Superfluid Hospital

Process Mining auf die nächsthöhere Stufe gehoben

Das suprafluide Krankenhaus - eine Utopie?

Wenn man über Suprafluidität redet, denkt man in der Regel an ein physikalisches Konzept. Hier aber wird der Begriff verwendet, um eine Strömung ohne Viskosität zu beschreiben, was den großen Vorteil mitbringt, ohne Verlust von kybernetischer Energie zu fließen. Im Zusammenhang mit Transformationen im Krankenhaus bedeutet Suprafluidität, dass der Veränderungsprozess problemlos und glatt vom Anfang bis zum Ende vonstattengeht. Stellen Sie sich vor, was für Patienten, Mitarbeiter, Pflegequalität und letztendlich für die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit erreicht werden könnte.

Gemeinsam für etwas Besseres

Zwei in München angesiedelte deutsche Unternehmen begannen im Jahr 2018 Gespräche über den möglichen Nutzen und über Herausforderungen für das Management von Prozessen in der Gesundheitsversorgung. Erste Feldstudien zeigen, dass die sich daraus ergebenden Möglichkeiten für Krankenhäuser von hohem Wert sein können. Ausgehend von den vielversprechenden Ergebnissen verabredeten die beiden Unternehmen – Celonis und KMS – eine langfristige Partnerschaft. 

Nie zuvor hatten Krankenhäuser die Möglichkeit, ihre Organisationen mit Hilfe der Digitalisierung und der Nutzung von Künstlicher Intelligenz in einer solch verständnisverändernden Weise umzugestalten. Sie ermöglichen den Nutzern, die für den Umbau notwendigen Maßnahmen konsequent zu ergreifen. Die sich aus den Aktivitäten ergebenden Fortschritte werden automatisch festgehalten, um einem Rückfall in alte Praktiken und Handlungsweisen vorzugreifen.

Wie funktioniert es?

In den Krankenhäusern überall auf der Welt werden jede Minute Millionen Daten angesammelt. Der Grundgedanke von Process Mining ist es, mit diesen Daten zu arbeiten. Dafür ist es wichtig zu verstehen, dass jeder Datensatz ein Ereignisprotokoll ist. Jedes Ereignis besteht aus einer Patientenakte, einer Aktivität und einem Zeitstempel. Das Ergebnisprotokoll für ein Laborergebnis beispielsweise beinhaltet den Ergebniswert des Labors, einen Patienten und einen Zeitstempel.

Verallgemeinernd kann gesagt werden, dass für jeden in einer Gesundheitsorganisation erhobenen Datenteil der Datensatz, die Zugehörigkeit zur Person und der Zeitpunkt der Speicherung bekannt ist.

Ereignisprotokolle sind von fundamentaler Bedeutung für die Process Mining-Technologie. Dafür werden mehrere Bestandteile benötigt:
 

• eine verlässliche Datenbank für Ereignisprotokolle mit qualitativ hochwertigen Daten und skalierbaren Datenverwaltungsoptionen
• eine intelligente Geschäftsanalytik, die verdeutlicht, welche Prozesse angeschaut werden müssen
• eine leistungsstarke Process Mining-Technology
• ein nutzerfreundliches Interface

"eisTIK Process Mining powered by Celonis"

Die Lösung kann bei allen Prozessabläufen in der Gesundheitswirtschaft angewendet werden, einschließlich Prozessabläufe auf zweiter und dritter Ebene, die in Verbindung mit Gesundheitsdienstleistungen stehen. Die Ergebnisse sind konkret und greifbar. Durch die Data Warehouse-Plattform eisTIK kann der Lösungsansatz unmittelbar genutzt werden.

Die Partnerschaft bietet Vorteile für eine Reihe von Aktionsbereichen:
 

• Der Ansatz ist realitätsbezogen, keine Fiktion, weil er auf aktuellen Ereignisprotokollen aufbaut, die in Krankenhäusern oder Gesundheitsversorgungseinrichtungen erarbeitet werden.
• Die Analyse ist Bottom-up, was den beteiligten Menschen ermöglicht, die Ergebnisse zu verstehen und zu akzeptieren.
• Die Infrastruktur des Data Warehouses erlaubt eine skalierbare Lösung, mit der Sicht auf einen Prozess in einem Krankenhaus bis hin zu Benchmarking-Prozessen quer über eine große medizinische Gruppe oder eines Gesundheitssystems.
• Die automatisierte Prozessfeststellung der Process Mining-Technologie erzeugt ein visuelles Diagramm oder ein Prozess-Mapping und liefert KI-gestützte Analysemöglichkeiten für die Verbesserung von Arbeitsabläufen.

