Plattform for operation scheduling and prediction using machine learning
Projektidee:
Integration innovativer Methoden des industriellen Managements sowie der Informationstechnologie – speziell der künstlichen Intelligenz – in das Ablaufmanagement medizinischer Prozesse im OP-Bereich moderner Kliniken.
Ausgangslage: Die Planung des Operationsalltags basiert auf einer zunehmenden Menge an medizinischen Informationen und komplexen Prozessdaten. Derzeit nehmen qualifizierte Ärztinnen und Ärzte diese Planung allein auf Grundlage ihrer klinischen Erfahrung manuell vor. Oft weicht dann die geplante Operationsdauer deutlich von der tatsächlichen ab und Folgeoperationen werden verschoben. Notfälle erschweren die Situation zusätzlich.
Vorgehensweise: Mit PROSPER entsteht eine Plattform, die durch maschinelles Lernen und Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) effiziente und datenbasierte Entscheidungsvorgänge für OP-Planungsprozesse ermöglicht. Mittels retrospektiver OP-Daten der Klinik für Viszeral-, Thorax- und Gefäßchirurgie am Uniklinikum Dresden sowie der Modellierung von Expertenwissen entsteht eine automatisierte Lösung, die folgende Funktionen erfüllt:
- präzise Prognose der Operationsdauer errechnet u.a. aus Patientendaten, Art der Erkrankung, Operationsart, Operationstechnik, Dringlichkeit, notwendigen personellen und materiellen Ressourcen
- kontinuierliche Anpassung der Planung durch Nutzung maschinellen Lernens und KI
- tagesbasierte, flexible Planung sämtlicher Operationen in multiplen Operationssälen zur optimalen Ressourcenauslastung und OP-Effizienz mit flexibler, kontinuierlicher Anpassung bei Notfalloperationen