改善您的患者旅程

优化 athenahealth 患者旅程的 6 步指南。
改善您的患者旅程

优化 athenahealth 中的患者旅程以改善成效

复杂的患者旅程往往会导致瓶颈和低效,影响医疗服务的交付。我们的平台有助于精准定位关键延迟,并有效精简护理协作。了解如何通过优化患者体验的每一步来转型运营并实现卓越成果。这不仅能提升医疗质量,还能增强整体患者满意度。

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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为什么优化患者就诊旅程至关重要

患者就诊全旅程是医疗服务的生命线,涵盖了从患者初次接触到后续护理的每一次互动。在 athenahealth 等复杂系统中,高效管理这一旅程是重中之重。效率低下会导致运营成本增加、候诊时间延长、患者满意度下降,甚至可能损害临床效果。诊断延迟、治疗路径中的瓶颈或出院流程不协调,不仅会消耗医疗资源,还会对患者体验产生负面影响。理解并优化这一端到端流程,对于旨在提供高质量、以患者为中心的护理并保持财务可持续性的医疗机构来说至关重要。有效的患者旅程优化意味着更快的治疗速度、更高的资源利用率,并最终带来更健康的患者群体。这不仅仅是治疗疾病,更是完善 athenahealth 系统协助管理的整个护理连续体。

流程挖掘如何揭示 athenahealth 中的患者旅程洞察

传统方法往往难以提供完整、客观的患者旅程视图,而这正是流程挖掘的优势所在。通过分析 athenahealth 系统自动记录的事件数据,流程挖掘可以还原“真实”的患者流向,而不是依赖理论模型。它能清晰展示患者从“登记”到“出院”的每一个步骤,揭示实际操作中出现的所有变体、偏差和返工循环。这种能力对于识别隐藏瓶颈、了解各阶段的真实周期时间以及发现资源利用过度或不足的环节具有不可估量的价值。流程挖掘可以回答关键问题,例如:“特定诊断的平均患者旅程周期是多少?”或“在 athenahealth 中,从‘下达诊断测试医嘱’到‘执行诊断测试’之间,患者在哪里等待时间最长?”这种细致的、数据驱动的洞察力能让您超越主观臆断,做出明智的决策来改进患者旅程。

患者旅程的关键改进领域

利用针对 athenahealth 数据的流程挖掘,可以在以下关键领域实现显著改进:

  • 精简入院和分诊: 识别患者登记、初步评估和分诊流程中的延迟和低效环节,确保患者护理的顺畅开始。这能大幅缩短初始候诊时间,改善患者的第一印象。
  • 优化诊疗路径: 发现诊断测试和治疗计划制定过程中的变动和返工。通过标准化最佳实践,您可以缩短诊断周期,确保患者得到及时、妥当的护理。
  • 增强护理协作与转诊: 分析科室间的过渡、专家会诊以及向不同病房的转任。流程挖掘有助于识别导致患者住院时间延长或流程复杂的沟通障碍或物流难题。
  • 改善出院计划与随访: 精确查找出院计划启动和执行中的延迟,以及随访预约安排的效率低下。更快速、更协调的出院流程可以缩短平均住院时间并降低再入院率。
  • 资源配置与利用: 深入了解特定临床医生、设备或科室在不同患者旅程中的利用情况,实现更高效的排班和分配。

优化患者旅程的预期成果

通过应用基于流程挖掘的优化技术,您的医疗机构可以获得一系列可衡量的收益:

  • 缩短就诊全周期: 显著减少从患者初次接触到完全康复及随访的总时长,让医疗资源触达更快。
  • 提升患者满意度: 通过缩短候诊时间、更清晰的沟通和更协调的护理交付,改善整体患者体验。
  • 提高运营效率: 通过优化资源利用、减少返工和消除不必要的步骤来降低运营成本。
  • 改善临床预后: 标准化护理路径并确保遵循最佳实践,提供更一致且有效的患者护理。
  • 更好的合规性: 确保患者护理流程符合所有相关医疗法规和内部协议,将风险降至最低。
  • 降低再入院率: 通过优化出院计划和随访,促进更好的出院后护理,减少可预防的再入院。

