Künstliche Intelligenz in der Krankenhauslogistik

KIK_Dispo – ein Forschungsprojekt von DYNAMED GmbH und Fraunhofer IML

Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Künstliche Intelligenz in der Krankenhauslogistik

Willkommen auf der Website des Forschungsprojekts KIK_Dispo

Die DYNAMED GmbH und das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML haben das Forschungsprojekt „Künstliche Intelligenz zur Prognose und Steuerung in der Krankenhaus-Transportdisposition – KIK_Dispo“ gestartet. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert (Fördernummer 01IS19041)  und hat zum Ziel, eine auf Künstliche Intelligenz (KI) gestützte automatische Transportdisposition zu entwickeln. Assoziierte Partner sind das Universitätsklinikum Freiburg und die Alb Fils Kliniken Göppingen.

Projektpartner:

Gefördert vom:

Willkommen auf der Website des Forschungsprojekts KIK_Dispo

Die DYNAMED GmbH und das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML haben das Forschungsprojekt „Künstliche Intelligenz zur Prognose und Steuerung in der Krankenhaus-Transportdisposition – KIK_Dispo“ gestartet. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte und hat zum Ziel, eine auf Künstliche Intelligenz (KI) gestützte automatische Transportdisposition zu entwickeln. Assoziierte Partner sind das Universitätsklinikum Freiburg und die Alb Fils Kliniken Göppingen.

Projektpartner:

Gefördert vom

Das Forschungsprojekt

In Krankenhäusern ist die Transportorganisation von Patienten und Material ein wichtiger und prozessbestimmender Bereich, der großen Einfluss auf die Versorgungsqualität der Patienten und auf die Wirtschaftlichkeit der Einrichtung hat. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts sollen dazu beitragen, dass dieser Bereich zukünftig verlässlicher und effizienter organisiert und gesteuert werden kann.

Zu diesem Zweck soll erforscht werden, ob derzeit marktübliche Softwaresysteme um das Prinzip des Maschinellen Lernens erweitert werden können, sodass die Vergabe der Transportaufträge nicht nur eigenständig, sondern auch flexibel und auf externe Faktoren angepasst erfolgt.

Die Datengrundlage der KI-gestützten Transportdisposition liefert eine statistische Auswertung von ca. sieben Millionen anonymisierten Transportaufträgen, die anhand von Datenmaterial der assoziierten Projektpartner erstellt wird. Die hierbei gewonnen Erkenntnisse sollen in die Entwicklung eines prototypischen KI-gestützten Dispositionssystems mit einfließen.

Ziele des Forschungsprojekts

Eine auf Künstliche Intelligenz gestützte automatische Transportdisposition
Einsatz maschinellen Lernens für eine effektivere und dynamischer agierende Lösung
Intelligente Dispositionsautomatik, die aus vorangegangenen Entscheidungen lernt
Eigenständige Planung der voraussichtlichen Transportanzahl inkl. Ressourcenaufwand
Automatische Disposition, die wechselnde Paramater erkennt und Entscheidungen selbst anpasst 
Effizientere und verlässlichere Organisation und Steuerung der Transporte
Effizientere und verlässlichere Organisation & Steuerung der Transporte
Ein System, das Vorschläge zur Personaldecke gibt
Ein verbesserter Ressourceneinsatz
Reduzierung der Logistik- und Folgekosten

KI & Krankenhauslogistik

Logistik sichert Patientenwohl und Wirtschaftlichkeit

In Krankenhäusern gilt die Transportorganisation von Patienten und Material längst als ein wichtiger und prozessbestimmender Bereich, der großen Einfluss auf die Versorgungsqualität der Patienten und auf die Wirtschaftlichkeit der Einrichtung hat. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz kann hier neue Möglichkeiten für eine effizientere und verlässlichere Organisation der Transporte schaffen.

Längst ist die Optimierung der logistischen Prozesse für ein Krankenhaus zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden. Die internen Material- und Patientenflüsse stellen nicht nur den täglichen Betrieb des Krankenhauses sicher, sie tragen auch signifikant zum Wertschöpfungsprozess eines Krankenhauses bei und beeinflussen so den wirtschaftlichen Erfolg.

