Daten­lü­cken in der Mate­ri­al­ver­wal­tung in Kran­ken­häu­sern schnel­ler schließen

Zu wenig oder zu viel?

Das Ein­kaufs­ma­nage­ment in Kran­ken­häu­sern und Kli­ni­ken unter­liegt häu­fig dem Zufallsprinzip.

Das Pro­blem 

In Kran­ken­häu­sern fehlt häu­fig eine lau­fende Bestands­auf­nahme. Da zudem sel­ten sai­so­nale Mehr­be­las­tun­gen z. B. durch Grip­pe­wel­len oder erhöhte Unfall­ge­fahr im Win­ter berück­sich­tigt wer­den, kommt es zu Bestel­lun­gen und Lie­fe­run­gen, die schlicht am tat­säch­li­chen Bedarf vorbeigehen. 

Wir ver­fü­gen zwar über ein höchst leis­tungs­fä­hi­ges und aner­kann­tes Gesund­heits­sys­tem, aber in Bezug auf den Ein­satz einer effi­zi­en­ten Daten­ver­ar­bei­tung herrscht fast über­all ein epi­de­mi­scher Daten­not­stand. Mit der jetzt im Auf­bau befind­li­chen Platt­form PAIRS lässt sich zukünf­tig auch ein „gesun­des“ Pla­nungs- und Bestell­ma­nage­ment realisieren.

Die Lösung

Mit der Imple­men­tie­rung eines Sys­tems für eine auto­ma­ti­sierte Bestands­kon­trolle und mit dem Auf­bau eines Früh­warn­sys­tems für Ano­ma­lien, Epi­de­mien oder wie­der­keh­ren­der Erkran­kungs­wel­len etc. kann eine bedarfs­ge­rechte Ange­bots- und Nach­fra­ge­pla­nung ins Leben geru­fen wer­den. Dar­über hin­aus bie­tet PAIRS auf einem spe­zi­ell ein­ge­rich­te­ten Daten­markt­platz kos­ten­güns­ti­ger ein­zu­kau­fen, indem z. B. Ver­bund­be­stel­lun­gen höhere Ein­kaufs­vo­lu­mina ermöglichen.

Die Platt­form PAIRS ermög­licht Früh­erken­nung und Kri­sen­vor­sorge aus inter­nen Daten der Kran­ken­häu­ser, also aus Pati­en­ten- und Laborda­ten. Aus die­sen kön­nen mit Hilfe von PAIRS über­grei­fende Erkennt­nisse gewon­nen wer­den — ins­be­son­dere wenn es sich um sich häu­fende Auf­fäl­lig­kei­ten bzw. Ano­ma­lien han­delt. Mit der Kom­bi­na­tion von KI und mensch­li­cher Intel­li­genz las­sen sich aus sol­chen Daten Mus­ter erken­nen und eine früh­zei­tige Kri­sen­vor­sorge einleiten.

Da es sich dabei um höchst sen­si­ble Daten han­delt, deren Frei­gabe die von der Daten­schutz-Grund­ver­ord­nung (DSGVO) strikt unter­sagt ist, bedarf es des Ein­sat­zes eines Sys­tems, das den Zugriff ermög­licht, ohne die DSGVO zu ver­let­zen. Der Archi­tek­tur der PAIRS Platt­form, basie­rend auf auf­kom­men­den Stan­dards in die­sen Berei­chen, wie IDSA und GAIA‑X, bie­tet die Gewähr­leis­tung von Daten­sou­ve­rä­ni­tät und Daten Privacy.

Hinzu kommt der Ein­satz von moderns­ten Tech­no­lo­gien wie Fede­r­a­ted Lear­ning oder des zum Patent ange­mel­de­ten Trus­ted Data Hub ist eine Pri­vacy-bewah­rende Multi-Party-Com­pu­ting-Lösung, die Daten­ho­heit und Sicher­heit für alle Betei­lig­ten gewähr­leis­tet. So wird ermög­licht, selbst ver­trau­li­che Daten zu nut­zen, ohne die jewei­li­gen Roh­da­ten offenzulegen.

Diese hier skiz­zierte Lösung ist in der Lage, in auf­fäl­li­gen Ano­ma­lien Mus­ter zu erken­nen und zwar unab­hän­gig von offi­zi­el­len Zeit­ab­läu­fen und Kran­ken­haus-Gren­zen, um Früh­erken­nung und Kri­sen­vor­sorge leis­ten zu können.

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Das Ver­bund­pro­jekt PAIRS wird als KI-Leucht­turm­pro­jekt im Rah­men des “Inno­va­ti­ons­wett­be­werb Künst­li­che Intel­li­genz” vom Bun­des­mi­nis­te­rium für Wirt­schaft und Kli­ma­schutz (BMWK) gefördert.

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