OP-Patientenpfad: Das Symptom zeigt sich im OP. Die Ursache liegt woanders

Hinweis zur Demo: Alle Kennzahlen stammen aus einem synthetischen perioperativen Datensatz mit 2.400 OP-Vorgängen. Der Case demonstriert Analysewege und Methoden.

Viele OP-Initiativen verfolgen dieselben Ziele: mehr Planbarkeit, eine bessere Auslastung der OP-Säle und weniger Verzögerungen oder Absetzungen. Kennzahlen wie Pünktlichkeit, Wechselzeiten oder OP-Holds wirken dabei zunächst wie naheliegende Steuerungsgrößen. Wo die Abweichung sichtbar wird, scheint auch die Ursache zu liegen.

Doch gerade im perioperativen Prozess entstehen Verzögerungen oft an ganz anderer Stelle. Eine unvollständige Vorbereitung auf der Station, ein fehlendes Bett im Anschluss an den Aufwachraum oder ein Rückstau bei gemeinsam genutzten Ressourcen kann sich über mehrere Patienten hinweg bis in den OP-Saal fortsetzen.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur, wo Zeit verloren geht, sondern warum sie verloren geht – und welche Ursache tatsächlich beeinflusst werden kann.

Im OP wird das Problem sichtbar. Die Ursache liegt oft woanders. Wer nur den OP optimiert, behandelt das Symptom. Wer die Ursache versteht, setzt die richtige Maßnahme.

Was ist der perioperative Patientenpfad?

Der perioperative Patientenpfad beschreibt den End-to-End-Prozess rund um einen operativen Eingriff. Von der Vorbereitung auf der Station über den OP bis zur postoperativen Versorgung. Dazu gehören typischerweise präoperative Vorbereitung und Freigabe, Patientenabruf und Transport, Einleitung und Operation, Ausleitung und Saalaustritt, die Versorgung im Aufwachraum sowie die anschließende Verlegung auf Station oder Intensivstation.

Auf einer Prozessfolie wirkt auch dieser Ablauf zunächst linear. In der Realität greifen jedoch mehrere Patienten, Teams und gemeinsam genutzte Ressourcen gleichzeitig ineinander. Ein OP-Saal wartet auf einen Patienten, ein Patient auf die vollständige Vorbereitung, ein Platz im Aufwachraum auf die Verlegung eines Vorgängers und dieser wiederum auf ein freies Bett auf Station. Eine Verzögerung an einer Stelle kann sich deshalb über mehrere Prozessschritte – und sogar über mehrere Patienten – fortsetzen.

In den operativen Daten entsteht so kein einfacher Patientenpfad, sondern ein Netz aus Ereignissen, Ressourcen und fachlichen Abhängigkeiten. Genau diese Beziehungen sind entscheidend, wenn wir verstehen wollen, warum ein Eingriff verspätet beginnt, ein OP-Saal blockiert bleibt oder ein späterer Eingriff schließlich wegen Zeitmangels abgesetzt wird.

Causal Process Mining bewahrt diese Granularität und die Beziehungen zwischen Patient, OP, Saal, Aufwachraum, Bett und Station. Erst für eine konkrete Fachfrage wird daraus eine passende Causal Perspective abgeleitet.

Für diesen Use Case konzentrieren wir uns bewusst auf zwei Mechanismen: nachgeholte präoperative Vorbereitung sowie Rückstaueffekte zwischen Aufwachraum, Bett und OP-Saal. Andere auffällige Zusammenhänge – etwa längere Einleitungszeiten eines Anästhesieteams, Wechselzeiten in einem bestimmten Saal oder die AWR-Personalbesetzung – werden ebenfalls betrachtet, aber zunächst darauf geprüft, ob sie tatsächlich eine Ursache oder lediglich eine auffällige Korrelation darstellen.

