优化您的患者旅程

提升流程效率的6个步骤指南
优化您的患者旅程

优化患者旅程,实现更优质的医疗服务

流程挖掘通过分析源系统的事件日志,揭示工作流中隐藏的瓶颈和偏差。通过绘制每一次诊疗环节,您可以识别延迟发生的节点并优化资源利用。我们的平台提供所需的可视化能力,助您将数据转化为更精简的护理体验。

下载 我们的预配置数据模板,解决常见挑战,实现您的效率目标。遵循我们的六步改进计划并参考数据模板指南,优化您的运营。

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流程挖掘通过将从登记到出院的每个触点串联起来,为患者旅程提供了前所未有的全景视角。平台直接利用源系统的数据,构建出患者在院内流转的完整图谱。这揭示了诊疗过程中的实际路径,而这些路径往往与管理层设计的标准临床方案大相径庭。您可以精准地看到科室衔接在哪里停滞、临床记录在哪里滞后于实际治疗,以及行政障碍在哪里产生了摩擦。这种透明度让医院管理者能够摆脱片面的经验判断,转而基于日常运营的细颗粒度现实进行决策。通过可视化现有流程 (As-is),机构终于可以解决那些长期隐藏在各科室孤岛中的效率低下根源。

在许多医疗机构中,瓶颈往往隐藏在跨部门的复杂工作流中。通过分析患者旅程数据,您可以精准发现延迟发生的位置,无论是诊断阶段、专家会诊还是出院计划环节。这些低效不仅影响患者满意度,还代表了重大的合规风险和经济流失。例如,如果系统显示某些强制性筛查或行政步骤被跳过或顺序混乱,您可以在这些缺漏影响患者安全或报销资格之前进行干预。无论您当前的 ERP 或临床数据架构多么复杂,平台都会自动突出这些差异。它支持对每个阶段的周期进行深入探究,清晰呈现就诊环节在各个状态下停留的时间,以及流程在何处偏离了预期规范。

分析患者旅程的最终目标是确保每位患者都能在正确的时间获得正确的治疗。当您掌握了每个诊疗环节的流转逻辑,就可以根据实际需求模式优化资源分配和人员排班。这种数据驱动的方法能帮您识别出住院时间更短、康复率更高的“高效路径”,并在全院范围内推广。通过精简患者旅程,您减轻了临床人员的负担,并为患者创造了更顺畅的体验。我们的流程挖掘技术所提供的洞察,有助于将源系统中的原始数据转化为持续改进的可行策略。通过关注完整的诊疗过程,您可以从单一科室优化转向以患者体验为核心的整体医疗服务视角。

开启患者旅程流程挖掘是一个简单直接的过程,无需对技术环境进行大范围改造。我们提供专为适配现有系统架构而设计的数据模板,确保您无需大量自定义编程即可映射就诊流程。只需将源系统连接到我们的平台,即可开始将原始事件日志转化为动态、交互式的流程图。通过遵循我们的标准化数据要求,您可以迅速从数据接入过渡到获取有意义的洞察,让团队专注于核心任务——提供卓越的医疗服务。我们的平台兼容各种技术配置,确保每家机构都能从透明的医疗交付视角中获益。数据连接后,您可以立即开始寻找缩短交付周期、提升吞吐量并增强整体医疗质量的机会。

患者护理 临床效率 医疗合规 流程发现 卓越运营 护理协作

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

从登记到初始评估之间往往存在漫长的等待,这不仅影响安全,还降低了满意度。这些前期的延误会产生涟漪效应,拖慢整个临床流转,导致接待区拥堵。ProcessMind 通过分析系统事件日志,精准定位分诊延迟发生的环节及受影响最大的患者群体。通过将登记与评估之间的时间差可视化,医疗管理者可以在高峰时段重新调配人员,确保更迅速的初始治疗。

诊断医嘱与实际执行之间的延迟往往会阻碍临床决策。当医生等待化验或影像结果时,治疗计划不得不搁置,导致住院时间延长并延误关键干预。通过绘制诊断生命周期图,ProcessMind 能识别出经常导致延迟的科室或检查类型,帮助管理层解决资源受限或流程低效问题,加速患者诊疗进程。

如果出院计划在患者离开前几小时才开始,会导致行政流程僵局,并占用本应提供给新入院患者的床位。这种低效会延长平均住院时间并增加医院负荷,直接影响收入和患者流转。ProcessMind 追踪相对于整个就诊环节的出院启动时机。通过识别出院计划启动过晚的 case,我们帮助管理人员实施相关协议,以触发早期计划,确保更顺畅的过渡。

相同诊断的治疗方案执行差异大,会导致预后难以预测并增加运营成本。如果医务人员在没有明确理由的情况下偏离既定方案,全院就很难维持高标准的医疗服务。ProcessMind 通过分析活动日志,将真实的患者路径与标准临床路径进行对比,揭示偏差发生的节点,辅助临床负责人规范工作流,确保每位患者都能获得有效的循证医疗。

