Process Mining in de gezondheidszorg voor de analyse van zorgpaden
Inleiding
Met de toenemende druk op de gezondheidszorg om beter om te springen met de beschikbare middelen, wordt het belangrijker om zorgprocessen efficiënt en effectief te organiseren. Dat geldt zowel voor de normale werking als in tijden van gezondheidscrisissen. Nog steeds worden theoretische modellen gemaakt van zorgpaden die niet overeenstemmen met hoe het er echt aan toe gaat op de werkvloer. Process Mining kan helpen om in kaart te brengen hoe een zorgproces in de praktijk verloopt, zodat theorie en praktijk beter op mekaar kunnen worden afgestemd.
Proces Mining
Process mining is een analysetechniek die IT-logbestanden (event logs) gebruikt om werkelijke bedrijfsprocessen te visualiseren, analyseren en verbeteren. Het maakt inefficiënties, knelpunten en afwijkingen zichtbaar, wat kan leiden tot efficiëntere processen, lagere operationele kosten en hogere patiënt- en medewerkerstevredenheid (change management).Process mining in de gezondheidszorg analyseert datalogs uit zorgsystemen (EPD) om feitelijke zorgpaden en zorgprocessen op de werkvloer in kaart te brengen, knelpunten zoals wachttijden te identificeren en zorgprocessen te optimaliseren. Het verbetert de efficiëntie door werkelijke uitvoering te vergelijken met de (theoretische) verwachting, wat leidt tot betere patiëntenzorg en minder administratieve verspilling.
De toepassing van process mining in de gezondheidszorg biedt verschillende voordelen:
- Visuele inzichten: Het creëert een gedetailleerd overzicht van het werkelijke verloop van zorgprocessen, inclusief afwijkingen.
- Bottlenecks identificeren: Knelpunten, dubbele stappen en inefficiënties worden snel inzichtelijk gemaakt.
- Conformiteitscontrole: Het toetst of de werkelijke werkwijze overeenkomt met de vastgestelde richtlijnen en zorgpaden.
- Procesverbetering: De data helpt bij het herontwerpen van zorgprocessen om de effectiviteit te verhogen.
Toepassingen in de praktijk:
- Analyse van zorgpaden: Het in kaart brengen van de hele patiëntreis, van opname tot ontslag.
- Optimalisatie van doorlooptijden: Het verminderen van wachttijden in bijvoorbeeld de spoedeisende hulp of bij OK-planningen.
- Evaluatie van zorgvernieuwing: Het meten van de impact van veranderingen (0-meting vs. 1-meting).
Process mining en zorgprocessen
Proces Mining
laat toe om op basis van bijvoorbeeld ADT-data te tonen hoe een
zorgproces werkelijk verloopt tussen en binnen verpleegenheden/diensten. Je ziet dan beter wat de afwijkingen zijn
ten aanzien van het theoretische zorgpad, het zogenaamde ‘normale’
zorgpad (MDC of APR-DRG gerelateerd). Ook wordt met Process Mining zichtbaar welke
deelprocessen geen waarde toevoegen, inefficiënt verlopen of niet
compliant zijn met een optimaal verloop van het zorgproces.
Process
Mining kan je ook combineren met technieken zoals Activity-Based Costing
(ABC) om een beter zicht te krijgen op overheadkosten en indirecte
kosten in het zorgproces. Activity-Based Costing (ABC) en process mining combineren maakt het mogelijk om indirecte kosten nauwkeurig toe te wijzen aan specifieke procesactiviteiten op basis van echte, datagedreven processtromen. Process mining levert de tijd- en frequentiegegevens, terwijl ABC de financiële kosten koppelt aan activiteiten, waardoor "buckets of cases" (procesvarianten) worden geanalyseerd op werkelijke kosten.
Ieder ziekenhuis beschikt over de
nodige data om een eerste analyse te maken en gestandaardiseerde
zorgproces-data per MDC en APR-DRG zijn ook beschikbaar in de
MZG-bestanden die elk ziekenhuis levert aan de FOD Volksgezondheid.
Ziekenhuizen en de overheid kunnen op die manier zorgprocessen per MDC
en APR-DRG in kaart brengen op basis van een combinatie van MZG-, Finhosta-, nomenclatuur- en apotheek-gegevens (FOD VVVL, RIZIV, FAGG, Sciensano, ...). Open source software om de analyse te maken is trouwens
gratis beschikbaar, je hebt ze onder andere voor R en voor Python.
N.B.: Activity-Based Costing (ABC) is een kostprijsberekeningsmethode die overheadkosten en indirecte kosten nauwkeuriger aan producten of diensten toewijst op basis van de werkelijk verbruikte activiteiten. In tegenstelling tot traditionele methoden, identificeert ABC de 'cost drivers' (kostenveroorzakers) om inzicht te krijgen in de werkelijke kosten en efficiëntie.
Referenties
UHasselt - Business Process Analysis Made Easy (bupaR)
De Roock, E., & Martin, N. (2022). Process mining in healthcare–An updated perspective on the state of the art. Journal of biomedical informatics, 127, 103995.
Janssenswillen, G., & Depaire, B. (2017). BupaR: business process analysis in R.
Janssenswillen, G., Depaire, B.,
Swennen, M., Jans, M., & Vanhoof, K. (2019). bupaR: Enabling
reproducible business process analysis. Knowledge-Based Systems, 163, 927-930.
Martin, N., De Weerdt, J.,
Fernández-Llatas, C., Gal, A., Gatta, R., Ibáñez, G., ... & Van
Acker, B. (2020). Recommendations for enhancing the usability and
understandability of process mining in healthcare. Artificial Intelligence in Medicine, 109, 101962.
Munoz-Gama, J., Martin, N.,
Fernandez-Llatas, C., Johnson, O. A., Sepúlveda, M., Helm, E., ... &
Zerbato, F. (2022). Process mining for healthcare: Characteristics and
challenges. Journal of Biomedical Informatics, 127, 103994.