Wer nur den einzelnen OP-Fall betrachtet, sieht oft nur das Symptom. Die Ursache kann Stunden früher, in einem anderen Bereich oder sogar bei einem anderen Patienten entstanden sein.

Vom End-to-End-Prozess zum Event Knowledge Graph

Der perioperative Ablauf steckt nicht in einer einzelnen Tabelle. Im Demo-Setup werden 26 Tabellen aus 5 verschiedenen Systemen zusammengeführt. Informationen zu Patient, OP-Fall, Saal, Station, Aufwachraum, Bett, Transport und Teams liegen damit nicht in einem linearen Event Log vor.

Genau dafür nutzt noreja einen Event Knowledge Graph. Er verbindet nicht nur Ereignisse in ihrer zeitlichen Reihenfolge, sondern auch die Objekte und Beziehungen, über die sich Prozesswirkungen zwischen verschiedenen Fällen übertragen können.

Ein Patient kann beispielsweise medizinisch verlegungsfähig sein und trotzdem einen AWR-Platz belegen, weil sein Stationsbett noch nicht verfügbar oder noch nicht gemeldet ist. Ein anderer Patient kann dadurch den OP-Saal nicht verlassen. Der sichtbare Hold gehört zu Fall B,  ein Teil des auslösenden Mechanismus liegt aber in Fall A.

Event Knowledge Graph – Patient ↔ OP ↔ Saal ↔ AWR ↔ Bett ↔ Station

Eine Datenbasis – unterschiedliche Perspektiven

Der perioperative Prozess lässt sich nicht sinnvoll aus nur einer einzigen Sicht analysieren. Je nach Fragestellung wählen wir deshalb eine andere Causal Perspective auf dieselbe Datenbasis.

Für den Healthcare-Case nutzen wir fünf Perspektiven:

• End-to-End-Sicht – vom Aufenthalt auf der Station über den OP bis zur postoperativen Versorgung
• Vorbereitung – für präoperative Maßnahmen, Patientenabruf und verspätete Erststarts
• OP-Sicht – für Einleitung, Eingriff, Saalbelegung und Wechsel
• AWR-/Bettmeldung – für Verlegungsfreigabe, Bettfreimeldung, Transport und Rückstau
• Saaltag-Sicht – für mehrere aufeinanderfolgende Eingriffe und fallübergreifende Verzögerungskaskaden

Welche Perspektive sinnvoll ist, hängt von der Fachfrage ab. Dabei lassen sich drei Dinge flexibel wählen:

• Prozessumfang: Betrachten wir den gesamten End-to-End-Prozess oder nur einen relevanten Teilprozess?
• Granularität: Benötigen wir einzelne Aktivitäten, Ereignisse und Ressourcen oder eine stärker verdichtete Sicht?
• Case ID / Fallbezug: Ist die relevante Betrachtungseinheit ein Patient, ein Eingriff oder beispielsweise ein kompletter Saaltag?

End-End kausale Perspektive

Komplexität wird bei der Analyse reduziert nicht bereits beim Datenimport.

Der Prozess in drei Phasen

Der gleiche perioperative Patientenpfad kann je nach Fragestellung unterschiedlich geschnitten werden. Die folgenden drei Ausschnitte zeigen die wichtigsten fachlichen Blöcke – von der Vorbereitung auf der Station über den Eingriff bis zur postoperativen Versorgung.

1 · Präoperative Vorbereitung und Patientenabruf

Im ersten Block wird der Patient auf der Station für den Eingriff vorbereitet. Dazu gehören unter anderem Aufklärung, Labor, Prämedikation und Checklisten. Erst wenn die notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind, kann der Patient für den OP abgerufen und transportiert werden.

Genau hier können Verzögerungen entstehen, die später erst im OP sichtbar werden. Fehlen einzelne Vorbereitungsschritte, müssen sie kurzfristig nachgeholt werden. Der Patient erreicht den Saal später, der erste Eingriff verschiebt sich – und die Verzögerung kann sich auf nachfolgende Fälle übertragen.

Geschäftsobjekte: Patient, OP-Fall, Station, präoperative Vorbereitung, Checkliste, Aufklärung, Labor, Prämedikation, Patiententransport.

Leitfrage: Welche vorbereitenden Schritte verhindern einen pünktlichen Patientenabruf – und welche davon lassen sich früher oder verlässlicher abschließen?

Präoperative Vorbereitung, Patientenabruf, Transport und nachgeholte Vorbereitungsschritte

2 · Einleitung, Operation und Saalsteuerung

Im zweiten Block treffen Patient, OP-Saal, Anästhesieteam und chirurgisches Team zusammen. Auf Einleitung und Eingriff folgen Ausleitung, Saalaustritt und der Übergang zum nächsten Patienten.

Auf den ersten Blick lassen sich Verzögerungen hier leicht einem Team oder einem Saal zuordnen. Längere Einleitungszeiten, auffällige Wechselzeiten oder verspätete Starts wirken wie eindeutige Performance-Probleme. Doch unterschiedliche Patientengruppen, Fachrichtungen oder Nutzungsmuster können diese Kennzahlen erheblich beeinflussen.

Zusätzlich stehen die einzelnen Eingriffe nicht isoliert nebeneinander. Verzögert sich ein früher Fall, kann sich diese Abweichung über mehrere nachfolgende OPs hinweg aufbauen.

Geschäftsobjekte: Patient, OP-Fall, OP-Saal, Anästhesieteam, OP-Team, Fachrichtung, Vorgänger- und Folgeeingriff.

Leitfrage: Entsteht die Verzögerung tatsächlich im OP-Saal – oder sehen wir dort nur die Auswirkung einer Ursache, die bereits vorher entstanden ist?

Einleitung, Operation, Saalbelegung und fallübergreifende Verzögerungskaskaden

3 · Aufwachraum, Bett und Rückverlegung

Nach dem Eingriff endet der Prozess nicht mit dem Saalaustritt. Viele Patienten werden zunächst im Aufwachraum versorgt und anschließend auf Station oder Intensivstation verlegt. Dafür müssen Aufwachraumplatz, Transport und ein geeignetes Bett zum richtigen Zeitpunkt verfügbar sein.

Ist ein Patient medizinisch verlegungsbereit, aber noch kein Bett gemeldet, bleibt der Platz im Aufwachraum belegt. Ist der Aufwachraum ausgelastet, kann der nächste Patient den OP-Saal möglicherweise nicht verlassen. Eine Verzögerung, die auf der Station entsteht, kann sich damit über den Aufwachraum bis zurück in den OP stauen.

Genau deshalb müssen gemeinsam genutzte Ressourcen über einzelne Patientenfälle hinweg betrachtet werden.

Geschäftsobjekte: Patient, OP-Fall, Aufwachraum, AWR-Platz, Verlegungsfreigabe, Stationsbett, Station, Intensivstation, Patiententransport.

Leitfrage: Was hält den Patienten nach der Verlegungsfreigabe tatsächlich im Aufwachraum – das fehlende Bett, der Transport oder ein anderer Engpass?

Rückstau zwischen Aufwachraum, Bettfreimeldung, Patiententransport und OP-Saal

Wer nur den einzelnen OP-Fall betrachtet, sieht eine Abfolge. Wer die verbundenen Patienten, Ressourcen und Ereignisse betrachtet, erkennt die Kaskade dahinter.

Der Blick auf die Kennzahlen

Bevor wir nach Ursachen suchen, lohnt sich der Blick auf das, was im Management-Dashboard zunächst sichtbar wird.

Die Kennzahlen zeigen ein deutliches Bild: Nur 67,2 % der ersten OPs beginnen innerhalb von 15 Minuten nach geplantem Saal-Eintritt. 431 OPs sind von einem OP-Hold betroffen – insgesamt entstehen dabei 374,1 Stunden blockierte OP-Kapazität. 514 Eingriffe enden nach dem geplanten Saalende von 15:30 Uhr. Hinzu kommen 143 abgesetzte OPs, davon 107 wegen Zeitmangels.

Das Problem scheint also klar: Der OP verliert Zeit und Kapazität.

Die spannendere Frage lautet jedoch: Wo entsteht dieser Verlust tatsächlich?

Management Dashboard - Erstfälle pünktlich, Holds, blockierte Saalzeit, abgesetzte Eingriffe

Auffällige Zusammenhänge – aber sind es auch Ursachen?

Die ersten Analysen zeigen mehrere auffällige Zusammenhänge. Bestimmte Teams, Säle oder Ressourcensituationen unterscheiden sich deutlich in ihren Kennzahlen.

Das ist ein guter Ausgangspunkt für Hypothesen – aber noch kein Beleg für Ursache und Wirkung.

Übersicht auffälliger Zusammenhänge im perioperativen Prozess

Korrelation 1 · Performance Anästhesie-Team

Im unbereinigtem Vergleich benötigt Team C für die Einleitung im Mittel 29,7 Minuten. Team A liegt bei 18,7 Minuten, Team B bei 18,3 Minuten. Das sieht nach einem klaren Performance-Unterschied aus.

Fachfrage an Minerva: Warum dauert die Anästhesieeinleitung bei Team C am längsten?

Team C – Vergleich der Einleitungszeiten | Patient-Mix / ASA und Vergleich vergleichbarer Gruppen

Die längere durchschnittliche Einleitungszeit war real. Die Schlussfolgerung, dass Team C die Ursache ist, war es nicht. Der Unterschied wird zu einem wesentlichen Teil durch den Patient-Mix erklärt.

Korrelation 2 · Wechselzeit OP-Saal

Auch Saal 4 fällt in den Kennzahlen auf. Seine Wechselzeiten unterscheiden sich von anderen Sälen und der Median liegt deutlich höher. Wieder liegt eine einfache Erklärung nahe: Saal 4 arbeitet ineffizient.

Fachfrage an Minerva: Ist Saal 4 tatsächlich langsamer , analysiere die Saalverwendung

Saal 4 – Wechselzeiten | Nutzungsmix

Doch auch hier lohnt sich der zweite Blick. Saal 4 wird anders genutzt als die übrigen Säle und übernimmt Fälle aus mehreren Fachrichtungen. Damit entstehen andere Anforderungen an Rüstvorgänge, Koordination und Wechsel.

Das macht Saal 4 zu einem Planungs- und Analysepunkt, aber nicht automatisch zu einem ineffizienten Saal. Die durchschnittliche Einzelbelegung unterscheidet sich kaum; auch die gemessene Belegung zwischen erstem Eintritt und letztem Austritt liegt in einer ähnlichen Größenordnung wie bei den anderen Sälen.

Korrelation 3 · Personalbesetzung im Aufwachraum

Der dritte Verdächtige wirkt besonders plausibel: Bei dokumentierter reduzierter AWR-Besetzung liegt die Holdquote bei 40,5 %, bei voller Besetzung dagegen bei 14,5 %.

Die Versuchung ist groß, daraus direkt eine Maßnahme abzuleiten: mehr Personal im Aufwachraum.

Fachfrage an Minerva: Warum ist der AWR zum Zeitpunkt des Holds belegt? Liegt der Engpass wirklich bei der Personalbesetzung – oder an einer anderen Stelle der Ressourcenkette?

AWR-Personal – Holdquote bei voller/reduzierter dokumentierter Besetzung mit methodischem Hinweis

Von auffälligen Kennzahlen zu belastbaren Ursachen

Team C trainieren. Saal 4 optimieren. Mehr Personal in den Aufwachraum stellen. Alle drei Maßnahmen klingen zunächst plausibel. Doch die Analyse zeigt: Eine auffällige Kennzahl ist noch keine Ursache.

Die Daten waren korrekt. Die naheliegenden Schlussfolgerungen waren jedoch nicht ausreichend begründet.

Wenn wir verstehen wollen, warum OP-Kapazität tatsächlich verloren geht, müssen wir deshalb den Blick erweitern: weg vom einzelnen KPI und hin zu den Abhängigkeiten zwischen Vorbereitung, Patientenfluss, Aufwachraum, Bett und den Vorgängerfällen eines OP-Tages. Genau dort beginnt die eigentliche Ursachenanalyse.

Abgesetzte Eingriffe: Wo entstehen die Ursachen?

Von den 143 abgesetzten Eingriffen wurden 107 wegen Zeitmangels abgesetzt. „Zeitmangel“ ist allerdings kein Root Cause. Es ist der dokumentierte Anlass am Ende einer Entwicklung.

Fachfrage an Minerva: Analysiere warum Operationen abgesagt wurden?

Abgesetzte Eingriffe wegen Zeitmangels:

Die 107 Fälle verteilen sich auf 95 Saaltage. Um zu verstehen, wie die fehlende Zeit entstanden ist, reicht es deshalb nicht, nur den abgesetzten Patienten anzusehen. Die Analyse muss die Vorgänger-OPs desselben Saaltages und die gemeinsam genutzten Ressourcen einbeziehen.

Fachfrage an Minerva: Welche Vorgänger-OPs und Ressourcenkonflikte haben zu den 107 wegen Zeitmangels abgesetzten Eingriffen beigetragen?

Abgesetzte Eingriffe wegen vor- bzw. nachgelagerten Teilprozessen

Die Analyse der betroffenen Saaltage zeigt drei wiederkehrende Verzögerungsmuster:

• vor dem OP: Vorbereitungsschritte werden nachgeholt,
• nach dem OP: Patienten bleiben durch OP-Holds länger im Saal,
• zwischen den Eingriffen: Verzögerungen aus Vorgängerfällen übertragen sich auf nachfolgende OPs.

Die Ursache einer abgesetzten OP liegt nicht zwingend im abgesetzten Fall selbst. Sie kann Stunden früher und bei einem anderen Patienten entstanden sein.

Deshalb gehen wir den Prozess nun gezielt entlang: Vorbereitung → AWR und Bett → Saaltag und Kaskade.

Wenn Vorbereitung nachgeholt werden muss

In 752 von 2.400 Fällen wird präoperative Vorbereitung nachgeholt. Das entspricht 31,3 % aller Fälle. Das Nachholen dauert im Mittel rund 45 Minuten.

Die dokumentierten Gründe sind konkret:

Besonders deutlich wird der Zusammenhang bei den ersten Fällen des Tages:

• mit nachgeholter Vorbereitung: 26,3 % pünktlich
• ohne nachgeholte Vorbereitung: 91,8 % pünktlich
• insgesamt: 67,2 % pünktlich

Einfluss Vorbereitung | Pünktlichkeit erster Saaleintritt

Fachfrage an Minerva: Welche fehlenden Vorbereitungsschritte treiben verspätete erste Saaleintritte. Auf welchen Stationen treten sie besonders häufig auf?

Wenn der Patientenfluss nach dem OP ins Stocken gerät

Nach dem Eingriff sollte der Patient den OP verlassen, im Aufwachraum versorgt und anschließend auf Station verlegt werden. Doch genau hier kann sich eine Verzögerung gegen den Patientenfluss zurückstauen.

Die Analyse des Pfads Verlegungsfreigabe → Bettfreimeldung → Abholung zeigt deutliche Unterschiede zwischen den Stationen.

Auf Station 2 vergehen nach der Verlegungsfreigabe durchschnittlich 66,9 Minuten bis zur Bettfreimeldung. Auf Station 3 sind es 45,6 Minuten, auf Station 1 nur 19,3 Minuten. Der anschließende Transport benötigt dagegen auf allen drei Stationen vergleichbare 15–16 Minuten.

