In einer Machbarkeitsstudie wurde seitens der TH Rosenheim (Prof. Dr. Robert Ott (GSW), Prof. Dr. Heinrich Seidlmeier und Frau Gabriele Scherfler (beide BW)) gemeinsam mit Frau Hubert von der Celonis AG und Herrn Koch von UHB Consulting in Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung eines mittelgroßen Krankenhauses untersucht, wie Process Mining hier Nutzen stiften kann. Process Mining verbindet die traditionelle modellbasierte Prozessanalyse, z.B. Simulation und andere Techniken des Prozessmanagements, mit datenzentrierten Analysetechniken wie maschinelles Lernen und Data Mining. In der Industrie wird Process Mining vor allem eingesetzt, um Prozessabläufe effizienter, schneller und kostengünstiger zu gestalten.

In diesem Projekt in Form eines use case wurden im wesentlichen zwei Ziele verfolgt: Zum einen sollte praktisch getestet werden, welche Probleme und Grenzen sich bei der automatisierten Erhebung eines typischen, nicht-medizinischen Prozesses in einem Krankenhaus ergeben. Die Wahl fiel auf den Entlassprozess. Zum anderen wollte das Projektteam die “digitalen Lücken” in diesem Prozess, sprich den “Digitalisierungsgrad”, offenlegen. In dem Projekt wurde sichtbar, dass viele Projektschritte im Entlassmanagement noch nicht digital dokumentiert bzw. diese lediglich in einem Subsystem verfügbar sind und somit nur mit erhöhtem Aufwand für Process Mining nutzbar gemacht werden können. Auf dieser Basis ließ sich der Entlassprozess nicht in der nötigen Detailtiefe analysieren und grafisch darstellen. Die benötigten Daten liegen zwar prinzipiell alle vor, müssten aber erst mehrheitlich in einer einheitlichen Struktur digital erfasst und abgelegt werden. Erst dann können die Effizienz und Effektivität von Prozessen bzw. einzelnen Prozessschritten oder Aktivitäten analysiert, beurteilt und optimiert werden.

Eine Steigerung der Digitalisierung im Krankenhaus, die auch durch das Krankenhauszukunftsgesetz (KHZG) forciert werden soll, kann also für den Einsatz von Process Mining förderlich sein und dessen nutzbringenden Einsatz auch flächendeckend möglich machen.