Reibungslose Prozesse erhöhen die Versorgungsqualität

Auch die Versorgungsqualität der Patienten wird durch eine reibungslos funktionierende Krankenhauslogistik erhöht. Die ressourcen- und anforderungsgerechte Vergabe der Transporte ermöglicht den reibungslosen Ablauf der Behandlungen und vermeidet hierdurch die Folgeerscheinungen einer schlecht organisierten Logistik wie bspw. wartende Patienten, überfüllte Funktionsbereiche, ein ineffizienter OP-Betrieb, unnötige Transporte, fehlende Arzneimittel und weitere.

Reibungslose Prozesse erhöhen die Versorgungsqualität

Auch die Versorgungsqualität der Patienten wird durch eine reibungslos funktionierende Krankenhauslogistik erhöht. Die ressourcen- und anforderungsgerechte Vergabe der Transporte ermöglicht den reibungslosen Ablauf der Behandlungen und vermeidet hierdurch die Folgeerscheinungen einer schlecht organisierten Logistik wie bspw. wartende Patienten, überfüllte Funktionsbereiche, ein ineffizienter OP-Betrieb, unnötige Transporte, fehlende Arzneimittel und weitere.

Zukunftssichere Krankenhäuser dank neuer Technologien

Strukturelle Veränderungen im Gesundheitswesen und speziell in der Krankenhauslandschaft verursachen zudem eine steigende Anzahl von Material- und Patiententransporten. So gewinnt eine effiziente Transportdisposition immer stärker an Bedeutung, denn die Optimierung der logistischen Prozesse ist für ein Krankenhaus zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden. Neue Technologien – wie bspw. Künstliche Intelligenz – sind der Schlüssel, um die Krankenhausprozesse einfacher, personalfreundlicher, wirtschaftlicher und somit zukunftssicher zu gestalten.

Künstliche Intelligenz im Krankenhaus

Individuelle und dynamische Problemlösung

Künstliche Intelligenz bzw. maschinelles Lernen erweitert Dispositionssysteme um externe Parameter und bietet Mitarbeitern eine effektivere und dynamischer agierende Lösung als der Einsatz von derzeit bestehenden Dispositionen, basierend auf einfachen Algorithmen. Die Disposition wird dadurch effizienter, die Transportanzahl sinkt, Ressourcen werden verbessert eingesetzt und Logistik- sowie Folgekosten werden reduziert.

Die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz basiert auf dem Erlernen von unterliegenden Strukturen innerhalb des bereits angesammelten Datenmaterials. Somit ist stets eine individuelle und dynamische Problemlösung der KI garantiert.

Vorhersagen auf Grundlage von Parameter

Die automatische Disposition soll in der Lage sein, Lösungen zu konkreten Anwendungsproblemen zu finden sowie parameterbedingte Vorhersagen zu treffen. Zu diesem Zweck ist die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz geplant, welche möglichst genaue Abschätzungen der einzelnen Transportzeiten innerhalb eines Krankenhauses in Abhängigkeit von einer Vielzahl äußerer Parametern trifft. Anhand dieser Abschätzungen soll daraufhin ein individuell entwickelter Algorithmus die logistischen Prozesse optimieren.

Ziel des Vorhabens ist auch, eine automatische Auftragsvergabe zu ermöglichen, die auf kurzfristige Umgebungsveränderungen reagieren kann und zudem eine Vordisposition für die nächsten Tage erstellt. In der Vordisposition inbegriffen ist ein Predictive-Analytics-Ansatz, der wahrscheinliche Trends berücksichtigt und so gewährleistet, dass vorausschauend die benötigte Anzahl an Personal und Transportmittel zur Verfügung steht und so ein reibungsloser Ablauf garantiert ist.

Vorhersagen auf Grundlage von Parameter

Die automatische Disposition soll in der Lage sein, Lösungen zu konkreten Anwendungsproblemen zu finden sowie parameterbedingte Vorhersagen zu treffen. Zu diesem Zweck ist die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz geplant, welche möglichst genaue Abschätzungen der einzelnen Transportzeiten innerhalb eines Krankenhauses in Abhängigkeit von einer Vielzahl äußerer Parametern trifft. Anhand dieser Abschätzungen soll daraufhin ein individuell entwickelter Algorithmus die logistischen Prozesse optimieren.

