Use Case

Patientenfluss- und Prozessengpass-Analytics

Patientenpfade, Wartezeiten, Übergaben und Engpasszonen gemeinsam sichtbar machen – für bessere Steuerung von Durchlauf, Kapazität, Versorgungsqualität und Erlösstabilität.

Der Patientenfluss stockt, aber die Ursachen bleiben verborgen

In vielen Gesundheitsorganisationen wird der Patientenfluss noch entlang einzelner Stationen, Teams oder Prozessschritte betrachtet. Sichtbar sind Aufnahmezahlen, OP-Pläne, Diagnostiktermine, Entlasslisten oder Wartezeiten – aber nicht präzise genug, wo im Gesamtfluss aus Patientensicht und Wirtschaftssicht der eigentliche Verlust entsteht.

Genau dort entstehen Engpässe, an denen Kapazität gebunden, Durchlauf verlängert und Erlöspotenzial unnötig blockiert wird. Die Folgen zeigen sich oft erst indirekt: verzögerte Diagnostik, spätere OP-Starts, verlängerte Aufenthalte, aufgestaute Entlassungen, verpasste Aufnahmen oder hoher Abstimmungsaufwand zwischen Bereichen.

Ohne durchgängige Sicht auf Prozesspfade bleibt operative Steuerung zu stark reaktiv und konzentriert sich auf Symptome statt auf die eigentlichen Engpassmuster. Besonders problematisch ist, dass Prozessengpässe selten nur an einer Stelle entstehen. Häufig wirken Diagnostik, Aufnahme, OP, Stationsmanagement, ärztliche Freigaben, Entlassplanung und Schnittstellen zusammen.

Patientenpfade, Wartezeiten und Engpässe steuerbar machen
Eine Patientenfluss- und Prozessengpass-Analytics verbindet Bewegungs-, Termin-, Stations-, Diagnostik-, OP- und Entlassungsdaten in einer integrierten Steuerungsbasis. Entscheidend ist nicht nur die Zeit in einem einzelnen Schritt, sondern der Blick auf den Gesamtprozess: Wo warten Patienten besonders lange, wo stocken Übergaben und welche Prozessvarianten blockieren Kapazität?
Patientenpfade transparent machen
Aufnahme, Diagnostik, OP, Station, Verlegung und Entlassung werden in einer gemeinsamen Pfadlogik betrachtet. So wird sichtbar, wo Durchlaufzeit tatsächlich verloren geht.
Warte- und Übergangsverluste erkennen
Wartezeiten zwischen Prozessschritten, Freigabeprobleme, Übergabestau und verzögerte Entlass- oder Aufnahmepfade werden strukturiert sichtbar und vergleichbar.
Engpassmuster priorisieren
Prozessengpässe werden nach Häufigkeit, Kapazitätswirkung, Versorgungsqualität und wirtschaftlicher Relevanz bewertet. Maßnahmen richten sich auf die größte Entlastungswirkung.
Schnittstellen besser steuern
Aufnahme, Diagnostik, OP, Station und Entlassung arbeiten mit derselben Sicht auf kritische Prozesspfade. Dadurch werden Abstimmung und Eskalation belastbarer.
KI für Frühwarnung nutzen
KI kann wiederkehrende Engpassmuster erkennen, Verzögerungswahrscheinlichkeiten prognostizieren, kritische Patientenpfade priorisieren und ähnliche Prozessverläufe clustern.
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
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Für Prozesssteuerung, Bettenmanagement, Aufnahme und Diagnostik

Der Use Case eignet sich für Krankenhäuser und Klinikverbünde, die Patientenfluss, Wartezeiten und Prozessengpässe nicht nur punktuell betrachten, sondern über Aufnahme, Diagnostik, OP, Station und Entlassung hinweg aktiv steuern wollen.

Besonders relevant ist er für Prozesssteuerung, Bettenmanagement, Aufnahme, Diagnostik, OP-Koordination, Stationsleitung, Entlassmanagement, Operations und Management. Er unterstützt dort, wo viele Bereichskennzahlen vorhanden sind, aber noch keine gemeinsame Sicht auf Patientenpfade, Engpassursachen und Entlastungshebel besteht.

Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube