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Blog: UHB Fallbeispiele - Celonis Process Mining im Krankenhaus
uhb using Celonis process mining in hospitals

UHB Fallbeispiele: Celonis Process Mining im Krankenhaus

uhb consulting dr daniel koch celonis
von Dr. Daniel Koch
September 16, 2019
Lesezeit: 3 Minuten

Wo IT genutzt wird entstehen digitale Fußspuren – auch im Krankenhaus: Egal ob ein Arzt eine Diagnose erfasst, eine Pflegekraft eine Anforderung verschickt oder das Labor einen Blutwert ermittelt - die TĂ€tigkeit wird mit Zeitstempel in einer Datenbank dokumentiert.

Process Mining extrahiert diese Datenspuren aus den IT-Systemen des Hauses, um darauf basierend die gelebten IST-Prozesse abzubilden und nach Abweichungen vom Soll-Prozess durchsuchbar zu machen.

Beispiel OP-PĂŒnktlichkeit:

Ausgangslage:

Der OP-Manager des Kunden wusste, dass sein Haus ein Problem mit der OP-PĂŒnktlichkeit hatte und regelmĂ€ĂŸig Patienten zum angesetzten Zeitpunkt noch nicht im Saal waren.

Er wusste aber nicht wo im Prozess der Flaschenhals war. Die Ärzte machten den Transportdienst verantwortlich, dieser argumentierte wiederum, dass die Stationen Schuld seien weil diese regelmĂ€ĂŸig vergessen wĂŒrden, die Patienten rechtzeitig vorzubereiten und er selber hatte den Verdacht, dass seine OP-Teams vor einem selbstgeschaffenen Problem standen, weil sie oft den rechtzeitigen Abruf der Patienten vergessen wĂŒrden.

Ziel des Projekts:

Ziel war es, zu analysieren wie groß das gefĂŒhlte Problem tatsĂ€chlich war und wo die Schwachstellen im Prozess lagen mit Process Mining.

Umsetzung:

Um die Fragen zu beantworten wurde der IST-Prozess 'Patientenbelieferung OP' vom Abruf des Patienten von Station ĂŒber die Auftragsannahme durch den Transportdienst und dessen Bewegungen bis hin zum Erreichen der Schleuse abgebildet. Die Daten dafĂŒr kamen aus dem KIS und der Smartphone-App des Transportdienstes.

Ergebnis:

  • Sowohl OP-Team als auch Transportdienst waren fĂŒr die VerspĂ€tungen verantwortlich

  • Klares Muster bei Abrufverhalten: Vormittags zuverlĂ€ssig, nachmittags schlampig

  • Muster bei Transportdienst: Mittwochs und freitags deutlich langsamer als an ĂŒbrigen Tagen

  • Ursache: Mittwochs und freitags deutlich höhere Arbeitsbelastung je Mitarbeiter

Konsequenzen:__

  • Ansprache der betroffenen OP-Teams

  • Umorganisation des Transportdienstes entsprechend Arbeitsaufkommen

Beispiel Notaufnahme

Ausgangslage:

Deutsche Notaufnahmen leiden unter steigendem, in seiner Fallschwere sehr heterogenem Patientenaufkommen. Gleichzeitig sind ihre KapazitĂ€ten begrenzt. Daher ist es notwendig den ‚Notaufnahme-Prozess‘ zu standardisieren.

Ziel des Projektes:__

Abbildung des real gelebten Prozesses in Celonis um ein vollumfĂ€ngliches, realistisches Bild der Funktionsweise der Notaufnahme zu bekommen und darauf basierend ggf. organisatorische und technische Maßnahmen ableiten zu können.

Umsetzung:

Abbilden des Prozesses von Eintreffen des Patienten ĂŒber Triage, Arztkontakt(e), Diagnostik, med. Entlassung, pflegerischer Entlassung, usw. basierend auf den in der KIS-Datenbank erfassten Zeitstempeln.

Ergebnis:

  • Prozesslaufzeiten, insbesondere bis zur Triage, verbesserbar

  • TriagequalitĂ€t gut aber ausbaubar

  • Soll-Prozesspfad wird nicht immer eingehalten

Konsequenzen

  • RegelmĂ€ĂŸiges Besprechen der aktuellen Prozesslaufzeiten und Prozessabweichungen um den Mitarbeitern die Bedeutung einer standardisierten und effizienten Arbeitsweise lfd. vor Augen zu fĂŒhren

  • Nachschulung der fĂŒr die Triage verantwortlichen PflegekrĂ€fte

  • Technische VerĂ€nderungen im Ablauf der Patientenerfassung und Einstufung

uhb consulting dr daniel koch celonis
Dr. Daniel Koch
Prozessanalytiker, uhb consulting AG

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