Analyse der Wartezeit zwischen Verlegungsfreigabe, Bettfreimeldung und Abholung nach Station

Ein Muster hinter den Wartezeiten

Der Blick auf die Zeitpunkte der Bettfreimeldungen zeigt ein weiteres Muster: Die Stationen melden ihre ersten Betten zu unterschiedlichen, wiederkehrenden Zeiten frei. Im Demo-Datensatz liegt dieser Zeitpunkt auf Station 1 häufig um 12:00 Uhr, auf Station 3 um 13:00 Uhr und auf Station 2 erst um 13:30 Uhr.

Stationsabhängige Muster der Bettfreimeldung im Tagesverlauf

Das ist für den OP relevant: Wird ein medizinisch verlegungsbereiter Patient nicht weiterverlegt, bleibt sein Platz im Aufwachraum belegt. Füllt sich der AWR, kann der Rückstau bis in den OP reichen und ein nachfolgender Patient den Saal möglicherweise nicht rechtzeitig verlassen.

Eine Verzögerung auf der Station kann damit dort sichtbar werden, wo man sie zunächst nicht vermuten würde: im OP-Saal.

Der OP-Stau entsteht zwischen den Fällen

Die beiden Hauptmechanismen verlaufen in entgegengesetzte Richtungen.

Die Verzögerung läuft mit dem Patientenfluss

Verzögerungen bleiben nicht zwangsläufig bei dem Patienten, bei dem sie entstehen. Nutzen mehrere Eingriffe nacheinander denselben OP-Saal, kann sich ein später Start von Fall zu Fall durch den gesamten Saaltag fortsetzen.

Das zeigt der Saaltag in Saal 4 am 25.11.2025 besonders deutlich: Beim ersten Eingriff muss die Checkliste nachgeholt werden. Der Fall startet mit 33 Minuten Verzögerung. Beim nächsten Eingriff sind es bereits 74 Minuten, beim dritten 110 Minuten. Für den letzten geplanten Eingriff reicht die verbleibende Saalzeit schließlich nicht mehr, er wird wegen Zeitmangels abgesetzt.

Vier Eingriffe, eine Kaskade: Eine Verzögerung am Morgen wird über den gemeinsam genutzten OP-Saal an die Folgefälle weitergegeben.

Die Absetzung entsteht am Ende des Tages. Die Kaskade beginnt jedoch bereits am Morgen.

Für die Analyse ist deshalb die Perspektive entscheidend. Betrachtet man jeden Eingriff nur als einzelnen Fall, sieht man beim letzten Patienten vor allem die Absetzung. In der Saaltag-Perspektive werden dagegen die Vorgängerfälle und der gemeinsam genutzte OP-Saal sichtbar und damit die Kette, über die sich die Verzögerung weiterträgt.

Die Blockade staut sich gegen den Patientenfluss zurück

Eine Verzögerung kann sich nicht nur mit dem Patientenfluss durch den Saaltag bewegen. Sie kann sich auch entgegen der Prozessrichtung zurückstauen.

Das beginnt am Ende des Patientenpfads: Ein Patient ist im Aufwachraum verlegungsbereit, aber das Stationsbett ist noch nicht gemeldet. Der Patient bleibt im AWR, der Platz bleibt belegt. Sind alle AWR-Plätze gebunden, kann ein weiterer Patient den OP-Saal nicht verlassen – und der Saal bleibt im Hold.

Wie daraus eine fallübergreifende Blockade entstehen kann, zeigt ein konkreter Saaltag.

Mehrere Patienten warten nach ihrer Verlegungsfreigabe auf ein Stationsbett. Dadurch bleiben AWR-Plätze belegt. Im betrachteten Beispiel kommt zusätzlich eine verspätete Abholung hinzu. Am Ende sind mehrere OP-Säle gleichzeitig betroffen – mit Holds von 59, 42 und 60 Minuten.

Rückstaukette: verspätete Bettfreimeldung und Abholung → AWR-Plätze bleiben belegt → Patienten können den OP-Saal nicht verlassen.

Die zwei Beispiele führen zum Kern des Use Cases:

Eine Verzögerung kann mit dem Patienten durch den Prozess laufen – oder sich über gemeinsam genutzte Ressourcen gegen den Patientenfluss zurückstauen. In beiden Fällen kann die sichtbare Absetzung Stunden später bei einem anderen Patienten auftreten.

Vier Auslöser – dieselbe Folge

Die Analyse zeigt vier wiederkehrende Auslöser:

• unvollständige Vorbereitung → Nachholen vor Transport oder Saaleintritt → späterer Start,
• belegter AWR / fehlendes Bett → Patient kann nicht weiterverlegt werden → späterer Saalaustritt,
• Notfalleinschub → geplante Reihenfolge und verfügbare Kapazität verändern sich,
• gebündelte Bettfreimeldungen → Stationen melden Betten zu unterschiedlichen, wiederkehrenden Zeitpunkten frei; dadurch bleiben verlegungsfähige Patienten teilweise länger im AWR.

Fachfrage an Minerva: Fasse die Ursachen der Absetzungen wegen Zeitmangels zusammen?

Vier Auslöser können eine Verzögerungskette auslösen die am Ende zur OP Absetzung und Saalblockade führen 

Was unterschiedlich beginnt, führt zum gleichen Effekt: Folgeeingriffe rutschen nach hinten und die verbleibende Tageskapazität nimmt ab. Reicht sie für einen weiteren geplanten Eingriff nicht mehr aus, wird dieser wegen Zeitmangels abgesetzt.

Vom Finding zur priorisierten Maßnahme

Ein Finding verändert noch keinen Prozess. Nach der Analyse muss der Prozessverantwortliche entscheiden, welche Erkenntnisse tatsächlich bearbeitet werden sollen und welche Maßnahme fachlich sinnvoll ist.

Hier entsteht die Brücke zum Business Impact Board: Findings werden nicht nur gesammelt, sondern beispielsweise nach erwarteter Wirkung, Umsetzungsaufwand, Risiko und Unsicherheit bewertet. Process Excellence und Fachbereich können so gemeinsam priorisieren, welche Entscheidungshypothese als Pilot umgesetzt wird und welche bewusst später folgt.

Beispielhafte Maßnahmenfelder

Für den perioperativen Patientenpfad verdichten sich die Analysen zu vier zentralen Findings:

Business Impact Board „Vom Finding zur priorisierten Handlungsoption“ – die Kontrolle und Entscheidungshoheit bleiben jederzeit und nachvollziehbar beim verantwortlichen Fachbereich

Eine erkannte Ursache ist noch keine Maßnahme. Erst ihre fachliche Bewertung entscheidet, wo Veränderung tatsächlich sinnvoll ist.

Der Kreislauf: Insight → Action → Impact → Feedback

Die Wirkung einer priorisierten Maßnahme wird anschließend erneut anhand derselben Prozessdaten gemessen: So entsteht ein geschlossener Verbesserungszyklus:

Die Entscheidung bleibt beim Fachbereich. Causal Process Mining liefert die Zusammenhänge und die Entscheidungsgrundlage – welche Maßnahme umgesetzt wird, entscheidet die Organisation.

Nach jeder Maßnahme Wirkung prüfen

• Steigt die Pünktlichkeit der ersten OPs tatsächlich?
• Sinkt die Zahl nachgeholter Vorbereitungsschritte vor Patientenabruf oder Saaleintritt?
• Werden Betten nach der Verlegungsfreigabe früher und verlässlicher gemeldet?
• Reduzieren sich AWR-Rückstaus und OP-Holds?
• Werden weniger Folgeeingriffe durch Verzögerungen aus Vorgängerfällen nach hinten geschoben?
• Gehen Absetzungen wegen Zeitmangels zurück?
• Bleibt die Wirkung stabil – oder verschiebt sich der Engpass lediglich an eine andere Stelle zwischen Station, OP, Aufwachraum und Bett?

