KISIK

Projekt KISIK: KI-basierte Prognose- und Optimierungsverfahren in Assistenzsystemen zur effizienten Steuerung der Intensivkapazität in deutschen Krankenhäusern

Intensivstationen sind neben den Operationsabteilungen die wichtigste und teuerste Ressource in einem Krankenhaus. Aus ökonomischer Sicht sollte die Intensivstation am besten immer ausgelastet sein. Gleichzeitig ist die Kapazität der Station begrenzt. Das Projekt KISIK will eine Software entwickeln, um rationale Entscheidungen zur optimalen Belegung von Intensivstationen treffen zu können.

Kapazitätsmanagement auf Intensivstationen in Deutschland: Herausforderungen und Potenziale

Pro Tag und Patient kostet eine Intensivstation in Deutschland ca. 1.500 Euro. Die Kapazitäten dieser Stationen sind aufgrund des hohen Versorgungs- und Personalbedarfs begrenzt. Grundsätzlich werden geplante (elektive) und ungeplante (Notfälle) Patienten im Krankenhaus aufgenommen und müssen je nach Schweregrad auf der Intensivstation behandelt werden. Die Kapazität einer Intensivstation ist also von diversen zufälligen Einflüssen abhängig, z. B. Patientenankünften oder der Verweildauer der Patienten auf der Station. Aus ökonomischer Sicht ist eine volle Auslastung der Intensivstation sinnvoll. Die Kapazitätsplanung beruht heute hauptsächlich auf dem Erfahrungswissen der verantwortlichen Ärzt*innen. Datengetriebene Prognose- und Optimierungsverfahren kommen derzeit in der Regel noch nicht zum Einsatz. Dabei kann ein Missmanagement nicht nur zu hohen Kosten, sondern auch zu lebensbedrohlichen Situationen führen.

Entwicklung von KI-basierten Algorithmen zur Entscheidungsunterstützung bei der Steuerung von Intensivkapazitäten

Ziel des Projekts KISIK ist die Entwicklung von KI-basierten Algorithmen zur Entscheidungsunterstützung bei der Steuerung von Intensivkapazitäten. Sie sollen neu ankommende Patienten automatisch klassifizieren und bestehende Patienten kategorisieren, etwa durch die Vorhersage von Verweildauern. Je nach Belegung der Station und je nach Typ des angekündigten Patienten gibt das System eine Entscheidungsempfehlung an die Mediziner*innen. Ein solches System ist nach aktuellem Stand für die planenden Personen nicht verfügbar. Dabei ist der Bedarf sehr groß, um die Auslastung der Intensivstation zu optimieren und die Anzahl an kurzfristig verschobenen Operationen sowie vorzeitigen Verlegungen zu reduzieren. 

In diesem Projekt arbeiten drei Partner aus Bayern zusammen: die Universität Augsburg (Prof. Dr. Jens O. Brunner), das Universitätsklinikum Augsburg (Prof. Dr. Axel R. Heller, Prof. Dr. Christina Bartenschlager) und die Firma XITASO GmbH (Dr. Thomas Geislinger).

BayFOR@Work

„Das BayFOR-Team hat uns intensiv bei der Antragstellung unterstützt. Das professionelle und fundierte Feedback hat den Antrag in seiner Struktur und Präzision deutlich verbessert. Sehr beeindruckend war die effiziente und schnelle Bearbeitung der Anfragen, die stets sehr freundlich beantwortet wurden. Großartige Zusammenarbeit!“

Prof. Dr. Jens Brunner, Universität Augsburg / Technical University of Denmark