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监测病人观察专家组定义的效果
有几种指标告诉管理者，无论是从规模还是从结构上，他或她需要考虑重新设置观察专家组。同样地，将商业智能（BI）应用于操作数据可以协助管理者对这个流程的监控。
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在工作时电话量的增加
如果你随叫随到的护士和行政助理接到太多或太长的电话，那么你的病人观察专家组可能有不平衡的状况。这种情况表明，患者正经历着日程安排上的问题。此外，如果电话里涉及到处理非常复杂的问题，那么你的观察专家组可能严重地不平衡。原因是，因为患者不能看见他们的医生，就为了得到医疗建议正在做一种迂回的努力。电话量可以通过你的电话管理系统获得，而且可以输入到你的商业智能（BI）应用系统中和其他因素一起用于设置病人观察专家组的分析。
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投诉增加
电话增加的许多原因都会造成投诉的增加。患者可能没有得到医护人员看病的时间而开始抱怨。同样地，在设置病人观察专家组的分析系统中输入投诉量的数据可以使系统有更丰富的信息来源。
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不露面，预订取消和重新安排的增加
有些患者预定的时间不露面，而放弃预约。另一些患者因为不方便或等待预约的时间太长而取消预约。如果这种情况发生了，它可能说明观察专家组的工作量超负荷。这种情况需要与电话量，投诉和其它确定观察专家组的因素一起分析。
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无预约患者的增加
有些患者打电话征求医疗建议，有些抱怨或取消预约，还有一些患者不预约就来了。也许他们认为比起打电话预约，当他们人到了办公室，你就很难拒绝一个患者。无预约的患者量是应该包括在你观察专家组设置系统中一个不错的指标。
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分流工作的增加
分流工作表明了看病的人次超出了计划可以的安排，而不得不被动的理出优先顺序去重新安排患者的治疗。这是一个重要的标志，表明观察专家组的规模和结构的设置上有不对劲的地方了。
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不连续率增加
不连续率用来测量一位患者看不属于自己医生的其他医护人员的次数。在以上所述的指标中，这是一个最清晰的信号，表明某位医护人员工作量超负荷，或他的病人在病情程序的设置上不合理。这在用于定义观察专家组的决策支持系统中是另一个关键的指标。
病人观察专家组分析的业务用途
如果病人观察专家组失去了平衡，管理者可以采取一系列的行动来纠正这一情况，这些行动包括：
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使用趋势预测平衡点的变化
商业智能（BI）的数据和功能可以告诉你患者群体或医护人员能力上存在的趋势，它能预示观察专家组未来的平衡问题。也许你的患者群体的年纪越来越老，或者围绕在你的门诊的社区也许正在变迁 - 年老的迁出或死去，而新的家庭搬进来。这将预示着潜在的病人观察专家组的不平衡。它也可能是你的患者群体的经据条件的提升或恶化。这也预示着未来的变化。
另一方面，你的医护人员可能会改变。你可能会有一些等待退休的医护人员需要对医护人员做出改变。但是它也可能要求你重新看一看你所有的观察专家组，保持他们的平衡和适当的设置。
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消除浪费
每一个流程都有一些浪费。在对任何系统或流程进行任何昂贵的改变之前，有必要发现并消除这些浪费。如果你的医护人员超工作量，有可能是他们正在浪费一些工作时间。利用分析与来自如工作流系统、调度系统、财务系统数据这样一些操作系统中的数据，从运算系统,可以找出浪费的区域。
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卸掉非临床工作
医生和其他医护人员常常惊讶地发现一天之中在临床和非临床之间花费的小时的比率有多高。一些非临床的工作可以卸掉，以更低廉的价格让非临床工作人员去完成。在这样做之前，必须尽可能多地消除浪费以确保你不只是简单地把问题转嫁到已经超负荷工作的职员身上。分析来自工作流和其它系统中的数据可以帮助明智地确认卸载的决定。