Minerva Frontier Agents können diesen Regelkreis 24x7 begleiten: neue Findings erkennen, Hypothesen weiterentwickeln und die Wirkung umgesetzter Maßnahmen kontinuierlich beobachten.

Was Causal Process Mining hier verändert

Klassisches Process Mining zeigt sehr gut, was passiert: Varianten, Durchlaufzeiten, Wartezeiten, Wiederholungen und Abweichungen.

Für das Warum braucht es zusätzlich Fachlogik, Kontext und fallübergreifende Beziehungen. Causal Process Mining verbindet deshalb beobachtete Prozessdaten mit dem Wissen darüber, welche Ressourcen geteilt werden, welche Zustände fachlich voneinander abhängen und welche alternativen Erklärungen geprüft werden müssen.

Der Healthcare-Case zeigt vier Dinge, die eine reine KPI- oder Einzelfallanalyse leicht übersieht:

1. Korrelation ist nicht automatisch Ursache. Team C Saal 4, und AWR-Personal zeigen, wie verführerisch Rohvergleiche sein können.
2. Der betroffene Fall trägt seine Ursache nicht zwingend selbst. Die spätere Absetzung kann durch Vorgängerfälle oder andere Patienten vorbereitet worden sein.
3. Gemeinsam genutzte Ressourcen verbinden Fälle. Saal, AWR-Platz und Stationsbett erzeugen Abhängigkeiten über Fallgrenzen hinweg.
4. Nicht jedes Finding braucht eine Maßnahme. Einige Ursachen werden priorisiert, andere bewusst weiter untersucht oder verworfen.

Causal Process Mining in noreja verbindet dafür Prozessdaten, Fachlogik und fallübergreifende Beziehungen. Minerva macht diese Wissensbasis über konkrete Fachfragen und wiederverwendbare Analysen zugänglich. Das Produkt steht dabei nicht im Mittelpunkt – sondern die bessere Entscheidung.

Fazit: Erst die Ursache verstehen, dann die richtige Maßnahme wählen

Der perioperative Patientenpfad zeigt, warum auffällige Kennzahlen allein keine ausreichende Steuerungslogik sind. Team C wirkt langsamer. Saal 4 fällt bei den Wechselzeiten auf. Reduzierte AWR-Besetzung korreliert mit mehr Holds.

Wer daraus sofort Maßnahmen ableitet, optimiert möglicherweise nur das sichtbarste Symptom.

Causal Process Mining beginnt deshalb nicht bei einer möglichst großen Prozesskarte und endet nicht bei einer auffälligen Kennzahl. Es verbindet Prozessdaten, fachliche Beziehungen, gemeinsam genutzte Ressourcen und fallübergreifende Abhängigkeiten.

Im gezeigten Healthcare-Beispiel verändert das die Perspektive deutlich: Nachgeholte Vorbereitung kann den Tagesstart destabilisieren. Spät oder gebündelt gemeldete Stationsbetten können AWR-Plätze länger binden und den Rückstau bis in den OP tragen. Verzögerungen können sich außerdem über Vorgängerfälle und gemeinsam genutzte Ressourcen von Eingriff zu Eingriff fortsetzen.

Aus „den OP optimieren“ wird damit eine konkretere Aufgabe: Vorbereitung stabilisieren, Bett- und AWR-Prozesse gemeinsam betrachten, fallübergreifende Kaskaden verstehen – und anschließend messen, ob die gewählten Maßnahmen tatsächlich mehr Stabilität und Kapazität schaffen.

Nicht nur sehen, wo die Verzögerung auftritt. Verstehen, wo sie entsteht. Ursachen priorisieren. Wirkung messen.