优化 Epic EHR 中的患者就医流，提供更优质的医疗服务
我们的平台通过揭示隐藏的瓶颈和导致进度变慢的偏差，为您日常的 workflow 提供深度可见性。通过分析 event data，您可以精准定位延迟发生的环节，并确定运营摩擦的根本原因。这种洞察力能协助您优化临床路径，确保所有相关人员获得更高效的体验。
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优化患者就医流程的战略价值
在现代医疗环境下，患者的就医全流程不仅是一系列的临床诊疗，更是一个决定医疗质量和机构财务状况的复杂交互网络。当您在 Epic EHR 中管理患者旅程时，每一个挂号记录、分诊记录和医嘱都会留下数字足迹。然而，海量的数据往往掩盖了患者在院内的真实流动。优化这一流程至关重要，因为效率低下不仅意味着收入损失，还会导致临床预后变差、医护人员职业倦怠加剧以及患者满意度下降。通过关注流程优化，医疗管理者可以摆脱“凭经验管理”的现状，转而采用数据驱动策略，确保患者在正确的时间获得正确的治疗。
将 Epic EHR 数据转化为流程洞察
Process Mining（流程挖掘）是在 EpicCare 和 Cadence 等模块中的原始数据与卓越运营所需的实践洞察之间搭建的一座桥梁。虽然 Epic 提供了出色的单点快照报表，但 Process Mining 关注的是患者就医的全程记录。它能将患者从急诊挂号到从专科病房出院的所有节点串联起来。通过可视化成千上万名患者的真实路径，您可以清晰地看到流程是如何偏离标准临床路径的。这种透明度让您无需手动审计每一张图表，就能发现流程在哪里停滞，无论是诊断检测的延迟，还是专家会诊的瓶颈。
精准锁定隐藏的瓶颈和阻碍
医疗管理中最大的挑战之一是那些阻碍医疗服务的“隐形瓶颈”。例如，患者可能因为某个诊断结果未被审核，或者出院计划启动太晚，而在某个环节等待数小时。通过对 Epic EHR 数据进行流程分析，您可以隔离这些摩擦点。您可能会发现某些部门的分诊周期显著长于其他部门，或者某些治疗路径频繁导致非计划内的再入院。通过精准定位这些领域，您可以实施针对性干预，例如在高峰时段调整人员配置，或在 EHR 系统中设置自动化提醒以加快临床响应。
通过临床与运营 KPI 衡量成功
优化患者旅程会带来多项关键绩效指标（KPI）的显著提升。首先是总周期时间的缩短，这直接提高了病床周转率和医院的收治能力。通过精简从入院到出院的流程，您可以在不增加物理设施的前提下服务更多患者。此外，Process Mining 有助于确保临床路径的合规性，这对于患者安全和医保报销至关重要。通过减少诊疗过程中的变数，您可以打造一个更可预测、更可靠的就医环境。这不仅能通过减少资源浪费来提升利润，还能通过提供更顺畅、更透明的康复路径来优化患者体验。
推动医疗运营的持续进阶
开启临床流程全优化之旅并不需要彻底推翻现有系统，而是需要转变视角——从“管理碎片任务”转向“管理端到端流程”。通过利用专为 Epic EHR 设计的模板，您可以快速洞察现状，并找到最易改善的突破口。无论您的目标是缩短急诊等待时间、提高手术室效率，还是确保出院后的及时随访，所需数据早已存在于系统中。关键在于使用 Process Mining 工具解锁这些数据，助力您做出既能减轻员工负担、又能造福患者的明智决策。
您的临床见解
洞悉您的 Epic EHR 工作流，实现全面透明
data。- 实时可视化实际患者路径
- 识别出院延迟的根本原因
- 跨部门分析分诊绩效
- 追踪运营变更的影响
经验证的成果
优化临床与运营卓越表现
医疗机构利用 Process Mining（流程挖掘）在 Epic EHR 中可视化完整的患者就医环节，从而帮助团队消除护理延迟并提高资源利用率。这些指标展示了数据驱动的流程优化对患者体验的深远影响。
缩短分诊完成时间
优化从登记到初步评估的流程，能让患者在就医过程中更早地获得临床护理。
减少非计划再入院
识别出院和随访计划中的缺口，有助于防止患者在出院后 30 天内因非计划需求再次就医。
协议规范性提升
使患者就医过程符合循证医学标准，确保所有临床步骤按正确顺序执行，从而获得更好的健康预后。
缩短总住院时长
在就医环节早期启动出院计划，可以释放关键的床位空间，并减少转科期间的物流瓶颈。
减少会诊提前期
缩短会诊申请与实际评估之间的时间，可以加速治疗决策并提升患者体验。
结果因流程复杂性和 `data` 质量而异。这些数字代表了在医疗行业实施中观察到的典型改进。
常见问题
常见问题
Process Mining 利用您的 Epic EHR 日志 data，精准还原患者在院内的移动路径。它能识别传统报表可能遗漏的隐藏瓶颈，如分诊延迟或转科滞后。这种 data 驱动的方法能帮您从“猜测问题所在”转变为“基于证据发现模式”。
您通常从 Clarity 或 Caboodle 报表数据库中提取 data，重点关注与“患者诊疗阶段”相关的 event 日志。提取内容需包括唯一标识符、活动描述（如分诊开始或出院完成）以及每个 event 的 timestamp。大多数团队使用标准 SQL 查询或现有的 ETL 流水线来安全地拉取这些信息。
是的，该工具可以精准定位出院流程停滞的具体环节，无论是等待运送、药房结算还是医生签字。通过可视化这些摩擦点，临床经理可以实施针对性变更，以缩短出院周期并提高床位可用性。您还可以实时监测这些变更的影响，确保改进的持续性。
不需要。Process Mining 是非侵入性的，它通过分析员工在 Epic 中留下的数字足迹来工作。它捕获的是流程的真实现状，无需临床医生改变其记录方式。收集到的洞察实际上能通过消除不必要的步骤和手动变通方法，帮助您简化工作流。
大多数医疗机构在初始数据提取后的四到六周内即可看到第一份流程图。这段时间包括初始数据清洗、将事件映射至患者旅程，以及向临床相关人员验证发现。一旦基础架构建立，持续的监控将为日常运营提供实时的可见性。
隐私是重中之重。在 data 离开您的安全环境之前，Process Mining 配置通常会涉及对“患者诊疗阶段 ID”进行脱敏处理。您可以在过滤受保护的健康信息的同时，保留流程优化所需的 event 序列。这既确保了符合 HIPAA 及其他医疗 data 法规，又能提供极具价值的洞察。
通过分析完整的患者旅程，该工具可以发现特定治疗路径与非计划再入院之间的相关性。例如，您可能会发现那些跳过随访预约步骤或出院计划仓促的患者，再入院的概率更高。这些洞察有助于您规范护理流程，改善预后并减少回诊率。
您通常需要一名熟悉 Epic 报表结构的 data 分析师和一名临床负责人来解读流程图。技术维护包括管理从 Clarity 或 Caboodle 到平台的 data 流水线，以确保分析反映最新的患者诊疗阶段。许多机构会先从小型试点项目开始，然后再推广到更复杂的部门。
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