Process Mining unterstützt dabei, auf der Grundlage von bestehenden Daten, zwischen gängigem und ungewöhnlichem Prozessverhalten zu unterscheiden. Die abgeschlossene automatisierte Modellentwicklung bietet den Teams eine hervorragende Basis für die Diskussion mit Interessensgruppen, die Teil des Prozesses sind. Dies ist ein sehr wichtiger Schritt: Die Einbeziehung derjenigen, die durch den Änderungsprozess betroffen sind, ist unbedingt notwendig, da in der Regel von ihnen eine Änderung der täglichen Prozesse und Arbeitsabläufe gefordert wird.

Im Hinblick auf Ergebnisse wird strengstens empfohlen, dass eine Organisation nicht mehr als drei Prozessveränderungen auf einmal vornimmt. Sonst könnten die Wechselwirkungen der Maßnahmen negative Folgen nach sich ziehen. Nachdem mit den Änderungen und der Anpassung des Prozesses mindestens vier Wochen gearbeitet wurde, kann das nächste Maßnahmenpaket festgelegt werden. Die Fokussierung auf einen spezifischen Prozess in einem Krankenhaus ermöglicht ein tiefgehendes Verstehen aller Arbeitsschritte dieses Prozesses. Abbildung 3 gibt einen Überblick aller Aktivitäten zugunsten von rund 1.500 Patienten, die kardiologische Leistungen erhalten. Es wird deutlich, dass diese Detailtiefe es unmöglich macht, Einblicke in Probleme bei den Arbeitsabläufen zu erhalten.

Die Nutzung von KI erlaubt es, die Anzahl der Aktivitäten, die im Prozess-Explorer angezeigt werden, zu reduzieren und so die wichtigsten Schritte im Arbeitsablauf herauszustellen und darüber die Komplexität zu reduzieren.

Obiges Diagramm ermöglicht es den Fachkräften, die wesentlichen Stellen oder Maßnahmen im Ablauf zu erkennen. Der Unterschied zwischen Abbild 3 und 4 besteht darin, dass die Anzahl der Aktivitäten von 100% in Abbild 3 auf 53% in Abbild 4 reduziert sind, gleiches gilt für die Verbindungen zwischen den Aktivitäten. Es ist zu sehen, dass von den 1.566 Patienten, die in das Verfahren einmünden, 593 ein vorausgehendes EKG durchlaufen hatten (vorstationäre Leistungen). Bestimmte Diagnosen, wie beispielsweise ein Elektrokardiogramm, wurden also schon vor der Aufnahme (blaues Hexagon) in das Krankenhaus vorgenommen. Nach der Aufnahme sind es drei verschiedene Behandlungswege, die die Patienten in der Regel durchlaufen:

• Weg 1:
  Sieben Stunden bis zum Eingriff: Weg 1 führt direkt zur „Koronarangiographie“ (grünes Hexagon) und benötigt sieben Stunden. Wenn der Patient also am Morgen im Krankenhaus ankommt, findet die Behandlung noch am selben Tag statt.
• Weg 2:
  31 Stunden bis zum Eingriff: In dieser Option erhalten die Patienten durchschnittlich vier Stunden nach Ankunft ein Elektrokardiogramm (EKG, gelbes Hexagon). Nachdem die EKG-Ergebnisse vorliegen, erhält der Patient – ca. 27 Stunden später – eine Koronarangiographie.
• Weg 3:
  51 Stunden bis zum Eingriff: Patienten, die sich im dritten Behandlungsweg befinden, erhalten eine Röntgenuntersuchung (Radiologische, CT-, MRT-Leistung, violettes Hexagon) sechs Stunden nach Ankunft im Krankenhaus. Weitere 18 Stunden vergehen, bis ein Elektrokardiogramm erfolgt. Eine Koronarangiographie findet dann schließlich nach weiteren 27 Stunden statt.

Mit dem leistungsfähigen Data Warehouse ist es leicht möglich, Patienten aus der Gesamtgruppe herauszufiltern, die durch die Notaufnahme zugewiesen wurden, um so eine deutliche Sicht nur auf die Gruppe der elektiven Patienten zu erhalten. Die erste verändernde Maßnahme wäre es sicherzustellen, dass die Patienten die relevanten Röntgenbilder und aktuelle elektrokardiologische Berichte mitbringen, sodass sie unverzüglich im Sinne von Weg 1 behandelt werden können. Das Verfahren in Weg 2 müsste beschleunigt werden, sodass der Eingriff am ersten Tag des Krankenhausaufenthalts stattfinden kann. Weg 3 müsste mit Weg 2 verbunden werden, damit die Patienten bei Aufnahme gleichzeitig für Röntgen und kardiologische Diagnose angemeldet werden. Es ergeben sich selbstverständlich weitere Maßnahmen bei einer detaillierten Betrachtung der Prozessdarstellung.

