Vortrag

Künstliche Intelligenz in der Transportdisposition – Ergebnisse und Verwertung eines Forschungsprojekts

assozierte Partnerkliniken: Alb-Fils Kliniken Göppingen &UK Freiburg

Beschreibung

Innerhalb eines Krankenhauses ist die Transportorganisation ein wichtiger, prozessbestimmender Bereich. Diese Logistikprozesse tragen in unterschiedlicher Art und Weise zur Wertschöpfung eines Krankenhauses bei und beeinflussen maßgeblich den wirtschaftlichen Erfolg. Wartende Patienten, überfüllte Funktionsbereiche und unnötige Transporte sind mögliche Auswirkungen einer nicht optimierten Logistik. Zur Planung und Steuerung dieser Flüsse wird die Disposition durch den Einsatz von Dispositionssystemen unterstützt. Insbesondere die Planung der Personalressourcen erfolgt unter Berücksichtigung eines hohen Komplexitätsgrades, da nicht nur die Verfügbarkeit, sondern auch die Qualifikation der Mitarbeiter für die Zuweisung eines Auftrags relevant ist. Derzeitige Dispositionstools kommen an ihre Grenzen, wenn Ressourcen nicht vorhanden sind (z. B. Erkältungswelle und viele fehlende Mitarbeiter) oder externe Faktoren (z. B. geringe Verfügbarkeit von Transportkapazitäten oder Transportstörungen) einwirken. Im Gegensatz zu heute bestehenden Algorithmen, weist der Mensch eine höhere Flexibilität aus, auf ungeplante Anforderungen zu reagieren und aktuelle Informationen schneller in die Planung mit einzubeziehen. Das BMBF Forschungsvorhaben „KIK_DISPO - Künstliche Intelligenz zur Prognose und Steuerung in der Krankenhaus-Transportdisposition“ greift an dieser Stelle an. Verfahren des maschinellen Lernens sollen die bestehende Distributionssoftware erweitern und intelligenter machen.

Referent:

Steffen Müller-Reichardt
DYNAMED Gesellschaft für Management und Logistik im Gesundheitswesen mbH
Thomas Bredehorn
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML