Process Mining Patient Pathways in Pediatric Emergency Departments at HUS
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Science |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2025-02-13
Department
Major/Subject
Tuotantotalous
Mcode
Degree programme
Master's Programme in Mathematics and Operations Research
Language
en
Pages
70
Series
Abstract
Healthcare worldwide is grappling with the challenge of overcrowding, that is caused by the demand for services exceeding the available supply. Various strategies have been implemented to address this issue, with a central objective being the optimization of patient pathways within healthcare systems. This involves ensuring timely and appropriately scaled interventions, thereby enhancing the efficiency of resource utilization. However, this remains challenging due to the dynamic and complex nature of healthcare processes. Alongside widely adopted methods such as Lean and Evidence-Based Management, Process Mining has emerged as a valuable tool to gain novel insights into healthcare processes, providing a better understanding of the efficiency of patient pathways. This thesis demonstrates how process mining can be utilized with large scale patient data. Prior to this study, process mining had primarily been used with small, well-defined cohorts of patients. In this study, process mining is utilized to analyze patient pathways in the pediatric and adolescent emergency department at HUS Helsinki University Hospital, providing insight into resource allocation, variations in care pathways, and failure demand within the ESI triage system. The process mining analysis is conducted based on ESI triage categories to examine the variations between them. In addition, the thesis explores how complex large-scale healthcare data is feasible to preprocess, which mining techniques are suitable for such data, and how the results can be analyzed from a healthcare management perspective. The thesis demonstrates that process mining is a valuable technique even with large scale healthcare data. The results show that most pediatric and adolescent patients at the HUS emergency department require minimal resources beyond human resources and follow similar care pathways. An exception to this are the most acute patients in the ESI 1 category, who require substantial resources and follow individualized care pathways. However, the similarities observed across ESI categories suggest that the ESI classification system may not be functioning as intended.Maailmanlaajuisesti terveydenhuoltojärjestelmien yksi suurimmista haasteista on ylikuormitus, joka johtuu terveydenhuollon palveluiden tarpeiden kasvusta. Ongelman ratkaisemiseksi on kehitetty erilaisia strategioita. Näistä yksi keskeisimmistä on potilaspolkujen tehostaminen. Tällä tarkoitetaan oikea-aikaisia ja järkevästi mitoitettuja hoitointerventioita, joiden avulla pyritään resurssien tehokkaampaan kohdentamiseen. Haasteena on kuitenkin terveydenhuollon prosessien dynaaminen luonne. Laajasti käytettyjen menetelmien, kuten Leanin ja näyttöön perustuvan johtamisen ohella, prosessilouhinnasta on muodostunut kiinnostava työkalu terveydenhuollon prosessien mallintamiseen ja analysointiin. Se tarjoaa paremman käsityksen potilaspolkujen tehokkuudesta. Tässä diplomityössä selvitetään kuinka prosessilouhintaa voidaan hyödyntää suurten potilasdatajoukkojen analysointiin. Työssä käytetään prosessilouhintaa HUS:n lasten ja nuorten päivystyksen potilaspolkujen mallintamiseen tuomalla esiin tietoa resurssien jakautumisesta, hoitopolkujen vaihteluista ja ESI triage -järjestelmän tehokkuudesta. Potilasdata on luokiteltu ESI triage -kiireellisyysarvojen mukaan, mikä mahdollistaa ryhmien välisten erojen arvioinnin. Lisäksi tässä työssä tutkitaan, millaista esikäsittelyä pirstaloitunut terveydenhuollon tuottama data vaatii, mitkä prosessilouhintatekniikat soveltuvat suurten potilasdatajoukkojen mallintamiseen ja kuinka saatuja tuloksia voidaan analysoida terveydenhuollon johtamisen näkökulmasta. Prosessilouhinta osoittautui arvokkaaksi työkaluksi suurten potilasdatajoukkojen mallintamiseen. Tulokset osoittavat, että lasten ja nuorten päivystyspotilaiden hoitopolut ovat usein samankaltaisia, ja hoitoon tarvitaan henkilöresurssien lisäksi vain vähän diagnostisia ja hoidollisia resursseja. Poikkeuksena ovat akuutit ESI 1 -luokan potilaat, jotka tarvitsevat huomattavia resursseja ja seuraavat yksilöllisiä hoitopolkuja. Kokonaiskuvassa ESI 2, 3, 4 ja 5 -luokkien välillä havaittu samankaltaisuus viittaa siihen, että ESI triage -järjestelmä ei toimi tarkoituksenmukaisella tavalla.Description
Supervisor
Saarinen, LauriThesis advisor
Koskinen, MiikaKeywords
Process mining, Healthcare, Emergency departement, Healthcare management, Business intelligence, Patient pathways