Hasta Yolculuğunuzu İyileştirin

Epic EHR iş akışlarınızı optimize etmek için 6 adımlık bir rehber.
Hasta Yolculuğunuzu İyileştirin

Daha İyi Bakım için Epic EHR'de Hasta Yolculuğu İş Akışlarını Optimize Edin

Platformumuz, ilerlemeyi yavaşlatan gizli bottleneck'leri ve sapmaları ortaya çıkararak günlük workflow'larınıza derinlemesine görünürlük sağlar. Event verilerini analiz ederek gecikmelerin tam olarak nerede meydana geldiğini belirleyebilir ve operasyonel sürtüşmenin temel nedenlerini tespit edebilirsiniz. Bu içgörü, klinik yolları düzene sokmanıza ve ilgili herkes için daha verimli bir deneyim sağlamanıza olanak tanır.

Önceden yapılandırılmış veri şablonumuzu indirin ve verimlilik hedeflerinize ulaşmak için yaygın zorlukların üstesinden gelin. Altı adımlı iyileştirme planımızı takip edin ve operasyonlarınızı dönüştürmek için Veri Şablonu Rehberi'ne başvurun.

Detaylı açıklamayı göster

Hasta Yolculuklarını Optimize Etmenin Stratejik Değeri

Modern sağlık hizmetleri ortamında, hasta yolculuğu bir dizi klinik karşılaşmadan çok daha fazlasıdır; bakım kalitesini ve kuruluşun finansal sağlığını belirleyen karmaşık bir etkileşim ağıdır. Epic EHR içinde bir hasta yolculuğunu yönettiğinizde, her kayıt, triyaj notu ve ilaç siparişinin dijital bir iz bıraktığı geniş bir ekosistemle uğraşırsınız. Ancak, muazzam veri hacmi, hastaların tesislerinizdeki gerçek akışını çoğu zaman gizler. Bu yolculuğu optimize etmek çok önemlidir, çünkü verimsizlikler sadece gelir kaybını temsil etmekle kalmaz, aynı zamanda daha kötü klinik sonuçlara, artan klinisyen tükenmişliğine ve azalan hasta memnuniyetine yol açabilir. Süreç optimizasyonuna odaklanarak, sağlık hizmetleri liderleri anekdotsal kanıtlardan uzaklaşarak hastaların doğru zamanda doğru bakımı almasını sağlayan veri odaklı bir stratejiye yönelebilirler.

Epic EHR Verilerini Süreç Zekasına Dönüştürmek

Process Mining, EpicCare ve Cadence gibi Epic modüllerinde depolanan ham veriler ile operasyonel mükemmellik için gereken eyleme dönüştürülebilir içgörüler arasında bir köprü görevi görür. Epic, bireysel anlık görüntüler için mükemmel raporlama araçları sağlarken, Process Mining, hasta bölümünün boylamsal kaydına bakar. Bir hastanın acil servise kaydolmasından özel bir servisten taburcu olmasına kadar olan noktaları birleştirir. Binlerce hastanın izlediği gerçek yolu görselleştirerek, standart bakım protokollerinizden sapmaları görebilirsiniz. Bu şeffaflık, süreci manuel olarak tek tek çizelgeleri denetlemeye gerek kalmadan, tanı testlerindeki bir gecikme veya uzman konsültasyonlarındaki bir darboğaz olup olmadığını belirlemenize olanak tanır.

Gizli Darboğazları ve Sürtünme Noktalarını Hedeflemek

Sağlık hizmetlerinde en önemli zorluklardan biri, bakım sunumunu geciktiren görünmez darboğazların varlığıdır. Örneğin, belirli bir tanı sonucu incelenmediği için veya taburculuk planlama süreci yeterince erken başlamadığı için bir hasta saatlerce bekleme pozisyonunda kalabilir. Epic EHR verileriniz üzerinde Process Mining kullanarak bu sürtünme noktalarını izole edebilirsiniz. Bazı departmanların triyaj için diğerlerinden önemli ölçüde daha yüksek döngü süresine sahip olduğunu veya belirli tedavi yollarının sıklıkla beklenmedik yeniden yatışlara yol açtığını keşfedebilirsiniz. Bu alanları belirleyerek, yoğun yatış saatlerinde personel seviyelerini ayarlamak veya daha hızlı klinik eylemleri tetiklemek için EHR içinde belirli bildirimleri otomatikleştirmek gibi hedefe yönelik müdahaleler uygulayabilirsiniz.

Klinik ve Operasyonel KPI'lar Aracılığıyla Başarıyı Ölçmek

Hasta yolculuğunu iyileştirmek, birkaç temel performans göstergesinde ölçülebilir faydalar sağlar. Her şeyden önce, yatak doluluk oranlarını ve hastane kapasitesini doğrudan etkileyen toplam döngü süresinde bir azalmadır. Yatıştan taburculuğa kadar olan akışı düzene soktuğunuzda, zorunlu olarak daha fazla fiziksel altyapı eklemeden daha fazla hastaya hizmet verme yeteneğinizi artırırsınız. Ayrıca, Process Mining, hem hasta güvenliği hem de sigorta geri ödemesi için kritik olan klinik yollarla uyumluluğu sağlamaya yardımcı olur. Bakımın sunulma şeklindeki varyansı azaltarak, daha öngörülebilir ve güvenilir bir ortam yaratırsınız. Bu sadece boşa harcanan kaynakları azaltarak kar marjını iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda daha sorunsuz, daha şeffaf bir iyileşme yolu sağlayarak hasta deneyimini de geliştirir.

Sağlık Hizmetleri Operasyonlarınızı İlerletmek

Tamamen optimize edilmiş bir klinik sürece doğru yolculuğa başlamak, mevcut sistemlerinizin tamamen elden geçirilmesini gerektirmez. Bunun yerine, bireysel görevleri yönetmekten, uçtan uca akışı yönetmeye geçiş yapan bir bakış açısı değişikliği ile başlar. Epic EHR için tasarlanmış özel template'leri kullanarak, mevcut durumunuza hızla görünürlük kazanabilir ve iyileştirme için kolayca elde edilebilir fırsatları belirlemeye başlayabilirsiniz. Amacınız acil servisteki bekleme sürelerini azaltmak, cerrahi süitlerinizin verimliliğini artırmak veya taburculuk sonrası zamanında takibi sağlamak olsun, veriler zaten sisteminizde mevcuttur. Önemli olan, bu verilerin kilidini açmak için Process Mining kullanmak ve böylece hem personeliniz hem de bakımınıza güvenen hastalar için faydalı bilinçli kararlar almak.

Hasta Yolculuğu bakım koordinasyonu taburculuk planlaması klinik iş akışı hasta akışı sağlık hizmetleri operasyonları yatış yönetimi

Yaygın Sorunlar ve Zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Hastalar, kayıttan ilk değerlendirmeye kadar sıklıkla önemli gecikmeler yaşar; bu durum hasta güvenliğini tehlikeye atar ve memnuniyet puanlarını düşürür. Yolculuğun erken aşamalarındaki bu bottleneck'ler, tüm klinik workflow'u yavaşlatan ve acil servis yoğunluğunu artıran bir domino etkisi yaratır.

ProcessMind, Epic EHR içindeki event log'larını analiz ederek triyaj gecikmelerinin tam olarak nerede meydana geldiğini ve hangi hasta gruplarının en çok etkilendiğini belirler. Kayıt ve değerlendirme arasındaki zaman farklarını görselleştirerek, sağlık yöneticileri yoğun dönemlerde personeli yeniden dağıtabilir ve daha hızlı başlangıç bakımı sağlayabilir.

Taburculuk planlaması bir hasta ayrılmadan sadece saatler önce başladığında, idari tıkanıklığa ve yeni kabuller için uygun olması gereken yatakların meşgul olmasına yol açar. Bu verimsizlik, ortalama yatış süresini artırır ve hastane kapasitesini zorlar, bu da geliri ve hasta akışını doğrudan etkiler.

Çözümümüz, Epic EHR'deki toplam hasta vakasına göre taburculuk başlatma zamanlamasını izler. Taburculuk planlamasının çok geç başladığı vakaları belirleyerek, yöneticilerin erken planlamayı tetikleyen protokoller uygulayarak daha sorunsuz geçişler ve daha iyi yatak yönetimi sağlamalarına yardımcı oluyoruz.

Bir tanı testi siparişi ile bunun gerçekleştirilmesi arasındaki gecikmeler, klinik karar verme sürecini sık sık durdurur. Klinisyenler laboratuvar sonuçlarını veya görüntülemeyi beklemek zorunda kaldığında, tüm tedavi planı beklemede kalır, bu da hastanın kalış süresini uzatır ve kritik müdahaleleri geciktirir.

Epic EHR içindeki tanısal yaşam döngüsünü haritalandırarak, ProcessMind sürekli gecikmelere neden olan belirli departmanları veya test türlerini vurgular. Bu görünürlük, yöneticilerin hasta yolculuğunu hızlandırmak için laboratuvar veya görüntüleme departmanlarındaki kaynak kısıtlamalarını veya süreç verimsizliklerini ele almasını sağlar.

Hastaların acil servisten uzmanlaşmış servislere veya birimler arasına taşınması, genellikle bakım sürekliliğini bozan uzun bekleme süreleri içerir. Bu transfer darboğazları personel kaynaklarını meşgul eder ve hastaları optimal olmayan ortamlarda bırakır, bu da klinik sonuçları olumsuz etkileyebilir.

Cadence ve EpicCare gibi Epic EHR modüllerinde kaydedilen transfer paternleri ve bekleme sürelerine net bir görünüm sağlıyoruz. ProcessMind, beklenenden daha uzun süren belirli devir noktalarını belirler ve ekiplerin departmanlar arasındaki iletişimi ve lojistiği düzene sokmasını sağlar.

Benzer tanılar için tedavi planlarının uygulanmasında yüksek değişkenlik, öngörülemeyen hasta sonuçlarına ve artan operasyonel maliyetlere yol açar. Klinisyenler, net bir gerekçe olmaksızın belirlenmiş protokolden saptığında, kuruluş genelinde yüksek bir bakım standardını sürdürmek zorlaşır.

ProcessMind, Epic EHR'deki aktivite loglarını analiz ederek gerçek hasta yollarını standart klinik protokollerle karşılaştırır. Bu analiz, sapmaların nerede meydana geldiğini ortaya çıkarır ve klinik liderlerin iş akışlarını standartlaştırmasına ve her hastanın en etkili kanıta dayalı bakımı almasını sağlamasına olanak tanır.

Bir uzmanın konsültasyon yapmasını beklemek için harcanan süre, özellikle karmaşık vakalarda hastanın kalış süresini önemli ölçüde uzatabilir. Bu gecikmeler genellikle zayıf iletişim veya planlama çakışmalarından kaynaklanır ve hastaların klinik olarak gerekenden daha uzun süre hastane yataklarında kalmasına neden olur.

Platformumuz, bir konsültasyon talebi ile Epic EHR içindeki fiili uzman ziyareti arasındaki süreyi izler. Gecikmelerin en yaygın olduğu belirli uzmanlık alanlarını veya vardiyaları belirleyerek, sağlık kuruluşları uzman uygunluğunu optimize edebilir ve toplam yatış süresini azaltabilir.

Bir sipariş verildikten sonra ilacın uygulanmasındaki gecikmeler, hastanın iyileşmesini tehlikeye atabilir ve klinik komplikasyonlara yol açabilir. Yoğun bir ortamda, bu boşluklar yönetim için genellikle görünmezdir ancak bakım kalitesi ve hasta güvenliği üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir.

ProcessMind, Epic EHR'de yakalanan ilaç siparişleri ile uygulama olayları arasındaki farkı izler. Bu, hemşirelik liderliğinin sistematik gecikmeleri belirlemesine ve tüm hastalara zamanında ilaç teslimatı sağlamak için hedefe yönelik destek veya süreç ayarlamaları yapmasına olanak tanır.

Taburculuktan kısa bir süre sonra hastaneye geri dönen hastalar genellikle ilk bakım yolculuğundaki boşlukları veya yetersiz taburculuk talimatlarını işaret eder. Sık yeniden kabuller maliyetleri artırır, yatak mevcudiyetini azaltır ve kalite metriklerini izleyen ödeyicilerden mali cezalarla sonuçlanabilir.

ProcessMind, Epic EHR'deki tüm hasta vakasını ve sonraki yeniden kabul event'lerini analiz ederek, geri dönüş ziyaretinden önce gelen ortak faktörleri veya süreç hatalarını tanımlar. Bu içgörü, sağlayıcıların yüksek riskli hasta grupları için taburculuk planlamasını ve takip bakımını güçlendirmesini sağlar.

Bir hasta tesisten ayrılmadan önce takip randevuları planlanmadığında, uyumluluk eksikliği ve sağlık gerilemesi riski artar. Manuel planlama süreçleri, personel yoğun bir taburculuk penceresi sırasında bu adımı gözden kaçırabileceği için genellikle kaçırılan fırsatlara yol açar.

ProcessMind, bir takip randevusunun taburculuk aktivitesinin bir parçası olarak planlanıp planlanmadığını görmek için Epic EHR'deki event log'larını kontrol eder. Bu adımın atlandığı episode'ları vurgularız, böylece kliniklerin hatırlatıcıları otomatikleştirmesine veya her hastanın sürekli bakım için net bir yolu olmasını sağlamak üzere workflow'ları iyileştirmesine yardımcı oluruz.

İlk değerlendirmeden doğrulanmış bir tanıya yavaş ilerleme, uzman tedavi başlangıcını geciktirir ve hasta için belirsizlik süresini uzatır. Bu darboğaz genellikle tanı hizmetleri ile birincil bakım ekibi arasındaki parçalı iletişimden kaynaklanır.

Aracımız, Epic EHR yolculuğundaki uçtan uca tanı fazını görselleştirerek triyajdan tanı doğrulamaya kadar geçen süreyi ölçer. Sürecin nerede tıkandığını belirleyerek, sağlık ekipleri koordinasyonu iyileştirebilir ve hedefe yönelik bakım sunumunu hızlandırabilir.

Tipik Hedefler

Başarının neye benzediğini tanımlayın

Hızlı başlangıç değerlendirmesi, hasta güvenliği ve klinik sonuçlar için kritiktir. Kayıt ve triyaj arasındaki süreyi azaltmak, yüksek riskli hastaların anında dikkat çekmesini sağlayarak durum kötüleşme riskini en aza indirir ve acil veya ayakta tedavi ortamında genel hasta deneyimini iyileştirir. Bu anında yanıt, başarılı bir bakım yolculuğunun ilk adımıdır.

ProcessMind, Epic EHR içinde kayıttan değerlendirmeye kadar olan akışı görselleştirerek bottleneck'lerin meydana geldiği belirli gün zamanlarını veya departmanları belirler. Bu kalıpları analiz ederek, sağlık yöneticileri klinik bakıma %20 daha hızlı geçiş sağlamak için personel seviyelerini ayarlayabilir veya kabul prosedürlerini değiştirebilir, bu da triyaj verimliliğini doğrudan artırır.

Etkin taburculuk planlaması, hastane kapasitesini sürdürmek ve acil serviste beklemeyi önlemek için çok önemlidir. Bir hastayı tesisten çıkarma adımlarını kolaylaştırarak, hastaneler yatak devir hızlarını artırabilir ve gelen hastaların gereksiz gecikmeler olmadan kabul edilmesini sağlayabilir, bu da tüm kuruluş genelinde hasta akışını iyileştirir.

Epic EHR verileri üzerinde Process Mining kullanmak, ekiplerin taburculuğu geciktiren belirli kilometre taşlarını (örn. bekleyen laboratuvar sonuçları veya eczane siparişleri) belirlemesine olanak tanır. ProcessMind bu sürtünme noktalarını vurgulayarak, sağlayıcıların bakım kalitesini korurken ortalama kalış süresini %15 veya daha fazla azaltabilecek proaktif taburculuk planlaması uygulamalarını sağlar.

Hızlı teşhis sonuçları, zamanında tedavi kararlarının temelidir. Bir test sipariş etme ile tanı onayı arasındaki süreyi azaltmak, tedavi gecikmelerini önler ve klinisyenlerin uygun bakım planlarıyla ilerlemesine yardımcı olur; bu da nihayetinde tüm hasta vakasını kısaltır ve hasta yolculuğu başına toplam bakım maliyetini düşürür.

ProcessMind, Epic EHR'deki teşhis siparişlerinin yaşam döngüsünü izleyerek gecikmelerin nerede meydana geldiğini, laboratuvarda, görüntülemede veya doktor inceleme aşamasında olup olmadığını ortaya koyar. Bu döngü sürelerini izleyerek, kuruluşlar tanıya kadar geçen sürede önemli bir azalma sağlamak için sipariş setlerini ve iletişim workflow'larını optimize edebilir ve klinik kararların en güncel verilere dayanmasını sağlar.

Dahili transferler genellikle iletişim eksiklikleri ve lojistik engellerle doludur, bu da hastaları belirsizlik içinde bırakır. Hastaların acil servisten uzmanlaşmış servislere veya birimler arasına hareketini hızlandırmak, bakım sürekliliğini ve klinik kaynakların daha iyi kullanılmasını sağlar, böylece tüm hastane ekosistemini etkileyen darboğazları önler.

Epic EHR'deki farklı hastane departmanları arasındaki yolculuğu haritalandırarak ProcessMind, gecikmelerin en sık meydana geldiği tam geçiş noktalarını belirler. Bu görünürlük, yöneticilerin belirli departman darboğazlarını ele almasına ve transfer verimliliğini %25'e kadar iyileştirmesine olanak tanıyarak hastaların beklemeden uygun bakım seviyesine ulaşmasını sağlar.

Kanıta dayalı protokoller aracılığıyla bakımı standartlaştırmak, yüksek kaliteli sonuçlar ve hasta güvenliği sağlamak için hayati öneme sahiptir. Yüksek uygunluk oranları, klinik değişkenliği azaltarak iyileşme sürelerini tahmin etmeye ve her hastanın, ilgili klinisyene bakılmaksızın mümkün olan en iyi tedaviyi almasını sağlamaya yardımcı olur; bu da tutarlı bakım sunumu için elzemdir.

ProcessMind, uyumsuz sapmaları belirlemek için Epic EHR içindeki gerçek tedavi yollarını istenen protokollere karşı analiz eder. Bu, klinik liderlerinin hedeflenmiş eğitimler sağlamasına veya klinik karar destek araçlarını güncellemesine olanak tanır, böylece hasta vakalarının %90'ından fazlasının reçete edilen bakım yolunu takip etmesini sağlar; bu da daha öngörülebilir sonuçlara ve azaltılmış komplikasyonlara yol açar.

Uzman girdisi genellikle karmaşık tedavi kararları için bir ön koşuldur. Yavaş konsültasyon yanıtları, tüm hasta yolculuğunu durdurarak daha uzun hastane yatışlarına ve artan maliyetlere yol açabilir. Bu konsültasyonların hızını artırmak, uzmanlaşmış uzmanlığın bakım planına mümkün olan en erken aşamada entegre edilmesini sağlayarak iyileşme yolunu hızlandırır.

ProcessMind ile kuruluşlar, bir konsültasyon talebi ile uzmanın Epic EHR'ye not girişi arasındaki süreyi ölçebilir. En uzun yanıt sürelerine sahip departmanları veya uzmanlık alanlarını belirlemek, daha hızlı klinik işbirliğini sağlamak ve genel tedavi süresini kısaltmak için daha iyi bildirim sistemleri ve hizmet düzeyi anlaşmaları uygulanmasına olanak tanır.

Hassas ilaç teslimatı, hasta iyileşmesi ve olumsuz event'lerin önlenmesi için temeldir. İlaçların reçete edilen programa göre uygulandığından emin olmak, tedavi planının etkinliğini artırır ve hastane yatışı boyunca hasta güvenliğini geliştirir, böylece ilaçla ilgili hataların veya aksaklıkların riskini azaltır.

ProcessMind, ilaç siparişleri ile uygulaması arasındaki süreyi izlemek için Epic EHR'den timestamp verilerini çeker. Bu, eczane ve hemşirelik workflow performansına net bir görünüm sağlayarak, geç dozları ortadan kaldıran ve %98 oranında zamanında uygulama oranı sağlayan hedeflenmiş ayarlamalara olanak tanır; bu da doğrudan daha hızlı hasta iyileşmesini destekler.

30 gün içinde yeniden kabul, bakım kalitesi ve hastane geri ödemesi için önemli bir metriktir. İlk yolculuğun kalitesini artırarak ve hastaların taburcu olduktan sonra stabil ve iyi bilgilendirilmiş olmasını sağlayarak, sağlık hizmeti sağlayıcıları hastaneye dönmeyi gerektiren komplikasyon olasılığını önemli ölçüde azaltabilir, bu da hem hastaya hem de sağlayıcıya fayda sağlar.

ProcessMind, hasta yolculuğu kalıplarını Epic EHR'deki yeniden kabul bayrakları ile ilişkilendirerek sıklıkla kötü sonuçlara yol açan bakım yollarını tanımlar. Bu içgörüler, sağlayıcıların taburculuk kriterlerini ve akut sonrası bakım koordinasyonunu iyileştirmesini sağlayarak, yüksek riskli yolculukları sonuçlanmadan önce tespit ederek yeniden kabul oranlarında %10 ila %20 oranında bir azalma hedefleyebilir.

Hasta yolculuğu hastane çıkışında bitmez. Taburculuktan önce takip randevularının planlandığından emin olmak, iyileşmeyi izlemek ve komplikasyonları önlemek için elzemdir. Yatan hasta ve ayakta tedavi arasındaki boşluğu sorunsuz bir şekilde kapatmak, tedavi sürekliliğini sağlar ve uzun vadeli sağlık başarısını destekler.

ProcessMind, Epic EHR'deki Cadence gibi modüllerde takip planlamasının kaçırıldığı veya geciktiği taburculuk sürecindeki boşlukları tanımlar. Bu başarısızlıkları görselleştirerek, kuruluşlar her hastanın planlı bir takibi olmasını sağlayan otomatik uyarılar ve workflow'lar uygulayabilir, böylece uzun vadeli sağlık sonuçlarını iyileştirebilir ve hemşirelik personeli üzerindeki idari yükü azaltabilir.

Doğrulanmış bir tanıya ulaşmak için gereken süre, kesin tedavinin başlangıcını doğrudan etkiler. Hasta yolculuğunun bu aşamasını hızlandırmak, hasta kaygısını azaltır ve hastalığın ilerlemesini önleyerek daha başarılı klinik müdahalelere ve karmaşık vakalar için genel hastane yatış sürelerinin kısalmasına yol açar.

ProcessMind, ilk değerlendirmeden tanı onayına kadar Epic EHR'deki aktivite dizilerini analiz ederek en çok gecikmeye neden olan belirli teşhis adımlarını ortaya çıkarır. Bu workflow'ları düzene sokmak, klinik ekiplerin tanıyı %30 daha hızlı koymasını sağlayarak birincil tedavi planının daha hızlı başlatılmasına ve klinik verimliliğin artırılmasına olanak tanır.

Hasta Yolculuğu için 6 Adımlı İyileştirme Yolu

1

Şablonu İndir

Ne yapmalı

Tüm klinik ve idari alanların doğru şekilde eşlendiğinden emin olarak Epic EHR veri yapıları için tasarlanmış özel Excel template'ini edinin.

Neden önemli

Önceden yapılandırılmış bir yapıyla başlamak, haritalama hatalarını azaltır ve hasta vaka verilerinizi Process Mining gereksinimleriyle uyumlu hale getirir.

Beklenen sonuç

Hasta yolculuğu analiziniz için kullanıma hazır bir veri yapısı.

KLİNİK İÇGÖRÜLERİNİZ

Epic EHR İş Akışlarınızda Tam Şeffaflık Kazanın

ProcessMind, hasta yolculuğunun her adımını haritalandırarak klinik operasyonlarınıza net bir bakış sağlar. Gizli verimsizlikleri ortaya çıkaracak ve taburculuk planlamasını ve triyajı düzene sokmak için gereken veriyi elde edeceksiniz.
  • Gerçek hasta yollarını gerçek zamanlı görselleştirin
  • Taburculuk gecikmelerinin temel nedenlerini belirleyin
  • Departmanlar arası triyaj performansını analiz edin
  • Operasyonel değişikliklerin etkisini izleyin
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

KANITLANMIŞ SONUÇLAR

Klinik ve Operasyonel Mükemmelliği Optimize Etmek

Sağlık kuruluşları, Epic EHR içinde eksiksiz Hasta Bölümünü görselleştirmek için Process Mining'i kullanır, bu da ekiplerin bakım gecikmelerini ortadan kaldırmasına ve kaynak kullanımını iyileştirmesine olanak tanır. Bu metrikler, veri odaklı süreç optimizasyonunun hasta deneyimi üzerindeki etkisini göstermektedir.

0 %
Daha Hızlı Bakım Sunumu

Triyaj tamamlama süresinde azalma

Kayıttan ilk değerlendirmeye kadar olan akışı optimize etmek, hastaların klinik bakımı yolculuklarının çok daha erken bir aşamasında almasını sağlar.

0 %
Azaltılmış Yeniden Kabul Oranları

Plansız yeniden yatışlarda azalma

Taburculuk ve takip planlamasındaki boşlukları belirlemek, hastaların taburcu olduktan sonraki 30 gün içinde plansız bakım için geri dönmelerini önlemeye yardımcı olur.

0 %
Geliştirilmiş Bakım Uyumluluğu

Protokol uyumluluğunda artış

Hasta bölümlerini kanıta dayalı standartlarla uyumlu hale getirmek, tüm klinik adımların daha iyi sağlık sonuçları için doğru sırayla gerçekleştirilmesini sağlar.

0 days
Gelişmiş Yatak Kapasitesi

Toplam yatış süresinde azalma

Hasta bölümünde taburculuk planlamasını daha erken başlatmak, kritik yatak alanını boşaltır ve servis transferleri sırasındaki lojistik darboğazları azaltır.

0 hours
Daha Hızlı Uzman Erişimi

Konsültasyon bekleme süresinde azalma

Konsültasyon talebi ile gerçek değerlendirme arasındaki süreyi azaltmak, tedavi kararlarını hızlandırır ve hasta deneyimini iyileştirir.

Sonuçlar, süreç karmaşıklığına ve `veri` kalitesine göre değişir. Bu rakamlar, sağlık hizmetleri uygulamalarında gözlemlenen tipik iyileşmeleri temsil etmektedir.

Önerilen Veriler

Process Mining projeniz için net bir temel oluşturmak amacıyla bu temel aktiviteler ve niteliklerle başlayın.
Event log'lara yeni mi başlıyorsunuz? Öğrenin Process Mining event log'u nasıl oluşturulur.

Öznitelikler

Analiz için yakalanacak temel veri noktaları

Belirli hasta vakası veya bakım episode'u için benzersiz tanımlayıcı.

Neden önemli

Farklı olayları tek bir süreç vakasına bağlamak için temel anahtardır.

Gerçekleştirilen belirli klinik veya idari eylem.

Neden önemli

Sürecin adımlarını tanımlar ve iş akışının görselleştirilmesine olanak tanır.

Aktivitenin gerçekleştiği kesin tarih ve saat.

Neden önemli

Döngü sürelerinin, ön sürelerin ve süreç sıralamasının hesaplanmasını sağlar.

Aktivitenin tamamlandığı timestamp.

Neden önemli

Aktivite süresi ve kaynak kullanımının hesaplanmasını sağlar.

Aktivitenin gerçekleştiği hastane birimi veya departmanı.

Neden önemli

Kurumsal filtreleme ve devir analizi sağlar.

Aktiviteyi gerçekleştiren kullanıcı veya klinisyenin tanımlayıcısı.

Neden önemli

Personel genelindeki performans ve iş yükü varyasyonlarının analizini sağlar.

Hastayı tanımlayan Tıbbi Kayıt Numarası.

Neden önemli

Tekrar eden ziyaretleri belirlemek ve hasta geçmişini analiz etmek için temeldir.

Triyaj sırasında hastaya atanan şiddet puanı.

Neden önemli

Süreci aciliyet ve beklenen kaynak tüketimine göre bölümlendirir.

Hasta ziyaretinin sınıflandırılması (örneğin, Yatan Hasta, Acil Durum).

Neden önemli

Süreç örneği için üst düzey bağlamı sağlar.

Ana tanıyı temsil eden ICD-10 veya dahili kod.

Neden önemli

Vakaları protokol analizi için klinik benzerliğe göre gruplandırır.

Hastanın 30 gün içinde beklenmedik bir şekilde geri dönüp dönmediğini gösterir.

Neden önemli

Başarısız taburculuk süreçlerini ve bakım kalitesi sorunlarını tanımlar.

Hastanın taburculuk sonrası varış yeri (Ev, SNF, Vefat etti).

Neden önemli

Bakım sürecinin sonucunu bağlamsallaştırır.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Hastanın sistemdeki vaka kaydının ilk oluşturulması, bakım vakasının başlangıcını işaret eder. Bu, bir hasta kayıt masasına veya acil servise geldiğinde ve Epic'e giriş yaptığında açıkça yakalanır.

Neden önemli

Tüm Hasta Yolculuğu için dayanak noktasını belirler ve toplam kalış süresinin hesaplanmasını sağlar. 'Triyaj Verimliliği ve Bekleme Süreleri' dashboard'u için temeldir.

İlk hemşirelik değerlendirmesi veya triyaj değerlendirmesinin tamamlanması. Bu genellikle triyaj flowsheet'i dosyalandığında veya triyaj durumu 'Tamamlandı' olarak değiştiğinde yakalanır.

Neden önemli

Ön uç verimliliğini ölçmek için 'Triyaj Verimliliği ve Bekleme Süreleri' dashboard'u için kritik öneme sahiptir. Buradaki gecikmeler tüm bakım yolculuğuna yayılır.

Doğrulanmış bir tanının hastanın problem listesine veya vaka tanı alanına girişi. Araştırma aşamasının sonucunu temsil eder.

Neden önemli

'Kesin Tanı Süresi' KPI'ı için gereklidir. Değerlendirmeden hedeflenmiş tedaviye geçişi işaret eder.

Yatan hasta vakasının resmi kapanışı. Hasta sanal olarak sayım listesinden taburcu edildiğinde yakalanır.

