Projektstatus: Im Einsatz

Clinical Capacity Management

Wir ermöglichen eine effiziente und vorausschauende Planung der Intensivkapazitäten.

#wirvsvirus #KI/ML #Solidarität

Welches Problem im Zusammenhang mit der Covid-19-Pandemie möchtet ihr mit eurem Projekt lösen?

Während der Pandemie sind die Krankenhäuser vieler Länder in kurzer Zeit an ihre Kapazitätsgrenzen gestoßen. Auch wenn die Situation in Deutschland (bisher) glimpflich verlaufen ist, sind solche Situationen auch hier denkbar.

Doch nicht nur im Extremfall sondern selbst im Regelbetrieb gehen wertvolle Zeit und Ressourcen bei der Zuteilung von Intensivkapazitäten verloren, da die Planungsentscheidungen meist nicht von leistungsfähiger IT und intelligenter Algorithmik unterstützt werden.

Unsere Lösung soll direkt dazu beitragen, Todesfälle durch unzureichende medizinische Versorgung aufgrund belegter oder zu spät zugewiesener Intensivbetten zu vermeiden. Hierzu erfolgt eine KI-basierte, automatisierte Planung der Intensivkapazitäten, welche Kapazitätsengpässe, Zeitverzögerungen oder unnötige Verlegungen von vornherein vermeidet. Das Verfahren ist nicht nur in der Pandemie relevant, sondern soll auch den Normalbetrieb im Krankenhaus digital unterstützen.

Wie geht ihr das Problem an?

Auf Basis lernfähiger, KI-basierter Auslastungsprognosen für alle Krankenhäuser und Regionen in Deutschland generieren wir kontinuierlich eine mathematisch optimierte, übergreifende Planung der Intensivkapazitäten. Damit können Engpässe auf den Intensivstationen antizipiert und durch gezielte Patient*innenzuordnung vermieden werden. Durch ein Andocken des Systems an das DIVI-Intensivregister, in welchem freie Kapazitäten zentral erfasst werden, kann eine solche Kapazitätsplanung vollständig automatisiert sowie den Leitwarten und Krankenhäusern in ihrer gewohnten IT-Infrastruktur zur Verfügung gestellt werden.

An wen richtet sich das Tool?

Die Ergebnisse der Kapazitätsplanung können den Leitwarten und Krisenstäben direkt zur Verfügung gestellt werden, sodass bei allen neuen Patient*innen in Echtzeit bestimmt werden kann, wo diese bestmöglich untergebracht werden.

Gleichzeitig kann das System  von den Krankenhäusern selbst genutzt werden, um die Verlegung von (Intensiv-)Patient*innen kapazitätsoptimiert und vorausschauend zu gestalten.

Team

Teamlead: Yvonne Therese Mertens

Teammitglieder: Christoph Kosmehl, Dr. Andreas Knaut, Davis Kirkendall, Dr. Timo Panke