Automaatio ja digitalisaatio tuovat merkittäviä parannuksia päivystysten toimintaan. Niiden avulla parannetaan potilaskokemusta, tehostetaan työprosesseja sekä säästetään aikaa ja resursseja. Mutta onko niiden avulla mahdollista myös tuottaa tarkkoja raportteja, jotka auttavat tehostamaan toimintaa entisestään?
Potilaiden läpimenoaikojen seuranta
Yksi keskeinen raportointiin liittyvä mittari päivystyksissä on potilaiden läpimenoaika eri kohteissa ja ammattilaisittain. Läpimenoaika tarkoittaa aikaa, jonka potilas viettää päivystyksessä saapumisesta lähtöön. Automaatiota hyödyntävän potilasvirran hallintajärjestelmän avulla läpimenoaikoja voidaan seurata reaaliaikaisesti ja niiden pohjalta voidaan tuottaa tarkkoja raportteja.
Automatisoiduista prosesseista voidaan tunnistaa mahdolliset pullonkaulat ja sujuvoittaa potilaiden hoitopolkua. Esimerkiksi jos potilaiden läpimenoajat pidentyvät, voidaan tarkemman analyysin avulla selvittää syyt tähän ja tehdä tarvittavat korjausliikkeet. Tavanomaisia virtauskapeikkoja aiheuttavat organisaation sovitut prosessit tai yksilöiden omaksumat työskentelytavat.
Terveydenhuollon ammattilaisen käyttämän ajan seuranta
Toinen tärkeä mittari on terveydenhuollon ammattilaisten käyttämä aika per potilas. Automaatiota hyödyntävien työkalujen avulla voidaan kerätä tietoa siitä, kuinka paljon aikaa henkilökunta käyttää potilaan hoitoon, tutkimuksiin ja muihin toimenpiteisiin. Tämä auttaa ymmärtämään paremmin, mihin aikaa kuluu ja mahdollistaa resurssien tehokkaamman käytön.
Lisäksi automaatio voi auttaa vähentämään työn manuaalisia vaiheita, kuten paperityötä ja tiedon siirtämistä järjestelmästä toiseen. Näin terveydenhuollon ammattilaisille vapautuu enemmän aikaa itse potilastyöhön.
Tyhjäkäynnin tunnistaminen
Terveydenhuollolla ei ole koskaan liikaa resursseja, vaan kysyntä on aina vähintään resurssien sallimalla tasolla. Tämän vuoksi hukkaan heitetyt minuutit maksavat paljon. Tavanomaisia tyhjäkäynnin kohteita ovat tyhjät vastaanottotilat, alikäytöllä olevat kalliit laitteet ja ammattilaisten aika. Nykyaikainen potilasvirran hallintajärjestelmä tallentaa aikaleimat virran eri vaiheista ja tyhjäkäyntiin päästään pureutumaan analytiikan kautta.
Kysynnän ennustaminen
Yhdistämällä tietoa eri yhteydenottokanavista (esimerkiksi walk-in, puhelin ja verkko) ja taustamuuttujista (esimerkiksi sesonki, alueen tapahtumat ja säätila) voidaan luoda ennustemalleja päivystykseen ja ensiapuun. Laskentateho, tekoälymallit ja datamäärä mahdollistavat vihdoinkin sen, että ennustemallit tekevät tuloaan myös terveydenhuoltoon. Tulemme seuraavina vuosina näkemään ennustemallien käytön laajentumisen kaikille terveydenhuollon osa-alueille. Jotta ennustemalleja voitaisiin kehittää, täytyy toiminnan tuottaa tarpeeksi raakadataa näiden mallien kehittämiselle. Riittävän tarkat ennusteet mahdollistavat paremman resurssien kohdentamisen.
Analytiikan merkitys päivystysten kehittämisessä
Raportit eivät kuitenkaan yksin riitä. On tärkeää, että kerättyä tietoa analysoidaan ja hyödynnetään järkevästi. Analytiikan avulla voidaan tunnistaa trendejä ja kehityssuuntia, tehdä ennusteita tulevaisuuden tarpeista ja tunnistaa mahdolliset ongelmat ennen kuin ne muuttuvat suuremmiksi haasteiksi.
Tarkka raportointi ja analytiikka mahdollistavat päivystysten jatkuvan kehittämisen. Ne tarjoavat tietoa ja oivalluksia, joiden avulla voidaan parantaa toimintaa, tehostaa prosesseja ja lopulta parantaa potilaskokemusta. Automaation ja digitalisaation avulla voidaan varmistaa, että päivystykset pystyvät vastaamaan tulevaisuuden haasteisiin ja tarjoamaan parasta mahdollista hoitoa potilaille.