开始优化您的患者旅程

在 athenahealth 中开启患者旅程优化看似困难,但只要方法得当,完全可以实现。我们的全面指南提供了一条利用流程挖掘力量的结构化路径,即使您是该领域的新手也能轻松上手。您将获得切实可行的洞察,以识别关键瓶颈、精简工作流,并最终转型您的医疗运营,实现卓越的患者成果。立即开始您的流程优化工作,释放 athenahealth 数据的全部潜力。

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常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

从初步评估到诊断测试或专家会诊,患者常在各个环节经历漫长的等待。这些延迟会导致患者不满,可能影响临床成效,并使医疗资源紧张。在 athenahealth 环境中,这些延迟往往隐藏在多次交互中。ProcessMind 将流经 athenahealth 的实际患者流可视化,识别出精准的瓶颈以及患者等待时间超过预期的环节。它揭示了根本原因——无论是资源配置、排程低效还是流程偏差,从而实现有针对性的改进以减少等待时间。

患者在部门或医疗机构之间转运时,常会遇到延迟和信息交换不一致的问题。这会导致工作人员感到挫败、潜在的医疗差错以及住院时间延长。在 athenahealth 体系中,拙劣的交接协调会使患者旅程碎片化。ProcessMind 绘制了 athenahealth 内部完整的转运流程,突显患者交接延迟或偏离标准协议的环节。它精准定位沟通缺口,并识别标准化和加速转运的机会,确保更顺畅的过渡和更好的护理连续性。

诊断测试从开单、执行到结果交付的周转时间延长,会严重影响治疗的启动并增加患者的焦虑。这些延迟可能导致患者病情恶化,并影响护理路径的整体效率。此类瓶颈在 athenahealth 的临床工作流中至关重要。ProcessMind 分析来自 athenahealth 的事件日志,将从医嘱到结果的整个诊断测试生命周期可视化。它能精准定位导致延迟的具体阶段(无论是排程、资源可用性还是人工步骤),从而实现有针对性的流程优化以加速结果产出。

无效或延迟的出院计划会导致住院时间延长、成本增加以及更高的再入院风险。患者可能无法获得充分的出院后指导或随访协调。这是影响使用 athenahealth 的医院中患者流动和资源利用的常见挑战。ProcessMind 根据 athenahealth 数据重构出院计划活动,揭示延长住院时间的流程偏差和延迟。它识别出理想路径与问题路径,使医疗机构能够标准化高效的出院流程并缩短平均住院时间。

与既定临床指南或标准治疗协议的重大偏差可能导致患者成效不一、成本增加以及潜在的合规问题。仅依靠 athenahealth 的传统报告来识别这些偏差的根本原因非常困难。ProcessMind 自动发现患者采取的实际治疗路径,并将其与理想模型进行对比。它突出显示所有偏差,揭示偏差发生的具体环节及其对成效的影响,从而使临床医生能够在 athenahealth 中标准化最佳实践。

频繁再入院意味着护理质量、出院计划或出院后支持存在缺口,这会导致患者健康状况变差,并使医疗机构面临巨额财务处罚。了解导致再入院的旅程至关重要,但在 athenahealth 数据中却很复杂。ProcessMind 追踪再入院患者的旅程,识别常见模式、前兆以及前次出院流程中与再入院相关的特定环节。它有助于发现降低再入院率的关键干预措施,并改善患者的长期健康成果。

医疗资源(包括人员、设备和设施容量)常因患者流量不可预测或排程效率低下而出现利用不足或过度使用。这会导致人员疲劳、资源浪费以及诊疗延误。在 athenahealth 环境中优化资源配置非常复杂。ProcessMind 可以描绘患者旅程中资源的全程参与情况,识别特定资源过载或闲置的瓶颈。它提供了对实际资源需求和利用模式的深入见解,从而实现更合理的排程和分配策略,提高运营效率。

未能严格遵守临床协议、监管要求或内部政策可能会导致患者安全受损、法律后果以及认证问题。手动审计 athenahealth 中记录的数千个患者旅程既耗时又容易出错。ProcessMind 根据预定义的合规规则和临床路径自动审计每一个患者旅程。它能识别不合规实例,突出其频率和影响,并精准定位涉及的具体步骤或角色,从而实现主动风险缓解并提高遵循度。