Neden önemli

'Kalıcılık Süresi' hesaplamaları için vakanın resmi sonu. 'Hasta Akışı Varyant Keşfi' için elzemdir.

SSS

Sıkça sorulan sorular

Process Mining, hastaların tesisinizde nasıl hareket ettiğini görselleştirmek için Epic EHR log verinizi kullanır. Geleneksel raporlamanın gözden kaçırabileceği triyaj gecikmeleri veya servis transferi aksaklıkları gibi gizli bottleneck'leri tanımlar. Bu veri odaklı yaklaşım, sorunların nerede olduğunu tahmin etmekten, kanıta dayalı kalıpları görmeye geçmenize yardımcı olur.

Genellikle Clarity veya Caboodle raporlama database'lerinden veri çıkarırsınız, Hasta Vakasına bağlı event log'larına odaklanırsınız. Çıkarma işlemi, benzersiz bir tanımlayıcı, triyaj başlangıcı veya taburculuk tamamlandı gibi aktivite açıklamaları ve her event için bir timestamp içermelidir. Çoğu ekip, bu bilgiyi güvenli bir şekilde çekmek için standart SQL query'leri veya mevcut ETL pipeline'larını kullanır.

Evet, araç, taburculuk sürecinin tam olarak nerede tıkandığını, nakliye, eczane onayı veya hekimin onayını bekleyip beklemediğini belirleyebilir. Bu sürtünme noktalarını görselleştirerek, klinik yöneticiler taburculuk döngüsünü kısaltmak ve yatak mevcudiyetini artırmak için hedeflenmiş değişiklikler uygulayabilir. Sürekli iyileşmeyi sağlamak için bu değişikliklerin etkisini gerçek zamanlı olarak da izleyebilirsiniz.

Hayır, Process Mining müdahaleci değildir ve Epic'teki personeliniz tarafından zaten oluşturulmuş dijital izleri analiz ederek çalışır. Klinisyenlerin hasta bakımını belgeleme şekillerini değiştirmelerini gerektirmeden süreci mevcut haliyle yakalar. Toplanan içgörüler, gereksiz adımları ve manuel geçici çözümleri kaldırarak iş akışlarını basitleştirmenize yardımcı olacaktır.

Çoğu sağlık kuruluşu, ilk veri çekiminden sonraki dört ila altı hafta içinde ilk süreç haritalarını görür. Bu zaman çizelgesi, ilk veri temizliğini, olayları hasta yolculuğuna eşlemeyi ve bulguları klinik paydaşlarla doğrulamayı içerir. Temel atıldıktan sonra, sürekli izleme günlük operasyonlara anında görünürlük sağlar.

Gizlilik en büyük önceliktir ve Process Mining kurulumu genellikle veri güvenli ortamınızdan ayrılmadan önce Hasta Vaka ID'lerinin kimliksizleştirilmesini içerir. Süreç optimizasyonu için gerekli event dizisini korurken, korunan sağlık bilgilerini filtreleyebilirsiniz. Bu, HIPAA ve diğer sağlık veri düzenlemelerine uyumluluk sağlarken aynı zamanda eyleme geçirilebilir içgörüler sunar.

Tam hasta yolculuğunu analiz ederek, araç belirli tedavi yolları ile plansız yeniden yatışlar arasındaki korelasyonları bulabilir. Örneğin, belirli takip randevu adımlarını atlayan veya aceleci taburculuk planlaması yaşayan hastaların geri dönme olasılığının daha yüksek olduğunu keşfedebilirsiniz. Bu içgörüler, hasta sonuçlarını iyileştirmek ve geri dönüş ziyaretlerini azaltmak için bakım protokollerini standartlaştırmanıza olanak tanır.

Genellikle Epic raporlama yapılarına aşina bir veri analisti ve süreç haritalarını yorumlayacak bir klinik liderine ihtiyacınız vardır. Teknik bakım, analizin en son hasta vakalarını yansıttığından emin olmak için Clarity veya Caboodle'dan veri pipeline'ını yönetmeyi içerir. Birçok kuruluş, daha karmaşık departmanlara ölçeklemeden önce küçük bir pilot proje ile başlar.

Hasta Yolculuğunuzu Optimize Edin ve Döngü Süresini Bugün Azaltın

Döngü süresini %30 azaltmak için klinik darboğazları belirleyin.

Ücretsiz Denemenizi Başlatın

Kredi kartı gerekmez... Kurulum dakikalar sürer.