医药行业:优艾贝医院
6个举措,医院门诊量增长40%,患者就诊等待时长缩短2倍
大家都知道医疗这个场景是一个非常复杂的场景,它是由很多碎片化的流程拼成的患者就医的一个过程。那到底在医院里面要改进什么?改进之后有没有效果?其实它都需要一些量化的数据来评估,而量化的数据还需要一个工具去支撑,能够去表达出来。九数云就是这样一款产品:稳定、轻量、高效、易用、低成本,满足对数据应用的各种需求。
在当下信息时代,我们要用真实数据代替主观判断。更快的计算才能被挖掘、更好的展现才能发现机会和问题,用数据持续的PDCA,形成以患者为中心的医疗服务。
——杜建芳 优艾贝医疗信息负责人
背景介绍
医疗场景是一个非常复杂的场景。一般来说,一个完整的就诊过程包括患者建档——门诊挂号——医生接诊、开检查单——费用收取——检查——医生诊断、开具处方——费用收取——医嘱在科室执行等,流程多而碎片化,涉及到的科室也有多个。
如果能用量化的数据来分析评估和优化整个流程,那么,不管是缩短患者等候时长,优化患者体验,还是提升医院接诊效率和经营效率,都是十分有价值的。但目前,医疗行业的数据通常只被用于医疗本身,而很少有人将过程中的数据抽象出来用于经营分析,因此鲜有可供参考的样例。
优艾贝医院医疗为了让就诊过程更智能,大力推进自身的数字化建设。在寻找数字化工具的时候,结合自身业务特点考虑,希望能够有一个成本较低、轻量级的应用,帮助快速建设、快速迭代、快速试错,以便发现业务的机会和改进点。经过比较选型,最终选择九数云来进行系统建设。
价值场景
1、患者等候时长预警:门诊量同期增长40%
在经营过程中,优艾贝医院意识到,患者在就医过程中的大部分时间都消耗在等待上,如等待医生、等待检查和取药等。
因此,优艾贝医院收集了医院内所有科室的患者从排队开始到结束的等待数据,并使用九数云进行可视化分析,通过数据看板展示,可以清楚地看到哪些科室和项目的等待时间最长。通过进一步分析,优艾贝医院发现有些科室和项目的等待时间过长是由于医生资源不足或内部服务流程不合理导致的。
为了针对性地解决这些问题,优艾贝医院在内部实施了一项监控措施:当患者等待时间超过预设阈值(例如平均等待时间超过1小时)时,系统会自动报警并提醒医院调配资源以解决患者问题。
为了验证这些措施是否有效,优艾贝医院持续跟踪和分析数据。通过持续半年的“分析——调整——监控——分析——调整”循环,最终实现门诊量较去年同期增长了40%,而资源投入基本保持稳定。
具体分析如下:
- 通过对就诊人数、坐班医生人数和平均候诊时长以及当日最大候诊时长的总体分析,跟踪并揭示医生人员数量是否安排合理。
- 通过对比不同日期和时间段的数据趋势,可以了解就诊高峰期的医生和候诊情况,及时发现并解决就诊高峰期医生人员不足或候诊时间过长的问题,及时调整医生和候诊室资源的分配,以减少患者等待时间,提高医疗服务效率。
- 通过对候诊时长的进一步分析,可以帮助医院发现潜在的问题,例如就诊流程的繁琐、医疗资源的不足等,从而有针对性地提出改进措施,提高患者就医体验。
2、开单优化:患者就诊等待时间缩短2倍
当患者来到医院就诊时,首先需要预约挂号,然后前往分诊室进行初步评估。接下来,他们需要等待医生,医生通常会建议进行一些必要的检查,如血常规等。检查完成后,患者需要返回医生处进行进一步的评估和诊断。医生将根据检查结果为患者开具药物或安排其他治疗方案,如输液等。最后,患者需要缴费并进入下一个治疗环节。这是一个相对繁琐的过程。
优艾贝医院重点解决的第二个问题便是就诊流程问题:
- 针对每个月就诊量最多的前三名科室,优艾贝医院统计分析了这些科室开具检查单的情况。开具检查单最多的项目,代表着这一时期某种类型的疾病较为流行,检查项相对统一。
为了让患者在挂号后能够更快地得到治疗,优艾贝医院改进了整个就诊流程:
- 患者可以自主申请先开出检查单,在等待医生的同时也能够接受检查,等待报告的时间和等待医生的时间同时进行。最终实现患者只需要看一次医生,大幅缩短等待时间。
通过这种方式,当医院门诊量快速增加时,医生的负担也没有增加太多。不需要额外增加过多的医疗资源就可以大大改善患者的就医体验,客户的就诊等待时间缩短2倍。
具体分析如下:
- 通过对最近一段时间的诊断结果进行分析,实现按科室和诊断名称提前预判和预防季节性或传染性疾病的爆发。
- 通过监测和分析诊断数据,可以了解不同疾病的发生趋势和传播情况,及时采取预防措施,如加强消毒、通风和隔离等措施,减少疾病的传播。
- 同时,可以根据预测结果提前做好医疗人员储备安排工作,确保有足够的医疗资源应对疾病爆发,提高医疗服务的应对能力和效率。
3、患者RFM分析:复诊率提升至63%
RFM模型,是一个划分用户群体的模型,其中R(Recency) 表示最近1次消费时间间隔,F (Frequency)表示消费频率,M (Monetary)表示消费金额。优艾贝医院运用RFM模型,从年龄、就诊频次、科室等多个角度对全体病患进行分析。同时重点关注首次来院的新病患,如:他们的行为是什么?去了哪个科室?以后是否再次来院?
“作为民营儿童医院,我们需要确保持续吸引新患者,推动医院的可持续发展。否则,患者自然流失或因服务不佳而流失会对医院运营产生不良影响。”杜建芳如是说道。
优艾贝医院解决的运营问题是新患者的留存问题。为此,医院定义了几个关键维度,这些数据能指导运营部门关注窗口科室的服务质量:
- 首先,是新患者首诊数量,即每月新患者首诊的增加量。
- 其次,是新患者的年龄分布以及他们首次就诊的科室。
为了提升新患者的留存率,优艾贝医院优先改进窗口科室的服务:
- 针对排名前六的窗口科室增加了护士资源。以前平均分配护士到各个科室,现在按照窗口科室的需求进行合理投放资源。
- 优化线下引导流程,缩短患者等候时间。这不仅优化了新患者服务,还提升了患者对医院的满意度,进而促使他们在有需要时二次、三次到访。
通过这种方式,将有限的资源投入到最需要的地方。这种策略不仅提高了优艾贝医院的服务质量,也有利于推动医院的可持续发展。经过一段时间的改进,优艾贝医院的复诊率提升至63%
4、跨科室就诊分析:就诊率即将突破60%
跨科室就诊率是医院的一项重要指标。患者选择跨科室就诊充分体现了他们对医院的信任:有时患者可能会因为医院某个科室非常有名而前来就诊,如果患者在同一个医院多次跨科室就诊,说明他们对医院的信任度很高。
在多项优化措施下,目前优艾贝医院医院的跨科室就诊率即将突破60%。
5、科室关联分许:布局优化
患者选择就诊的科室并非毫无关联,它们之间存在一定的联系。通过分析这些科室之间的相关性,可以解决一些实际问题。
- 对于同一天内就诊多个科室的情况,可以研究科室之间的布局是否合理。如果科室之间的布局存在相关性,那么它们的布局应该尽可能接近,以便于患者能够更方便地在不同科室之间进行转诊。
- 此外,还可以通过了解患者对不同科室的选择来判断他们对不同疾病的认知程度,并优化导诊宣传内容,从而更好地为他们提供医疗服务。
- 在一段时间之后,患者再次选择了不同的科室,这一定程度上能呈现出疾病之间的特征。例如,某些疾病可能需要一段时间才能被确诊和治疗,因此可能会导致患者需要多次就诊于不同的科室。这些疾病之间的特征可能有助于医生更好地了解患者的病情和治疗方案。因此,可以利用这些数据来了解不同科室之间的关联性,以及它们之间的跨科室疾病特征。
6、标签分析:地推活动评估标准化
医院的地推活动一直在进行,但一直以来很难明确其价值。为此,优艾贝医院在九数云中创建了许多标签来分析这些活动。
例如,进行了某一场活动后,优艾贝医院可以通过标签来统计参加人数,区分老患者和新患者,了解他们在活动后的到访情况以及到访天数等等。通过这些标签的分析,可以更加清晰地了解每个活动的投产比,是否达到了预期效果等。
目前,这些标签已经成为优艾贝医院评估地推活动的标准维度,帮助其更好地掌握活动效果。
具体分析如下:
为了评估活动的受欢迎程度和效果,医院需要分析:
- 不同活动参与人员总数的变化情况
- 新客和老客的到院占比,以了解活动对不同客户群体的影响
- 新客的转化周期时长,以帮助判断活动的短期效果,是否符合活动组织预期
- 老客的激活数量,可以帮助了解活动对留存客户的影响,判断通过一场活动大概能激活多少老客
通过以上这些数据分析,优艾贝医院能更好地评估活动的实际效果,为未来的活动策划提供有价值的参考。
举个例子,
在下面的地推活动漏斗图中,分别展示了不同活动的参与人数、新/老患者数、新/老活动到院患者数,以及科室的进一步转化人数。当观察到某个环节的转化率过低,或者是出现了不符合预期的患者类型时,医院可以快速地反应,进一步提高活动的效果和患者满意度。
通过饼图,也可以直观展示活动到院患者在各个科室的患者分布占比,以及新老患者的营业额贡献情况,从而我们可以发现不同患者群体的消费特点和需求。
通过转化天数趋势分析,我们可以得出结论,绝大多数新病患会在活动的当天完成转化,而老病患则会在活动后的八天内完成转化。为了提升转化率,可以在活动当天对新客采取更多的动作和投入,以尽可能地促进他们在当天完成转化。对于老客,则需要在活动后的一周内进行邀约和一些关键点的推动,以促进他们的转化。通过针对不同客户群体采取合适的转化策略,可以有效提升整体的转化率。
总结
小成本,大收益。优艾贝医院通过数据的积累和有效分析应用,通过医院数字化管理,实现了病患就诊体验和医院经营效益的双赢,最终带来了门诊量同期增长40%、复诊率提升至63%、患者就诊等待时间缩短2倍、跨科室就诊率即将突破60%、科室布局优化、地推活动标准化等良好效果,提高健康医疗服务的效率,引领智慧医院创新发展。
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