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保持医护人员的信息畅通
防止一个即将发生的操作问题（如过多的病人数）的最好的方法之一是让会受到影响的医护人员看到分析信息和未解的问题。在事前他们会有自己的思考，而且很乐意发表他们的意见。
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提升患者教育的效果
患者通过自己负责一些医疗安排来帮助解决病人组超载的问题。帮助患者自我救助的关键是对患者的教育，然后才是把对于自我护理来说太复杂的问题交给医师。现在可以从各种各样不同程度的准确性、质量和实效的来源得到大量的信息。利用分析推动患者自力更生的一种方法是向患者展示在你的患者群体中已经起作用的简单的统计信息。通过有效地提供一个特定的治疗方案或有“核准的印章”的信息源，可以获得一些控制权在你手中。患者会负责剩下的事情并且帮助你平衡你的病人观察专家组。
以上的行动可能会获得或保持病人观察专家组完全的平衡。其它行动在性质上更多的是应对。一些可能需要作为最后一招而采取的行动，要么制定最大收益，增加成本，要么增加患者不满的风险。
在这些情况下,业务分析仍然可以有所帮助，例子包括:
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患者的自然退出来降低病人观察专家组的超载
患者因为搬家，过世或健康状态的变化会自然地离开他们所用的医护单位。策略之一就是让观察专家组随着时间的推移自我平衡。这是一个被动的方法而且可能要花一点时间。就其本身而言，它不像之前所说的那些行动有力量。然而，如果没有其他的理由表明需要采取更强大的措施，商业智能（BI）对它的进展情况的监测是很有用的。
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让医生不接受新的患者
当观察专家组人数过多时，一种常用的应对措施是不再接受新的患者。损失收入的可能性很大。它表明医护组未能预见它的发生而错过了在需求到来之前提高收益能力的机会。即使在这种情况下，如果对潜在的新患者的数字甚至姓名进行追踪的话，分析仍然可以帮助支持设置观察专家组的决策。
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增加支持人员
支持人员可以加进来帮助一位超负荷工作的医生的临床或非临床的工作。无论如何，不能及时预见情况的发生以消除不必要的工作或卸掉非临床的工作的结果就是成本的增加，如上所述。对趋势的预测分析和模拟能力可以帮助一个医护组事前地决定，有可能增加医生的能力而不需要添加工作人员。
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从一个观察专家组中转移患者
这种情形可能是必要的，但可能暗示在设置适当的观察专家组或提升医生能力的主动措施上遭到了失败。在某些情况下，一群患者可能需要一个医生有更高层次的能力，或一套不同的技能和个性特征。在这种情况下，它并不是一种对需求的预测能力的不足，而是错过了可能防止将患者转移到不同的病人观察专家组的因素。这种新发现的因素应该被添加到分析的组合中。原因很简单。大多数患者与他们的医生相处是愉快的，而且当他们被转到另一个医护人员(即使他们喜欢新的医护人员!) 时会不满、迷惑、甚至生气。
即使观察专家组是平衡的，管理者可以在整体上采取一些所指的行动来持续地改进工作，提高医护人员的职业生涯。例如，消除无附加值的工作就是一种最佳实践，无论这件工作进行的很糟糕或是很好。趋势分析是另一个很好的例子。因为管理者在对需示的分析上得到更好的结果，这可能让他们预见并避免拒绝一个新患者。
总结
最后，医护人员 (医生，医生助理，从业护士，注册护士、等等) 很希望两件事情。那就是，他们希望有足够的时间来真正地看护患者，以及他们想要挣得足够的钱来支持他们的医护组。这是一个永恒的拉锯战，因为第一种倾向支持较小的病人观察专家组，而第二种倾向支持更大的病人观察专家组。深入的分析需要用来为某个医护组设置适当规模和结构的病人观察专家组，以及为医院设置病人观察专家组的组合。经常性的对病人观察专家组的规模和复杂性进行分析对于变化中的人口和改变的业务模式保持同步是必要的。随着医疗保健的改革、问责制医疗、护理、按效付费等努力，这样的变化越来越快，越来越有颠覆性。商业智能（BI）可以通过让这样的经常性分析成为可能，以及让分析的结果更有意义而有所帮助。
现在开始利用分析，更大程度上决定、监控和持续更新你的病人观察专家组
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