出院后短期内重返医院,通常反映了初始诊疗过程存在漏洞或出院指导不充分。频繁的再入院会增加成本,减少床位可用性,并可能导致支付方因质量指标未达标而进行处罚。通过分析完整的就诊过程及后续再入院事件,ProcessMind 能识别导致重返医院的共同因素或流程缺陷,从而助力医疗机构加强对高风险人群的出院计划和随访护理。

在急诊科与病房或不同科室之间转运患者时,长时等待往往会破坏护理的连续性。这些转运瓶颈占用了人力资源,且让患者处于欠佳的治疗环境,可能对临床结果产生负面影响。ProcessMind 清晰呈现了系统中记录的转运模式和等待时间,识别出耗时异常的特定交接环节,助您精简跨科室的沟通和物流衔接。

排班瓶颈、人员错配或设备利用率低下会导致资源浪费和运营成本增加。这种低效不仅会延误治疗,还会增加临床团队的压力,影响患者体验和员工士气。ProcessMind 通过分析就诊数据,将组织的资源利用模式可视化,识别过度占用或闲置的时段,助您基于数据调整人员和设备配置,提升运营效率。

典型目标

定义成功的标准

初始评估和入院的延迟会产生连锁反应,影响整个诊疗过程,降低患者满意度和安全性。ProcessMind 将从登记到入院的流程可视化,精准定位瓶颈和人员配置失衡,通过针对性干预,可将等待时间缩短 20-30%。

诊断结果缓慢会拖慢治疗决策并延长住院时间,造成患者焦虑并降低整体床位周转率。通过绘制从申请到结果产出的诊断医嘱全生命周期图,ProcessMind 识别流程滞后和交接低效点,助您大幅缩短周转时间。

低效的出院流程会导致不必要的床位占用并降低医院收治能力,使患者住院时间超过医学必要时长。ProcessMind 分析出院工作流以检测行政延误和协作漏洞,提供洞察以精简流程并缩短平均住院时长。

医疗服务中不合理的差异可能导致治疗效果不稳定、成本增加以及医疗错误风险升高。ProcessMind 将实际的患者旅程与标准临床路径进行对比并凸显偏差,从而赋能护理团队提高合规率,并确保一致且高质量的护理。

再入院率高通常意味着术后/愈后护理协调存在缺失或出院过早,这不仅影响患者健康,还会导致经济处罚。ProcessMind 将再入院事件与先前的护理模式进行关联以识别根源,助力医疗机构完善出院指导和随访方案,从而获得更好的长期预后。

人员和设备配置不平衡会导致瓶颈和资产利用不足,从而增加运营成本和等待时间。ProcessMind 绘制了患者旅程中的资源使用图,揭示竞争冲突点,提供数据支持以有效重新分配资源,提升运营效率。

科室间转运延迟会影响患者安全并阻塞流程,导致急诊室等关键区域拥堵。ProcessMind 将交接点可视化,暴露沟通断层和物流障碍,辅助流程再造,确保各护理团队之间的衔接更加顺畅高效。

给药疏忽或随访计划中断会妨碍患者康复并增加不良事件的风险。ProcessMind 根据预设要求审计这些关键步骤,以识别不合规模式,协助机构采取纠正措施和自动化防护手段。

患者旅程优化 6 步路径

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连接与探索

操作指南

从临床记录中提取患者诊疗数据,并映射登记、分诊及出院的时间戳。

为何重要

建立数据基础让您能够看到真实的患者流转情况,而非依赖主观访谈或手工记录。

预期成果

各科室患者诊疗过程中留下的原始数字化足迹。

您将获得

洞察每一次患者互动的深层见解

ProcessMind 为每个临床和行政步骤提供透明化的视角,助您提升护理质量。您将精准发现延迟发生的环节,并学习如何精简整个治疗周期。
  • 绘制真实患者旅程的每一步
  • 识别临床工作流中的瓶颈
  • 缩短治疗周期和等待时间
  • 确保符合医疗方案合规性
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

经验证的成果

优化就诊流程的每个阶段

医疗机构利用流程挖掘将完整的患者旅程可视化,从而发现消除延误和提升临床合规性的机会。这些成果源于将系统数据转化为清晰、可执行的路径,以实现更优质的医疗服务。

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住院时长缩短

平均住院时间减少幅度

优化出院计划和内部转运有助于最大限度减少非必要住院天数,从而释放关键床位资源,收治新患者。

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更快的诊断结果

周转时间 (TAT) 的改善幅度

识别检查医嘱与结果交付之间的瓶颈,能让医生更快地做出决策,从而实现更及时的患者治疗。

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提升路径遵循度

医疗方案合规性的提升

对偏离既定临床路径的情况进行可视化,有助于确保患者接受符合安全和监管标准的标准化护理。

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更低的再入院率

非计划再入院率降低

通过分析出院流程和后续随访,可以找到非计划再入院的根源,从而保障患者健康并大幅节省成本。

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更高效的分诊与评估

初始等待时间减少

精简从登记到初始评估的流程,可缩短候诊时间,确保患者在诊疗早期即获得临床关注。

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降低运营成本

医疗服务交付效率的提升

优化资源配置并减少内部转运时间,可以最大限度利用设施,并降低单次诊疗成本。

个人及机构成果因流程复杂度、数据质量及组织执行力而异。这些数据展示了在类似医疗环境中观察到的典型效率提升。

推荐数据

从最具影响力的属性和活动入手,随着进展逐步深化视图。
不熟悉事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需关键数据点

患者在多次诊疗过程中共用的唯一识别码。

为何重要

对于识别再入院并将多次就诊记录关联至同一人至关重要。

特定活动完成的时间戳。

为何重要

支持计算实际服务时间与等待时间的比例。

活动发生的医院单元或功能区域。

为何重要

对于分析各科室间的患者流转情况和转运效率至关重要。

执行活动的医务专业人员的姓名或标识符。

为何重要

支持按员工维度分析资源利用率及其差异。

患者就诊类型分类(如:住院、门诊、急诊)。

为何重要

数据分段的关键,因为不同类型的就诊遵循不同的流程逻辑。

代表主要病情的代码(如:ICD-10)。

为何重要

支持临床路径分析,并根据医疗方案进行合规性检查。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

标志着患者正式进入医院或医疗系统。此活动创建了主就诊记录,并分配了用于跟踪整个诊疗过程的唯一就诊标识符。

为何重要

确定就诊起始时间的锚点,是计算总住院时长的关键。

代表初始护理评估或病情危重度评分的完成。此步骤记录患者体征和主诉,以确定治疗优先级。

为何重要

对于分析从到达医院到获得初始临床关注之间的等待时间至关重要。

当医务人员正式申请化验或影像检查时发生。此操作将触发诊断工作流,并发出资源分配的需求信号。

为何重要

标志着诊断周转时间 (TAT) 计算的开始。

检查结果经过核实并可在患者记录中查阅的时刻,标志着决策所需的关键信息已就绪。

为何重要

结束诊断周期计算,并触发后续治疗决策。

医生签署允许患者离开的正式医嘱的时间戳,标志着从临床治疗向行政出院流程的转变。

为何重要

开启最终出院处理效率分析的计时。

结束患者就诊的最终行政事件,表示患者已离开医院且床位已释放。

为何重要

计算总住院时长的最终终点。

如需定制数据建议, 选择您的特定流程.

常见问题

常见问题

流程挖掘利用系统中的事件日志数据,将患者在院内的流转情况可视化。它能识别传统报表可能忽略的隐性瓶颈,例如分诊延迟或转科滞后,为您提供数据驱动的患者流转视角。

要进行分析,您主要需要包含三个核心要素的 event log:唯一的标识符(如就诊编号)、明确的活动名称以及每一步的精确 timestamp。还可以添加科室名称或患者人口统计数据等额外属性,为分析提供更深入的背景信息。

该技术能精准识别旅程停滞的位置,无论是等待转运、等待检查结果还是等待医生签收。通过将这些摩擦点可视化,临床管理者可以实施针对性改进,缩短周期并提高床位可用性。

数据安全是重中之重。在数据分析前,通常会对敏感信息进行脱敏处理。您可以在过滤受保护健康信息的同时,保留优化临床运营和满足医疗合规所需的事件序列。

一旦完成源系统的数据提取,通常在 4 到 6 周内即可获得初步发现。前几周侧重于数据映射和验证,随后软件将为您提供运营效率的持续可视化展示。

标准报表提供平均等待时间等静态指标,而流程挖掘则将不同事件之间的实际流转和循环可视化。它能揭示传统 BI 工具往往忽略的隐性路径、返工和偏差,从而发掘效率低下的根源。

流程挖掘是非侵入性的,它通过分析在正常诊疗过程中已经产生的数字化足迹来发挥作用。它直接捕获现有的流程状况,无需员工改变在源系统中的记录习惯。

通过分析完整的患者旅程,本工具可以发现特定治疗路径与非计划再入院之间的关联。您可能会发现,出院计划仓促或遗漏随访环节的患者重返医院的比例更高,从而帮助您更好地规范护理方案。

数据通常通过标准查询或自动化流水线,从源系统的底层报表数据库或审计日志中提取。此过程侧重于捕获患者诊疗环节的数字化足迹,并将其转换为结构化格式以便分析。

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