักฐานรองรับและเหมาะสมที่สุด.

เวลาที่ผู้ป่วยต้องรอแพทย์เฉพาะทางเข้าประเมินอาจทำให้พักรักษาตัวนานขึ้น โดยเฉพาะในกรณีที่ซับซ้อน ความล่าช้ามักเกิดจากการสื่อสารที่ไม่ทั่วถึงหรือการจัดตารางที่ไม่ลงตัว ทำให้ผู้ป่วยต้องครองเตียงในโรงพยาบาลนานเกินความจำเป็นทางคลินิก

แพลตฟอร์มของเราติดตามระยะเวลาตั้งแต่ส่งคำขอปรึกษาจนถึงเวลาที่แพทย์เฉพาะทางเข้าพบผู้ป่วยใน Epic EHR เมื่อทราบว่าสาขาใดหรือช่วงเวลาใดมีความล่าช้าบ่อย องค์กรด้านสุขภาพก็วางแผนความพร้อมของแพทย์เฉพาะทางได้ดีขึ้นและลดระยะเวลาพักรักษาโดยรวม.

การให้ยาล่าช้าหลังมีคำสั่งยาอาจขัดขวางการฟื้นตัวและนำไปสู่ภาวะแทรกซ้อนทางคลินิก ในสภาพแวดล้อมที่มีงานเร่งด่วน ผู้บริหารอาจมองไม่เห็นช่วงเวลาที่ล่าช้าเหล่านี้ แต่ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพการดูแลและความปลอดภัยของผู้ป่วย

ProcessMind ติดตามช่วงเวลาระหว่างการสั่งยาและการให้ยาที่บันทึกไว้ใน Epic EHR ช่วยให้หัวหน้าทีมพยาบาลเห็นความล่าช้าที่เกิดซ้ำและจัดการสนับสนุนหรือปรับกระบวนการได้ตรงจุด เพื่อให้ผู้ป่วยทุกคนได้รับยาตรงเวลา.

ผู้ป่วยที่กลับมาโรงพยาบาลไม่นานหลังจำหน่ายอาจสะท้อนถึงช่องว่างในการดูแลช่วงแรก หรือคำแนะนำก่อนกลับบ้านที่ไม่เพียงพอ การกลับเข้ารักษาซ้ำบ่อยครั้งเพิ่มค่าใช้จ่าย ลดจำนวนเตียงที่พร้อมให้บริการ และอาจทำให้ผู้จ่ายค่ารักษาปรับลดเงินชดเชยเมื่อพบว่าตัวชี้วัดคุณภาพไม่เป็นไปตามเกณฑ์

ProcessMind วิเคราะห์ข้อมูลการเข้ารับบริการของผู้ป่วยตลอดช่วงการรักษาและเหตุการณ์กลับเข้ารักษาซ้ำใน Epic EHR เพื่อหาปัจจัยหรือข้อบกพร่องในกระบวนการที่มักเกิดก่อนผู้ป่วยกลับมา ข้อมูลนี้ช่วยให้ผู้ให้บริการปรับปรุงการวางแผนจำหน่ายและการติดตามดูแลผู้ป่วยกลุ่มเสี่ยงสูง.

หากไม่ได้นัดหมายติดตามผลก่อนผู้ป่วยออกจากสถานพยาบาล ความเสี่ยงที่ผู้ป่วยจะไม่ปฏิบัติตามคำแนะนำหรือมีสุขภาพทรุดลงก็เพิ่มขึ้น การนัดหมายด้วยตนเองอาจทำให้พลาดโอกาส เพราะบุคลากรอาจมองข้ามขั้นตอนนี้ในช่วงที่มีการจำหน่ายผู้ป่วยจำนวนมาก

ProcessMind ตรวจสอบบันทึกเหตุการณ์ใน Epic EHR ว่ามีการนัดติดตามผลเป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนจำหน่ายหรือไม่ พร้อมแสดงกรณีที่ตกหล่น ช่วยให้คลินิกตั้งการแจ้งเตือนอัตโนมัติหรือปรับเวิร์กโฟลว์ เพื่อให้ผู้ป่วยทุกคนมีแผนดูแลต่อเนื่องที่ชัดเจน.

