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Umfragen und Studien belegen, dass Patienten unnötige Doppeluntersuchungen sowie eine unzureichende Koordination z. B. bei der Krankenhausentlassung kritisieren.

hörtemöller consulting modifiziert Process Mining für medizinische Behandlungspfade

Die nächste Phase des Wettbewerbs wird sich zugunsten derjenigen Krankenhäuser entscheiden, die über transparente und effiziente Behandlungsprozesse verfügen.

Mit unserem Kooperationspartner iXenso AG modifizierten wir Process Mining, um Kernprozesse im klinischen Umfeld technisch und funktional abzubilden. Behandlungsprozesse können mit einem sehr hohen Optimierungspotential abgebildet werden. Mit unserem Angebot werden subjektive Einschätzungen und verzerrte Prozessbilder objektiviert und beschleunigt. Mit Process Mining können Analysen kontinuierlich stattfinden und zeitnahes Eingreifen ermöglichen. Damit schaffen wir einen schnellen Zugang zu individuellen Handlungsfeldern und Optimierungsansätzen.

Mehrwert für jedes Krankenhaus:

- Darstellung medizinischer Abläufe und Erstellung von Prozess-KPIs
- Zielgerichtete faktenbasierte Prozessanalysen der Behandlungsabläufe
- Überblick über Behandlungsabläufe in verschiedenen Abteilungen oder ausgewählten medizinischen Fallkonstellationen
- Conformance Check von IST-Prozessen
- Transparenz bei Abweichungen oder Unregelmäßigkeiten 

Erfolgsstory: Universitätsklinikum Leipzig erkennt die volle Power seiner Prozessdaten

Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie wurde der Einsatz unserer weiterentwickelten Process Mining Technologie zur systemgestützten und faktenbasierten Analysemöglichkeit medizinischer Behandlungspfade und Behandlungsabläufe im klinischen Kontext des Universitätsklinikums Leipzig erfolgreich abgeschlossen. Im Pilotprojekt kam das Process-Mining-Tool PAFnow der Process Analytics Factory (nun Celonis) zum Einsatz, welches sich unter anderem durch die Einbettung des User Interfaces in die PowerBI-Umgebung von Microsoft auszeichnet. Damit ist eine einfache Integration in die vorhandene technische Infrastruktur der Kliniken möglich.

Der Betrachtungsgegenstand des Pilotprojektes lag auf Behandlungsabläufen des Krankheitsbildes „Schlaganfall“ auf der Basis der §21-Daten (KHEntgG), sowie eines internen Leistungskataloges des UKL. Die vorliegenden Ergebnisse wurden als Basis verwendet, um einen spezifischen Process-Mining-Report (Content Pack) für Kliniken zu entwickeln. Die Orientierung an den gesetzlich vereinheitlichten §21-Daten ermöglicht einen flächendeckenden Einsatz des Process-Mining-Reports innerhalb aller Kliniken Deutschlands.

„Durch unser Pilotprojekt zu Process Mining haben wir Klarheit für verschiedene klinische Prozesse gewonnen.“

PD Dr. med. habil. Nikolaus von Dercks, MHBA, Geschäftsführer Medizinisches Versorgungszentrum Universitätsklinikum Leipzig gGmbH

Gehen Sie mit Process Mining erfolgreiche Schritte zum zukunftsfähigen Krankenhaus. Etablieren Sie eine prozessorientierte, datengesteuerte und patientenzentrierte Denkweise – mit einer gemeinsamen Sprache für Prozessdesign und -optimierung. Erfahren Sie mehr über unsere Lösungen im Detail: Gerne stellen wir Ihnen die wegweisenden Erkenntnisse des Pilotprojektes im Rahmen einer Präsentation vor. Vereinbaren Sie gleich einen Termin.

Machen Sie zufriedene Patienten, Mitarbeiter und Geschäftsführer zum neuen Standard Ihrer Klinik.

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22.09.2022

Process Mining: Best Practice-Beispiel für die nachhaltige Prozessoptimierung medizinischer Behandlungsabläufe im Krankenhaus

Die Mehrzahl der Krankenhäuser befinden sich in tiefgreifenden Transformationsprozessen. Sie sind gefordert, klinische Kernprozesse zu digitalisieren.

Aber was bedeutet das? Es geht darum, klinische Prozesse zu visualisieren, zu analysieren und zu optimieren. So simpel das klingen mag, so komplex und anspruchsvoll ist die Herausforderung in der Praxis. Denn klinische Kernprozesse (z. B. Behandlungspfade bzw. Behandlungsabläufe) sind in Kliniken oftmals eingeschränkt transparent und können aufgrund kurzfristiger und situativer operativer Entscheidungen einer eingeschränkten Strukturvorgabe unterliegen.