Ziel des Vorhabens ist auch, eine automatische Auftragsvergabe zu ermöglichen, die auf kurzfristige Umgebungsveränderungen reagieren kann und zudem eine Vordisposition für die nächsten Tage erstellt. In der Vordisposition inbegriffen ist ein Predictive-Analytics-Ansatz, der wahrscheinliche Trends berücksichtigt und so gewährleistet, dass vorausschauend die benötigte Anzahl an Personal und Transportmittel zur Verfügung steht und so ein reibungsloser Ablauf garantiert ist.

Flexibel & dynamisch angepasste Reaktionen

Dabei sollen die anfallenden Personen- sowie Materialtransporte auf eine Art und Weise organisiert werden, in welcher Transportwege sowie eventuell anfallende Wartezeiten, unter Berücksichtigung der einzelnen Auftragsanforderungen, minimiert werden. Darüber hinaus soll der Algorithmus dynamisch und unmittelbar auf auftretende Notfälle, nachgetragene Transporte, sowie Auftragsänderungen reagieren können und die Tourenplanung daraufhin optimal umstrukturieren.

Als Resultat wird mithilfe von künstlicher Intelligenz die Krankenhausdisposition für jedes einzelne Krankenhaus automatisiert und dadurch das für die Transportorganisation zuständige Personal entlastet.

Über uns

DYNAMED GmbH

Die DYNAMED GmbH mit Sitz in Berlin ist seit über 25 Jahren eines der führenden Unternehmen Deutschlands für Logistik, Transport und Service im Gesundheitswesen. Im Jahr 1995 gegründet, liegt ihr Kerngeschäft heute in der Entwicklung und Implementierung von Software sowie in Beratungsleistungen auf dem Feld der sekundären und tertiären Krankenhausprozesse. Als Softwarehersteller erbringt das Unternehmen sämtliche Leistungen rund um sein Produkt LOGBUCH eigenständig und aus einer Hand. Neben der Entwicklung und Implementierung zählen hierzu auch die Beratung, der Vertrieb sowie der Support.

LOGBUCH ist ein modular aufgebautes Softwaresystem, das die Organisation und Steuerung zahlreicher Logistik- und Serviceleistungen im Krankenhaus ermöglicht und den gesamten Bereich der Sekundär- und Tertiärprozesse abdeckt. Die Software befindet sich in mehr als 300 Kliniken in Deutschland, Österreich, der Schweiz, Schweden und Italien im Einsatz.

Fraunhofer IML

Seit 1981 arbeitet das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML als führende Logistikforschungsstelle in Deutschland und Europa. Die Planung und Optimierung der Logistik im Gesundheitswesen hat sich die Abteilung Health Care Logistics zur Aufgabe gemacht, die speziell zugeschnittene Lösungen für den Gesundheitssektor entwickelt. Neben der industrieseitigen Betrachtung der Pharma-, Medizintechnik- und Handelsbranche im Gesundheitswesen befasst sich die Abteilung schwerpunktmäßig mit den Prozessen und den Logistikbereichen im medizinischen Sektor.

Aufgrund langjähriger Projekterfahrung aus zahlreichen Forschungsvorhaben sind der Abteilung insbesondere interne Ablauforganisationen in Bezug auf transportlogistische Prozesse innerhalb der Gesundheitseinrichtung vertraut. Themenschwerpunkte sind neben der Planung und Optimierungen logistischer Netzwerke auch die Entwicklung und Implementierung von Ansätzen im Bereich des maschinellen Lernens, um die wachsenden Datenmenge zu nutzen und zu strukturieren.

Fraunhofer IML

Seit 1981 arbeitet das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML als führende Logistikforschungsstelle in Deutschland und Europa. Die Planung und Optimierung der Logistik im Gesundheitswesen hat sich die Abteilung Health Care Logistics zur Aufgabe gemacht, die speziell zugeschnittene Lösungen für den Gesundheitssektor entwickelt. Neben der industrieseitigen Betrachtung der Pharma-, Medizintechnik- und Handelsbranche im Gesundheitswesen befasst sich die Abteilung schwerpunktmäßig mit den Prozessen und den Logistikbereichen im medizinischen Sektor.