หากใช้เวลานานตั้งแต่การประเมินเบื้องต้นจนถึงการยืนยันการวินิจฉัย การรักษาเฉพาะทางก็เริ่มช้าและผู้ป่วยต้องอยู่กับความไม่แน่นอนนานขึ้น คอขวดนี้มักเกิดจากการสื่อสารที่ไม่ต่อเนื่องระหว่างหน่วยบริการตรวจวินิจฉัยกับทีมดูแลหลัก

เครื่องมือของเราแสดงภาพขั้นตอนตรวจวินิจฉัยตั้งแต่ต้นจนจบในเส้นทางการรักษาของ Epic EHR พร้อมวัดเวลาตั้งแต่คัดกรองจนถึงยืนยันการวินิจฉัย เมื่อเห็นว่าขั้นตอนใดหยุดชะงัก ทีมดูแลสุขภาพก็ประสานงานได้ดีขึ้นและเริ่มการรักษาที่ตรงจุดได้เร็วขึ้น.

เป้าหมายทั่วไป

กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ

การประเมินเบื้องต้นอย่างทันท่วงทีมีความสำคัญต่อความปลอดภัยและผลลัพธ์ทางคลินิกของผู้ป่วย การลดเวลาตั้งแต่ลงทะเบียนจนถึงคัดกรองช่วยให้ผู้ป่วยกลุ่มเสี่ยงสูงได้รับการดูแลทันที ลดโอกาสที่อาการจะแย่ลง และช่วยให้ผู้ป่วยได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้นทั้งในแผนกฉุกเฉินและผู้ป่วยนอก การตอบสนองอย่างรวดเร็วเป็นก้าวแรกของการดูแลที่มีประสิทธิภาพ

ProcessMind แสดงขั้นตอนตั้งแต่ลงทะเบียนจนถึงประเมินผู้ป่วยใน Epic EHR เพื่อระบุช่วงเวลาหรือแผนกที่เกิดคอขวด เมื่อวิเคราะห์รูปแบบเหล่านี้แล้ว ผู้บริหารด้านสุขภาพสามารถปรับจำนวนบุคลากรหรือขั้นตอนรับผู้ป่วย เพื่อให้ผู้ป่วยเข้าสู่การดูแลทางคลินิกได้เร็วขึ้น 20 เปอร์เซ็นต์ และเพิ่มประสิทธิภาพการคัดกรองโดยตรง.

การวางแผนจำหน่ายอย่างมีประสิทธิภาพช่วยรักษาความพร้อมของเตียงในโรงพยาบาลและป้องกันผู้ป่วยต้องรอเตียงในแผนกฉุกเฉิน หากปรับขั้นตอนการจำหน่ายให้คล่องตัวขึ้น โรงพยาบาลก็หมุนเวียนเตียงได้เร็วขึ้นและรับผู้ป่วยรายใหม่โดยไม่ต้องรอนานเกินจำเป็น ช่วยให้การไหลเวียนของผู้ป่วยทั่วทั้งองค์กรดีขึ้น

การใช้ process mining กับข้อมูล Epic EHR ช่วยให้ทีมเห็นขั้นตอนสำคัญที่ทำให้การจำหน่ายล่าช้า เช่น รอผลตรวจทางห้องปฏิบัติการหรือรอคำสั่งจากฝ่ายเภสัชกรรม ProcessMind แสดงจุดติดขัดเหล่านี้ เพื่อให้ผู้ให้บริการวางแผนจำหน่ายล่วงหน้าและลดระยะเวลาพักรักษาเฉลี่ยได้ 15 เปอร์เซ็นต์ขึ้นไป โดยยังรักษาคุณภาพการดูแล.

การได้ผลตรวจวินิจฉัยอย่างรวดเร็วเป็นพื้นฐานของการตัดสินใจรักษาที่ทันท่วงที การลดเวลาตั้งแต่สั่งตรวจจนยืนยันการวินิจฉัยช่วยป้องกันความล่าช้าในการรักษา และช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์ดำเนินแผนดูแลที่เหมาะสมได้เร็วขึ้น ส่งผลให้ระยะเวลาการรักษาโดยรวมสั้นลงและลดค่าใช้จ่ายต่อผู้ป่วย

ProcessMind ติดตามขั้นตอนของคำสั่งตรวจวินิจฉัยใน Epic EHR เพื่อแสดงจุดที่เกิดความล่าช้า ไม่ว่าจะเป็นห้องปฏิบัติการ งานตรวจภาพวินิจฉัย หรือช่วงที่แพทย์ทบทวนผล เมื่อองค์กรติดตามรอบเวลาเหล่านี้ ก็ปรับชุดคำสั่งตรวจและเวิร์กโฟลว์การสื่อสารได้ เพื่อให้ใช้เวลาวินิจฉัยน้อยลงและตัดสินใจรักษาจากข้อมูลล่าสุด.

การย้ายผู้ป่วยภายในโรงพยาบาลมักมีช่องว่างในการสื่อสารและอุปสรรคด้านการประสานงาน จนผู้ป่วยต้องรอโดยไม่รู้กำหนด การย้ายผู้ป่วยจากแผนกฉุกเฉินไปยังหอผู้ป่วยในหรือระหว่างหน่วยเฉพาะทางให้เร็วขึ้น ช่วยให้การดูแลต่อเนื่องและใช้ทรัพยากรทางคลินิกได้คุ้มค่าขึ้น ทั้งยังป้องกันคอขวดที่กระทบต่อการทำงานของโรงพยาบาลโดยรวม

ProcessMind ทำแผนที่เส้นทางผู้ป่วยระหว่างแผนกต่างๆ ในโรงพยาบาลจากข้อมูล Epic EHR และระบุจุดส่งต่องานที่เกิดความล่าช้าบ่อยที่สุด ผู้จัดการจึงแก้คอขวดของแต่ละแผนกได้ตรงจุด และเพิ่มประสิทธิภาพการย้ายผู้ป่วยได้สูงสุด 25 เปอร์เซ็นต์ เพื่อให้ผู้ป่วยไปถึงระดับการดูแลที่เหมาะสมโดยไม่ต้องรอ.

การกำหนดมาตรฐานการดูแลด้วยแนวทางที่อิงหลักฐานมีความสำคัญต่อคุณภาพการรักษาและความปลอดภัยของผู้ป่วย การปฏิบัติตามแนวทางอย่างสม่ำเสมอช่วยลดความแตกต่างในการดูแล ทำให้คาดการณ์ระยะเวลาฟื้นตัวได้ดีขึ้น และช่วยให้ผู้ป่วยได้รับการรักษาที่เหมาะสม ไม่ว่าแพทย์ผู้ดูแลจะเป็นใคร

ProcessMind วิเคราะห์เส้นทางการรักษาจริงใน Epic EHR เทียบกับแนวทางที่กำหนด เพื่อระบุจุดที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนด หัวหน้าทีมคลินิกจึงจัดการอบรมเฉพาะจุดหรือปรับเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกได้ เพื่อให้ผู้ป่วยมากกว่า 90 เปอร์เซ็นต์ได้รับการดูแลตามแนวทางที่กำหนด ช่วยให้คาดการณ์ผลลัพธ์ได้ดีขึ้นและลดภาวะแทรกซ้อน.

การประเมินจากแพทย์เฉพาะทางมักจำเป็นต่อการตัดสินใจรักษาในกรณีซับซ้อน หากตอบรับคำปรึกษาช้า เส้นทางการรักษาทั้งหมดอาจหยุดชะงัก ทำให้ผู้ป่วยพักรักษาตัวนานขึ้นและมีค่าใช้จ่ายสูงขึ้น การเร่งการปรึกษาช่วยให้ทีมดูแลนำความเชี่ยวชาญเฉพาะทางมาประกอบแผนการรักษาได้เร็วขึ้น และช่วยให้ผู้ป่วยฟื้นตัวได้เร็วขึ้น

ProcessMind ช่วยให้องค์กรวัดเวลาตั้งแต่ส่งคำขอปรึกษาจนถึงการบันทึกความเห็นของแพทย์เฉพาะทางใน Epic EHR เมื่อทราบว่าแผนกหรือสาขาใดใช้เวลาตอบกลับนานที่สุด องค์กรก็ปรับระบบแจ้งเตือนและข้อตกลงระดับการให้บริการได้ เพื่อให้ทีมคลินิกร่วมมือกันเร็วขึ้นและลดระยะเวลาการรักษาโดยรวม.

การให้ยาอย่างแม่นยำมีความสำคัญต่อการฟื้นตัวและการป้องกันเหตุไม่พึงประสงค์ การให้ยาตามกำหนดช่วยให้แผนการรักษาได้ผลดีและเพิ่มความปลอดภัยตลอดช่วงที่ผู้ป่วยพักรักษา ทั้งยังลดความเสี่ยงจากความผิดพลาดหรือปัญหาที่เกี่ยวข้องกับยา

ProcessMind ดึงข้อมูลเวลาใน Epic EHR มาติดตามช่วงเวลาระหว่างการสั่งยาและการให้ยา ทำให้เห็นประสิทธิภาพของเวิร์กโฟลว์ฝ่ายเภสัชกรรมและทีมพยาบาลอย่างชัดเจน ทีมจึงปรับขั้นตอนได้ตรงจุด ลดการให้ยาล่าช้า และมุ่งให้การให้ยาตรงเวลาได้ถึง 98 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งช่วยให้ผู้ป่วยฟื้นตัวเร็วขึ้น.

การกลับเข้ารักษาในโรงพยาบาลภายใน 30 วันเป็นตัวชี้วัดสำคัญของคุณภาพการดูแลและการเบิกจ่ายค่ารักษา หากปรับปรุงการดูแลตั้งแต่ช่วงแรก และดูแลให้ผู้ป่วยมีอาการคงที่พร้อมได้รับข้อมูลครบถ้วนก่อนจำหน่าย ผู้ให้บริการด้านสุขภาพก็ลดโอกาสเกิดภาวะแทรกซ้อนที่ทำให้ต้องกลับมาโรงพยาบาลได้ ซึ่งเป็นผลดีทั้งต่อผู้ป่วยและผู้ให้บริการ

ProcessMind วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบเส้นทางผู้ป่วยกับข้อมูลการกลับเข้ารักษาซ้ำใน Epic EHR เพื่อระบุเส้นทางการดูแลที่มักนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ดี ข้อมูลนี้ช่วยให้ผู้ให้บริการปรับเกณฑ์การจำหน่ายและการประสานงานดูแลหลังออกจากโรงพยาบาล โดยตั้งเป้าลดอัตราการกลับเข้ารักษาซ้ำ 10 ถึง 20 เปอร์เซ็นต์ ด้วยการระบุเส้นทางที่มีความเสี่ยงสูงก่อนสิ้นสุดการรักษา.

การดูแลผู้ป่วยไม่ได้สิ้นสุดเมื่อออกจากโรงพยาบาล การนัดติดตามผลก่อนจำหน่ายมีความสำคัญต่อการติดตามการฟื้นตัวและป้องกันภาวะแทรกซ้อน การเชื่อมต่อการดูแลระหว่างผู้ป่วยในกับผู้ป่วยนอกอย่างต่อเนื่องช่วยให้การรักษาไม่ขาดช่วงและส่งเสริมสุขภาพในระยะยาว

ProcessMind ระบุจุดที่ตกหล่นหรือล่าช้าในการนัดติดตามผลระหว่างขั้นตอนจำหน่ายในโมดูล Epic EHR เช่น Cadence เมื่อเห็นปัญหาเหล่านี้ องค์กรก็ใช้การแจ้งเตือนและเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเพื่อให้ผู้ป่วยทุกคนมีนัดติดตามผล ช่วยให้สุขภาพในระยะยาวดีขึ้นและลดภาระงานธุรการของทีมพยาบาล.

เวลาที่ใช้กว่าจะยืนยันการวินิจฉัยส่งผลโดยตรงต่อการเริ่มรักษาอย่างตรงจุด การเร่งขั้นตอนนี้ช่วยลดความกังวลของผู้ป่วยและป้องกันไม่ให้อาการลุกลาม นำไปสู่การรักษาทางคลินิกที่มีประสิทธิภาพขึ้นและลดระยะเวลาพักรักษาโดยรวมในกรณีซับซ้อน

ProcessMind วิเคราะห์ลำดับกิจกรรมใน Epic EHR ตั้งแต่การประเมินเบื้องต้นจนถึงการยืนยันการวินิจฉัย เพื่อหาขั้นตอนตรวจวินิจฉัยที่ทำให้ล่าช้ามากที่สุด เมื่อปรับเวิร์กโฟลว์ให้คล่องตัว ทีมคลินิกก็อาจวินิจฉัยได้เร็วขึ้น 30 เปอร์เซ็นต์ เริ่มแผนการรักษาหลักได้เร็วขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพการดูแลผู้ป่วย.

แนวทางปรับปรุงเส้นทางผู้ป่วย 6 ขั้นตอน

ดาวน์โหลดเทมเพลต

ส่งออกข้อมูลของคุณ

อัปโหลดชุดข้อมูลของคุณ

วิเคราะห์กระบวนการของคุณ

นำการปรับปรุงไปใช้

ติดตามกระบวนการของคุณ

ดาวน์โหลดเทมเพลต

สิ่งที่ต้องทำ

รับเทมเพลต Excel ที่ออกแบบมาสำหรับโครงสร้างข้อมูล Epic EHR โดยเฉพาะ เพื่อให้จับคู่ฟิลด์ทางคลินิกและธุรการได้ถูกต้อง.

ดูคู่มือเทมเพลตข้อมูล ดาวน์โหลดเทมเพลต

เหตุผลที่สำคัญ

เริ่มจากโครงสร้างที่ตั้งค่าไว้แล้วช่วยลดข้อผิดพลาดในการจับคู่ข้อมูล และจัดข้อมูลการเข้ารับบริการของผู้ป่วยให้ตรงตามข้อกำหนดของ process mining.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

โครงสร้างข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับวิเคราะห์เส้นทางผู้ป่วย.

ข้อมูลเชิงลึกด้านการดูแลทางคลินิกของคุณ

เห็นภาพเวิร์กโฟลว์ใน Epic EHR ของคุณได้ชัดเจน

ProcessMind แสดงภาพการปฏิบัติงานทางคลินิกของคุณอย่างชัดเจน ด้วยการทำแผนที่ทุกขั้นตอนในเส้นทางของผู้ป่วย คุณจะพบจุดที่ทำงานได้ไม่มีประสิทธิภาพและได้ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับปรับปรุงการวางแผนจำหน่ายและการคัดกรอง.

ดูเส้นทางจริงของผู้ป่วยได้แบบเรียลไทม์
ค้นหาสาเหตุของความล่าช้าในการจำหน่ายผู้ป่วย
วิเคราะห์ประสิทธิภาพการคัดกรองในแต่ละแผนก
ติดตามผลจากการเปลี่ยนแปลงการปฏิบัติงาน

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

ผลลัพธ์ที่พิสูจน์ได้

ยกระดับคุณภาพการดูแลทางคลินิกและการปฏิบัติงาน

องค์กรด้านสุขภาพใช้ process mining เพื่อแสดงภาพ Patient Episode ทั้งหมดใน Epic EHR ช่วยให้ทีมลดความล่าช้าในการดูแลและใช้ทรัพยากรได้คุ้มค่าขึ้น ตัวชี้วัดเหล่านี้แสดงให้เห็นผลของการปรับปรุงกระบวนการโดยใช้ข้อมูลที่มีต่อประสบการณ์ของผู้ป่วย.

0 %

ผู้ป่วยได้รับการดูแลเร็วขึ้น

ลดเวลาจนเสร็จสิ้นการคัดกรอง

การปรับขั้นตอนตั้งแต่ลงทะเบียนจนถึงประเมินเบื้องต้นให้เหมาะสม ช่วยให้ผู้ป่วยได้รับการดูแลทางคลินิกเร็วขึ้นมาก.

0 %

ลดอัตราการกลับเข้ารักษาซ้ำ

ลดการกลับเข้ารักษาซ้ำโดยไม่ได้วางแผน

การระบุช่องว่างในการวางแผนจำหน่ายและการติดตามผลช่วยป้องกันไม่ให้ผู้ป่วยกลับมารับการดูแลโดยไม่ได้วางแผนภายใน 30 วันหลังจำหน่าย.

0 %

เพิ่มการปฏิบัติตามแนวทางการดูแล

เพิ่มการปฏิบัติตามแนวทางที่กำหนด

การจัดเส้นทางการรักษาของผู้ป่วยให้สอดคล้องกับมาตรฐานที่อิงหลักฐาน ช่วยให้ดำเนินขั้นตอนทางคลินิกตามลำดับที่ถูกต้องและส่งเสริมผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่ดีขึ้น.

0 days

เพิ่มความพร้อมของเตียง

ลดระยะเวลาพักรักษาโดยรวม

การเริ่มวางแผนจำหน่ายตั้งแต่ช่วงต้นของการรักษาช่วยคืนเตียงสำคัญให้พร้อมใช้งาน และลดคอขวดด้านการประสานงานระหว่างย้ายหอผู้ป่วย.

0 hours

เข้าถึงแพทย์เฉพาะทางได้เร็วขึ้น

ลดเวลารอรับคำปรึกษา

การลดเวลาตั้งแต่ส่งคำขอปรึกษาจนถึงการประเมินจริง ช่วยเร่งการตัดสินใจรักษาและทำให้ผู้ป่วยได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้น.

ผลลัพธ์แตกต่างกันตามความซับซ้อนของกระบวนการและคุณภาพข้อมูล ตัวเลขเหล่านี้เป็นผลการปรับปรุงที่พบได้ทั่วไปจากการนำระบบไปใช้ในองค์กรด้านสุขภาพ.

ข้อมูลที่แนะนำ

เริ่มจากกิจกรรมและคุณลักษณะหลักเหล่านี้ เพื่อวางรากฐานที่ชัดเจนให้โครงการ process mining ของคุณ.

เพิ่งเริ่มใช้บันทึกเหตุการณ์ใช่ไหม เรียนรู้ วิธีสร้าง event log สำหรับ process mining.

แอตทริบิวต์

ข้อมูลสำคัญที่ควรบันทึกเพื่อใช้วิเคราะห์

รหัสเฉพาะที่ใช้ระบุการพบแพทย์หรือช่วงการรักษาของผู้ป่วยแต่ละครั้ง.

เหตุผลที่สำคัญ

เป็นคีย์หลักที่ใช้เชื่อมเหตุการณ์ต่างๆ ให้เป็นเคสกระบวนการเดียวกัน.

การดำเนินการทางคลินิกหรืองานธุรการที่เกิดขึ้น.

เหตุผลที่สำคัญ

ใช้ระบุขั้นตอนของกระบวนการและแสดงภาพเวิร์กโฟลว์.

วันที่และเวลาที่กิจกรรมเกิดขึ้นอย่างแม่นยำ.

เหตุผลที่สำคัญ

ใช้คำนวณเวลาที่ใช้ในแต่ละรอบ เวลานำ และลำดับของกระบวนการ.

เวลาที่กิจกรรมเสร็จสิ้น.

เหตุผลที่สำคัญ

ใช้คำนวณระยะเวลาของกิจกรรมและการใช้ทรัพยากร.

หน่วยงานหรือแผนกของโรงพยาบาลที่ดำเนินกิจกรรม.

เหตุผลที่สำคัญ

ใช้กรองข้อมูลตามหน่วยงานและวิเคราะห์การส่งต่องาน.

รหัสของผู้ใช้หรือบุคลากรทางการแพทย์ที่ดำเนินกิจกรรม.

เหตุผลที่สำคัญ

ใช้วิเคราะห์ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพและภาระงานของบุคลากรแต่ละคน.

หมายเลขเวชระเบียนที่ใช้ระบุตัวผู้ป่วย.

เหตุผลที่สำคัญ

จำเป็นต่อการระบุการเข้ารับบริการซ้ำและวิเคราะห์ประวัติผู้ป่วย.

คะแนนความรุนแรงที่กำหนดให้ผู้ป่วยระหว่างการคัดกรอง.

เหตุผลที่สำคัญ

ใช้แบ่งกระบวนการตามความเร่งด่วนและปริมาณทรัพยากรที่คาดว่าจะใช้.

ประเภทการเข้ารับบริการของผู้ป่วย เช่น ผู้ป่วยในหรือผู้ป่วยฉุกเฉิน.

เหตุผลที่สำคัญ

ให้บริบทภาพรวมของกระบวนการแต่ละรายการ.

รหัส ICD-10 หรือรหัสภายในที่ใช้ระบุการวินิจฉัยหลัก.

เหตุผลที่สำคัญ

ใช้จัดกลุ่มเคสที่มีลักษณะทางคลินิกใกล้เคียงกันเพื่อวิเคราะห์การปฏิบัติตามแนวทาง.

ระบุว่าผู้ป่วยกลับมาเข้ารักษาโดยไม่คาดคิดภายใน 30 วันหรือไม่.

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยระบุปัญหาในกระบวนการจำหน่ายผู้ป่วยและประเด็นด้านคุณภาพการดูแล.

สถานที่ที่ผู้ป่วยไปหลังจำหน่าย เช่น บ้าน สถานดูแลผู้ป่วยระยะยาว หรือเสียชีวิต.

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยให้เข้าใจผลลัพธ์ของกระบวนการดูแลผู้ป่วยในบริบทที่เหมาะสม.

กิจกรรม

ขั้นตอนกระบวนการที่ควรติดตามและปรับปรุง

การสร้างระเบียนการเข้ารับบริการของผู้ป่วยในระบบเป็นครั้งแรก ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของช่วงการดูแล เหตุการณ์นี้บันทึกเมื่อผู้ป่วยมาถึงจุดลงทะเบียนหรือแผนกฉุกเฉิน และลงทะเบียนเข้าระบบ Epic.

เหตุผลที่สำคัญ

เป็นจุดเริ่มต้นของเส้นทางผู้ป่วยทั้งหมด และใช้คำนวณระยะเวลาพักรักษาโดยรวม จำเป็นต่อแดชบอร์ด 'ปริมาณงานและเวลารอในการคัดกรอง'.

การประเมินเบื้องต้นหรือการคัดกรองโดยพยาบาลเสร็จสิ้น โดยทั่วไปบันทึกเมื่อส่งแบบฟอร์มคัดกรอง หรือเมื่อสถานะการคัดกรองเปลี่ยนเป็น 'Complete'.

เหตุผลที่สำคัญ

จำเป็นต่อแดชบอร์ด 'ปริมาณงานและเวลารอในการคัดกรอง' เพื่อวัดประสิทธิภาพขั้นตอนรับผู้ป่วย ความล่าช้าตรงนี้ส่งผลต่อเนื่องไปยังเส้นทางการดูแลทั้งหมด.

การบันทึกการวินิจฉัยที่ยืนยันแล้วในรายการปัญหาสุขภาพของผู้ป่วยหรือฟิลด์การวินิจฉัยของการเข้ารับบริการ เป็นจุดสิ้นสุดของขั้นตอนตรวจหาสาเหตุ.

เหตุผลที่สำคัญ

จำเป็นต่อ KPI 'เวลาจนถึงการวินิจฉัยที่ชัดเจน' และเป็นจุดเปลี่ยนจากการประเมินไปสู่การรักษาที่ตรงจุด.

การปิดการเข้ารับบริการผู้ป่วยในอย่างเป็นทางการ บันทึกเมื่อจำหน่ายผู้ป่วยออกจากทะเบียนผู้ป่วยในในระบบ.

เหตุผลที่สำคัญ

เป็นจุดสิ้นสุดอย่างเป็นทางการของช่วงการรักษาสำหรับคำนวณ 'ระยะเวลาพักรักษา' และจำเป็นต่อ 'การค้นหารูปแบบเส้นทางผู้ป่วย'.

คำถามที่พบบ่อย

process mining สำหรับเส้นทางผู้ป่วยคืออะไร?

Process mining ใช้ข้อมูลบันทึกใน Epic EHR เพื่อแสดงให้เห็นว่าผู้ป่วยเดินทางผ่านสถานพยาบาลของคุณอย่างไร ระบบระบุคอขวดที่ซ่อนอยู่ เช่น ความล่าช้าในการคัดกรองหรือการย้ายไปหอผู้ป่วย ซึ่งรายงานทั่วไปอาจมองไม่เห็น วิธีวิเคราะห์จากข้อมูลนี้ช่วยให้คุณเห็นรูปแบบที่เกิดขึ้นจริง แทนการคาดเดาว่าปัญหาอยู่ตรงไหน.

เราจะดึงข้อมูลจาก Epic EHR มาวิเคราะห์ได้อย่างไร?

โดยทั่วไป คุณจะดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลรายงาน Clarity หรือ Caboodle โดยเน้นบันทึกเหตุการณ์ที่เชื่อมโยงกับ Patient Episode ข้อมูลที่ดึงมาต้องมีรหัสระบุที่ไม่ซ้ำกัน คำอธิบายกิจกรรม เช่น เริ่มคัดกรองหรือจำหน่ายเสร็จสิ้น และเวลาที่เกิดเหตุการณ์แต่ละรายการ ทีมส่วนใหญ่ใช้คำสั่ง SQL มาตรฐานหรือ data pipeline ของ ETL ที่มีอยู่ เพื่อดึงข้อมูลอย่างปลอดภัย.

process mining ช่วยลดความล่าช้าในการจำหน่ายผู้ป่วยได้หรือไม่?

ได้ เครื่องมือนี้ระบุได้ว่าขั้นตอนจำหน่ายติดขัดตรงไหน ไม่ว่าจะเป็นการรอรถรับส่ง การอนุมัติจากฝ่ายเภสัชกรรม หรือการลงนามของแพทย์ เมื่อเห็นจุดติดขัดเหล่านี้ ผู้จัดการด้านคลินิกก็ปรับขั้นตอนให้ตรงจุด เพื่อลดเวลาจำหน่ายและเพิ่มจำนวนเตียงที่พร้อมให้บริการได้ นอกจากนี้ คุณยังติดตามผลของการเปลี่ยนแปลงได้แบบเรียลไทม์ เพื่อให้มั่นใจว่าการปรับปรุงยังคงได้ผล.

เราต้องเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์ทางคลินิกเพื่อใช้เครื่องมือนี้หรือไม่?

ไม่จำเป็น process mining ทำงานโดยไม่รบกวนการทำงาน และวิเคราะห์ร่องรอยดิจิทัลที่บุคลากรสร้างไว้ใน Epic อยู่แล้ว ระบบแสดงกระบวนการตามที่เกิดขึ้นจริง โดยไม่ต้องให้บุคลากรทางคลินิกเปลี่ยนวิธีบันทึกการดูแลผู้ป่วย ข้อมูลเชิงลึกที่ได้ยังช่วยให้คุณปรับเวิร์กโฟลว์ให้ง่ายขึ้น ด้วยการตัดขั้นตอนที่ไม่จำเป็นและวิธีแก้ปัญหาเฉพาะหน้าที่ต้องทำด้วยตนเอง.

ใช้เวลานานแค่ไหนจึงจะเห็นผลลัพธ์แรก?

องค์กรด้านสุขภาพส่วนใหญ่เห็นแผนที่กระบวนการชุดแรกภายใน 4 ถึง 6 สัปดาห์หลังเริ่มดึงข้อมูล ระยะเวลานี้รวมการทำความสะอาดข้อมูลเบื้องต้น การจับคู่เหตุการณ์กับเส้นทางผู้ป่วย และการตรวจสอบผลร่วมกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องทางคลินิก เมื่อวางพื้นฐานเรียบร้อยแล้ว การติดตามอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้เห็นการปฏิบัติงานประจำวันได้ทันที.

การวิเคราะห์นี้รักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วยหรือไม่?

เราให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวเป็นอันดับแรก โดยการตั้งค่า process mining มักเริ่มจากการลบข้อมูลที่ระบุตัวตนได้ออกจากรหัส Patient Episode ก่อนนำข้อมูลออกจากสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยของคุณ คุณสามารถกรองข้อมูลสุขภาพที่ได้รับความคุ้มครองออก โดยยังเก็บลำดับเหตุการณ์ที่จำเป็นต่อการปรับปรุงกระบวนการไว้ได้ วิธีนี้ช่วยให้ปฏิบัติตาม HIPAA และข้อกำหนดอื่นๆ ด้านข้อมูลสุขภาพ พร้อมนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้ได้จริง.

เครื่องมือนี้ช่วยระบุสาเหตุที่มีอัตราการกลับเข้ารักษาซ้ำสูงได้หรือไม่?

การวิเคราะห์เส้นทางผู้ป่วยทั้งหมดช่วยให้เครื่องมือค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างเส้นทางการรักษาบางรูปแบบกับการกลับเข้ารักษาซ้ำโดยไม่ได้วางแผน ตัวอย่างเช่น คุณอาจพบว่าผู้ป่วยที่ไม่ได้รับการนัดติดตามผลบางขั้นตอน หรือได้รับการวางแผนจำหน่ายอย่างเร่งรีบ มีแนวโน้มกลับมาโรงพยาบาลมากกว่า ข้อมูลนี้ช่วยให้คุณกำหนดแนวทางการดูแลให้เป็นมาตรฐาน เพื่อให้ผู้ป่วยมีผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและลดการกลับมารักษาซ้ำ.

ต้องใช้ทรัพยากรด้านเทคนิคอะไรบ้างในการดูแลระบบ?

โดยทั่วไป คุณต้องมีนักวิเคราะห์ข้อมูลที่คุ้นเคยกับโครงสร้างรายงานของ Epic และหัวหน้าทีมคลินิกที่ช่วยตีความแผนที่กระบวนการ งานดูแลด้านเทคนิคประกอบด้วยการจัดการ data pipeline จาก Clarity หรือ Caboodle เพื่อให้การวิเคราะห์สะท้อนข้อมูลการเข้ารับบริการล่าสุดของผู้ป่วย หลายองค์กรเริ่มจากโครงการนำร่องขนาดเล็กก่อนขยายไปยังแผนกที่มีกระบวนการซับซ้อนขึ้น.

ปรับปรุงเส้นทางการดูแลผู้ป่วยและลดระยะเวลาดำเนินการได้ตั้งแต่วันนี้

ค้นหาคอขวดทางคลินิกเพื่อลดระยะเวลาดำเนินการ 30%.

เริ่มทดลองใช้ฟรี

ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต ตั้งค่าเสร็จในไม่กี่นาที.