不同专家、科室和支持人员之间沟通脱节、缺乏同步努力,可能会导致重复测试、治疗延迟以及不佳的患者体验。这种协作障碍在标准的 athenahealth 报表中往往难以察觉。ProcessMind 能够可视化患者旅程中不同护理团队和科室之间的互动与交接。它能揭示沟通缝隙,识别活动失序或重复的环节,并发现精简护理协作的机会,从而提高效率并改善患者预后。

医疗机构往往缺乏对患者在旅程中所处位置、停留时长以及后续步骤的清晰、实时的了解。这种不透明性阻碍了 athenahealth 内部对延迟、资源分配和整体运营规划的主动管理。ProcessMind 根据事件数据还原端到端患者旅程,提供实际患者流向的动态可视化地图。它为每个阶段提供了无与伦比的透明度,使利益相关者能够立即识别堵塞点、监控进度,并做出数据驱动的决策来优化整个流程。

典型目标

定义成功的标准

缩短患者候诊时间能显著提升患者满意度,并能通过提供更及时的治疗来改善临床预后。缩短登记、分诊或会诊等环节的等待,可以为整个 athenahealth 系统创造更积极的患者体验。
ProcessMind 利用来自 athenahealth 的事件日志数据识别患者旅程中的瓶颈和延迟根因。它能可视化实际的流程流向,精准定位候诊热点并量化其影响,从而支持有针对性的干预措施以精简运营,将平均候诊时间缩短 20-30%。

优化部门或护理团队之间的患者转运可最大限度地减少延迟并降低沟通错误的风险,这对于 athenahealth 内的患者安全和护理连续性至关重要。高效的交接可确保无缝的患者旅程。
ProcessMind 提供患者转运路径的端到端可见性,揭露效率低下和违规的路线。通过分析来自 athenahealth 的事件数据,它突显关键交接点,揭示流程偏差,并协助重新设计工作流,从而使转运效率提高 15-25%。

更快的诊断处理意味着更及时的诊断和治疗启动,直接影响患者的康复时间并减轻焦虑。此目标专注于缩短 athenahealth 生态系统中从测试下单到结果可用的提前期。
ProcessMind 绘制了从医嘱下达到结果沟通的完整诊断 workflow,识别导致延迟的具体活动。它量化了每一步的影响,让医疗机构能够精准定位优化区域,通过数据驱动的见解,有可能将诊断周期缩短 10-20%。

增强出院计划流程可以使患者交接更顺畅、再入院率更低并提高床位利用率。有效的计划确保患者获得必要的出院后护理和支持,从而改善 athenahealth 系统的整体预后。
ProcessMind 能够可视化整个出院流程,揭示导致住院时间延长的变体和瓶颈。通过分析事件日志,它可以识别最佳实践和非增值步骤,并协助标准化工作流,从而将出院周期时间缩短 20%,并优化资源分配。

减少治疗路径中不明原因的偏差可确保交付一致且高质量的护理,并降低合规风险。在整个 athenahealth 系统中遵循标准化协议可带来可预测的患者成效并减少医疗差错。
ProcessMind 从 athenahealth 数据中发现实际治疗路径,并将其与定义的临床协议进行对比。它突显偏差和违规步骤,使机构能够识别根本原因、推行最佳实践,并实现关键护理标准 95% 的合规率。

降低可预防的再入院率对于改善患者健康状况和降低医疗成本至关重要。这标志着更有效的初始治疗和出院后护理,直接影响 athenahealth 中患者旅程的质量。
ProcessMind 分析导致再入院的患者旅程,识别常见模式、流程漏洞或特定失败点。通过将再入院事件与之前的护理步骤相关联,它提供可落地的见解以修改出院计划或随访方案,目标是将再入院率降低 10-15%。

最大化医院工作人员、设备和设施的效率直接影响运营成本和接诊能力。更好的资源配置确保 athenahealth 系统内的医疗服务能够有效交付,而不会产生不必要的压力。
ProcessMind 提供患者旅程中资源消耗的详细视图,揭示瓶颈和利用不足的资产。它量化资源等待时间和利用率,从而实现数据驱动的调整,可使跨部门资源效率提高 15-20%。

护理团队之间协作的改善可确保患者流动的无缝衔接,减少沟通隔阂,这对于复杂的患者旅程至关重要。这能提升患者安全性,减少差错,并在 athenahealth 体系内提供更整合的医疗体验。
ProcessMind 通过分析事件数据,揭示各部门和角色之间的实际协作模式。它将交接和沟通流程可视化,指出协作脱节的环节,从而助力流程重新设计,将协作延迟降低 20%。