Aufgrund langjähriger Projekterfahrung aus zahlreichen Forschungsvorhaben sind der Abteilung insbesondere interne Ablauforganisationen in Bezug auf transportlogistische Prozesse innerhalb der Gesundheitseinrichtung vertraut. Themenschwerpunkte sind neben der Planung und Optimierungen logistischer Netzwerke auch die Entwicklung und Implementierung von Ansätzen im Bereich des maschinellen Lernens, um die wachsenden Datenmenge zu nutzen und zu strukturieren.

Unterstützende Partner

Unsere unterstützenden Partner ermöglichen eine inhaltliche Rückkopplung und somit eine direkte Anpassung des Systems an die Anforderungen des logistischen Klinikalltags. Darüber hinaus werden sie die Anwendung der KI-gestützten Transportdisposition prototypisch testen.

Universitätsklinikum Freiburg

Das Universitätsklinikum Freiburg gehört mit gut 14.000 Mitarbeiter*innen zu den größten Universitätskliniken in Deutschland. Rund 1.700 Ärzt*innen sowie mehr als 3.900 Pflegekräfte versorgen pro Jahr rund 90.000 Patient*innen stationär sowie rund 820.000 Besucher*innen ambulant, die Anzahl der Betten beträgt 2.179.

Das Universitätsklinikum verbindet in seiner originären Aufgabe Forschung, Lehre und Krankenversorgung, stets mit dem Ziel, den Patient*innen heute und in Zukunft eine an den neuesten Erkenntnissen der Wissenschaft ausgerichtete Behandlung zu bieten.

Alb Fils Kliniken Göppingen

Die Klinik am Eichert, ein Haus der Zentralversorgung mit maximalversorgendem Charakter, steht für eine hochwertige medizinische und pflegerische Versorgung in der großen Kreisstadt Göppingen. Das Spektrum an medizinischen Fachrichtungen ist breit und deckt neben diversen internistischen und chirurgischen Disziplinen auch Spezialfächer wie Pneumologie und Thoraxchirurgie, Kinder- und Jugendmedizin inklusive der Neonatologie (Behandlung von kranken Neugeborenen und Frühchen) oder Plastische Chirurgie ab. Schwerpunkte liegen insbesondere in den Bereichen Krebsmedizin, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Erkrankungen des Bewegungsapparates, große Baucheingriffe, Gefäßchirurgie und Mutter-Kind-Behandlung.

Die Klinik am Eichert zählt 645 Planbetten und ist Akademisches Lehrkrankenhaus der Universität Ulm.

Alb Fils Kliniken Göppingen

Die Klinik am Eichert, ein Haus der Zentralversorgung mit maximalversorgendem Charakter, steht für eine hochwertige medizinische und pflegerische Versorgung in der großen Kreisstadt Göppingen. Das Spektrum an medizinischen Fachrichtungen ist breit und deckt neben diversen internistischen und chirurgischen Disziplinen auch Spezialfächer wie Pneumologie und Thoraxchirurgie, Kinder- und Jugendmedizin inklusive der Neonatologie (Behandlung von kranken Neugeborenen und Frühchen) oder Plastische Chirurgie ab. Schwerpunkte liegen insbesondere in den Bereichen Krebsmedizin, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Erkrankungen des Bewegungsapparates, große Baucheingriffe, Gefäßchirurgie und Mutter-Kind-Behandlung.

Die Klinik am Eichert zählt 645 Planbetten und ist Akademisches Lehrkrankenhaus der Universität Ulm.

KIK_DISPO in den Medien

Management & Krankenhaus Online

“Forschungsprojekt zu Künstlicher Intelligenz in der Krankenhaus-Transportdisposition”

Klinik Einkauf Online

“Forschung zu Künstlicher Intelligenz in der Krankenhaus-Transportdisposition”

Presseinformation

„Forschungsprojekt zu Künstlicher Intelligenz in der Krankenhaus-Transportdisposition“ – Presseinformation von DYNAMED und Fraunhofer IML.

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Kontakt

DYNAMED

Gesellschaft für Management und Logistik im Gesundheitswesen mbH

Berliner Straße 26 A
13507 Berlin

T +49 30 435 602-0
F +49 30 435 602-99

info [at] dynamed.de
www.DYNAMED.de

Fraunhofer IML

Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML

Joseph-von-Fraunhofer-Str. 2-4
44227 Dortmund

T +49 231 9743 -381
F +49 231 9743 77 381

thomas.bredehorn [at] iml.fraunhofer.de
www.iml.fraunhofer.de

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