Wenn der Schwerpunkt auf die wesentlichen Vorteile gelegt wird, können schnell Ergebnisse für die Optimierung des Prozesses erzielt werden. Dies kommt den Patienten zugute, durch kürzere Krankenhausaufenthalte und einen schnelleren Zugang sowie Ausführung von entsprechenden Behandlungen. Wir haben herausgefunden, dass die Mitarbeiter Veränderungen positiv gegenüberstehen, die unnötige Wartezeiten verkürzen und die Diagnostik bei elektiven Patienten beschleunigen. Die Patientenzufriedenheit, die Qualität der Behandlung, die Effizienz des Prozesses und die Wirtschaftlichkeit sind insgesamt verbessert. Prozesse, die durch „eisTIK Process Mining powered by Celonis“ begleitet werden, können solche einbeziehen, die im Laufe der gesamten Betreuungssituation vorkommen, einschließlich Notfallbehandlung, Diagnostik und ergänzende Laborleistungen. Darüber hinaus kann die Anwendung von Process-Mapping große Vorteile bieten für Bereiche außerhalb der Betreuung von Patienten in Krankenhäusern und im Gesundheitssystem: wie Verwaltungsbereiche für Betriebsabläufe, Auftragswesen, Patientenakten sowie Personalbüros. Es gibt keine Grenzen für die Anwendung von „eisTIK Process Mining powered by Celonis“.

Mit dem Data Warehouse können entsprechend Ereignisprotokolle auf die Vergangenheit bezogen und in Echtzeit analysiert werden. Die Schnittstelle erlaubt eine Live-Sicht auf aktuell im Krankenhaus laufende Prozesse. Dies ist sehr wichtig, wenn es um das Ergreifen von Maßnahmen geht.

Visualisierung: Prozess versus Metrik

Bei der Analyse aktueller Bedürfnisse für Maßnahmen zur Veränderung eines Prozesses sollten zwei Faktoren beachtet werden:
 

• Metriken beschreiben einen Wert oder einen zentralen Leistungsindikator (KPI). Diese sind notwendig für die Erkennung von Verfahren, die betrachtet werden müssen, wenn der Gesamtprozess offensichtlich nicht optimal funktioniert.
• Die Visualisierung eines Prozesses ermöglicht es Nutzern, einen Einblick in den Prozess zu erhalten. Dies ist ein notwendiger Schritt, um Probleme im Prozess festzustellen. Nach der Identifizierung besteht dann die Chance, sich auf die Lösung der wichtigsten Probleme im Prozess zu konzentrieren.

Eine Schlussfolgerung ist, dass für eine angemessene Bearbeitung von Veränderungen im Prozess sowohl Metriken als auch Prozessvisualisierung notwendig sind, die sich beide ergänzen. Das Toolset für Prozessmanagement muss also Metriken und Prozessvisualisierung für eine optimale Nutzung miteinander kombinieren, um effektiv arbeiten zu können.

Schlussfolgerung

Die Qualität der klinischen Versorgung und ihrer Standards ist abhängig von einer effizienten Umsetzung von Prozessen. Durch die Nutzung von „eisTIK Process Mining powered by Celonis“ erhalten Krankenhäuser eine Sichtbarkeit auf bestehende Prozesse und KI-gestützte Analysen für eine Verbesserung der Patientenbetreuung und für eine Spitzenleistung in der Organisation. Es ist wichtig hervorzuheben, dass Prozesse qualitätsorientiert optimiert werden sollten. Am Ende des Tages wird ein umstrukturierter Prozess viel kosteneffektiver sein als ein Prozess, der den Status Quo wiedergibt. Die Visualisierung eines Prozesses bietet eine Einsicht in den Umgang mit Patienten und Ressourcen. Durch den Blick auf den Prozess werden Abweichungen und Engpässe schnell deutlich. Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse können Maßnahmen ergriffen werden, durch die der Prozess stabilisiert und optimiert wird.

Eine laufende Konformitätsprüfung macht es möglich, rechtzeitig zu reagieren, wenn das automatisierte System eine unnormale Aktion im beschlossenen Prozess feststellt. Die Ergebnisse hinsichtlich der Verbindung von Patientensicherheit und Effizienz sind vielversprechend. 

„eisTIK Process Mining powered by Celonis“ ist ein solides Werkzeugset für Qualität, das ein wirtschaftliches Krankenhausmanagement in einem digitalisierten Umfeld der Gesundheitsversorgung gewährleistet und letztendlich zu einem Superfluid Hospital führt.