获得从开始到结束的完整患者旅程可见性,使医疗机构能够做出明智决策并主动解决问题。理解 athenahealth 中的每一步是持续改进的基础。
ProcessMind 利用事件日志自动还原整个患者旅程,提供所有活动和路径的全面可视化地图。这种可见性允许利益相关者识别意外变动,衡量各阶段绩效,并获得战略规划所需的关键见解。

严格遵守临床协议和监管指南对于患者安全、护理质量及避免处罚至关重要。此目标专注于系统地识别和降低 athenahealth 患者旅程中的合规风险。
ProcessMind 根据预定义的规则和标准自动审计流程的实际执行情况。它能精准定位每一个不合规实例,量化其影响,并协助识别根本原因,使机构能够实现更高的遵循率,通常可超过 98%。

患者旅程优化的 6 个步骤

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下载模板

操作指南

获取专为患者旅程数据预设的 Excel 模板。该模板可确保您的 athenahealth 数据结构正确,以便进行分析。

为何重要

拥有标准化的数据结构对于精确的流程分析至关重要,可以防止错误并确保所有患者病程的一致性。

预期成果

一个即开即用的数据模板,专门为您的 athenahealth 患者旅程信息进行了格式化。

您将获得

发现患者护理中隐藏的路径与延迟

ProcessMind 揭示患者旅程的真实流向,突出显示每一个关键步骤和潜在延迟。获取可落地的见解,以优化医疗交付和患者成效。
  • 映射 athenahealth 中的实际患者旅程
  • 精准定位瓶颈和关键延迟
  • 简化护理协作工作
  • 提升患者满意度与康复效果
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

典型成果

提升患者护理质量与运营效率

此处展示的成果说明了优化患者旅程带来的变革性影响。通过对 athenahealth 数据应用流程挖掘,机构可以获得清晰的见解,从而简化流程、提升患者满意度并提高资源利用率。

0 %
更快捷的患者旅程

平均周期缩短

患者从初始挂号到最终出院的等待时间显著缩短,提升了满意度和医院整体流程。

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增强协议遵循度

提高指南遵循合规性

确保一致遵循关键治疗步骤,减少无法解释的变动,并提升患者安全和护理质量。

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更低的再入院率

减少可预防的再入院

通过优化出院计划和出院后护理,医院能显著观察到 30 天内再入院率的下降。

0 %
加速诊断

更短的测试提前期

快速识别诊断路径中的延迟,确保患者能更早获得测试结果和后续的关键治疗。

0 %
优化的资源利用

提高部门效率

深入了解跨科室的资源瓶颈和利用不足,从而实现更高效的人员配置和设备分配。

实际结果取决于患者旅程的具体复杂程度以及 athenahealth 数据的完整性。这些数据代表了在各种实施案例中观察到的典型改进效果。

推荐数据

从最重要的属性和活动开始,然后根据需要进行扩展。
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

特定活动完成的时间。

为何重要

支持计算主动处理时间与被动等待时间的对比。

执行该活动的医疗专业人员姓名。

为何重要

“资源利用率”和交接分析的关键。

发生该活动的医院或诊所部门。

为何重要

对于识别组织瓶颈和交接环节的低效至关重要。

患者的唯一标识符(已匿名化/哈希处理)。

为何重要

用于跨就诊阶段追踪再入院情况和患者病史。

与本次接诊阶段相关的主要 ICD-10 代码。

为何重要

支持“同类”案例对比;不同诊断的周期时间差异巨大。

患者年龄的分组类别(如 18-25、65+)。

为何重要

用于医疗流程分析的标准人口统计细分。

就诊类别(例如诊室就诊、远程医疗、急诊)。

为何重要

区分不同的流程变体,如远程医疗 vs. 线下就诊。

患者出院时的去向或状态。

为何重要

出院计划和再入院风险的关键背景信息。

指示此病程是否代表非计划返回就诊的标记。

为何重要

直接支持再入院率 KPI。

积极处理该活动所花费的时长。

为何重要

在总周期中区分主动工作时间与等待时间。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

此活动标志着患者到达并为其预约的就诊正式签到。这通常捕捉为 athenaClinicals 或 athenaCommunicator 内预约记录上的明确状态更改。

为何重要

这是患者现场旅程的明确起点。它是衡量等待时间和临床就诊整体周期时间的关键起点。

标志着首次临床评估(如分诊或护理评估)的完成,在此过程中记录了生命体征和主诉。此事件通常根据本次就诊的第一个签署的临床记录或完成的评估表的时间戳推断。

为何重要

此里程碑标志着临床诊疗的开始。从签到该活动的持续时间是衡量患者初始等待时间和资源响应能力的关键指标。

诊断测试结果已定稿并录入患者病历。这通常发生在化验或影像系统将结果发回 athenahealth 并创建带时间戳的条目时。

为何重要

结果的接收是后续临床决策(如诊断和治疗计划)的关键触发点。此事件是衡量诊断周转时间的终点。

临床医生正式为患者当前就诊的状况分配或确认诊断。这可以通过与患者就诊关联的主诊断代码(如 ICD-10)的创建或“最后更新”时间戳来推断。

为何重要

这是一个决定后续治疗路径的关键里程碑。分析此点之后活动的偏差有助于理解和标准化护理协议。

对患者执行临床操作,如手术或专业治疗。这是临床文档中捕获的一个明确事件,通常在操作记录中记有具体的开始和结束时间。

为何重要

医疗处置是患者治疗中的重要里程碑。分析处置前后的活动有助于优化术前和术后工作流。

医生或授权提供者下达正式医嘱,批准患者出院。这是在电子病历系统的 CPOE(医生医嘱录入)模块中创建的带有时间戳的明确事件。

为何重要

此活动启动出院流程。该医嘱与实际出院之间的时间间隔是“出院计划提前期”的关键绩效指标。

患者已正式出院,其医疗机构内的旅程部分已结束。这是住院接诊的最后一个 ADT 事件,带有精确的时间戳。

为何重要

此事件标志着患者主要旅程的结束。它是衡量整体“患者旅程周期时间”的终点,对于再入院分析至关重要。

常见问题

常见问题

流程挖掘直接从 athenahealth 将您的患者旅程数据流可视化,揭示瓶颈、低效环节和合规漏洞。它提供患者在系统中流动情况的客观视图,突出显示可优化的领域。通过分析事件日志,您可以识别延迟和护理路径偏差的根本原因。

要对患者旅程执行流程挖掘,您通常需要来自 athenahealth 的事件日志数据。这包括案例标识符(如“患者就诊阶段”)、活动或事件名称以及每个事件的时间戳。资源、成本或患者人口统计等附加属性可以丰富分析内容。

从 athenahealth 提取数据通常涉及利用其报表功能、API 或直接数据库访问,具体取决于您的系统配置和安全协议。我们的专家可以指导您采用安全高效的提取方法。我们专注于确保数据的完整性和准确性,以实现精确的流程分析。

您可以期待缩短患者等待时间、简化患者转运与交接,并加速诊断测试和结果产出。流程挖掘还有助于标准化治疗路径、优化资源利用率并加强临床协议合规性。这些改进将带来更好的患者体验和更高的运营效率。

是的,流程挖掘在识别与既定临床协议的偏差以及揭示患者再入院的根本原因方面非常有效。通过将实际患者路径可视化,它突显了违规步骤以及可以通过干预防止再入院的环节。这不仅提升了护理质量,也加强了合规性。

根据数据质量和项目范围,在成功提取数据并创建模型后的几周内通常即可获得初步洞察。全面的分析和可落地的建议通常需要两到三个月。持续监测阶段则提供不断的优化机会。

除了 athenahealth 系统外,您还需要一个流程挖掘软件平台来接入和分析提取的事件日志数据。虽然有些平台提供连接器,但通常需要将数据准备成标准的事件日志格式。具备基础的数据工程技能对初始设置会非常有帮助。

流程挖掘是在数据层面进行的集成,而非直接嵌入 athenahealth 应用程序。这意味着它更多涉及数据摄取而非系统集成。主要任务是从 athenahealth 提取相关的事件日志,这是分析业务的常用做法,不会干扰您当前的临床工作流。

流程挖掘可有效解决患者等待时间过长、患者转运效率低下以及诊断测试延迟等常见问题。它还能揭示欠佳的出院计划、不明原因的治疗路径偏差以及低效的资源利用。通过将不可见的过程可视化,它有助于精准定位痛点。

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