Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt im Gesundheitswesen an Aufmerksamkeit und Bedeutung. KI kann dabei helfen, mühsame Routineaufgaben zu erleichtern – auch die Personalbedarfsprognose im Krankenhaus? Dieser Frage widmet sich das Fraunhofer IKS in einem aktuellen Projekt – und stellt die Erkenntnisse bald auf dem Healthcare Hackathon in Mainz vor.
15. Juni 2023
© iStock/alvarez
Personalbemessung im Krankenhaus: Hinter einem komplexen Begriff verbirgt sich auch ein komplexer Prozess. Erfahrenes Fachpersonal ermittelt und plant unter Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen die ideale Besetzung der Stationen im Krankenhaus, um eine bestmögliche Patientenversorgung und zeitgleiche Entlastung der Pflegekräfte zu gewährleisten. Eine anspruchsvolle und zeitintensive Aufgabe, die in Zukunft durch Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt werden könnte.
In einem gemeinsamen Projekt mit ATOSS Software, der Universitätsmedizin Mainz und dem Ökosystem für innovative Gesundheit Flying Health entwickelt das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS einen KI-basierten Lösungsansatz, um den zukünftigen Personalbedarf auf einer Station der Universitätsmedizin Mainz vorherzusagen. Dabei kommen hochmoderne State-of-the-Art-Modelle aus dem Bereich der Zeitreihen-Prognose zum Einsatz, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersagen sicherzustellen. Im Fokus der KI-basierten Vorhersage steht die Berücksichtigung der Pflegepersonalregelung (PPR) 2.0, ein neues Instrument zur Personalbemessung und Teil des Krankenhauspflegeentlastungsgesetzes (KHPflEG) vom 2. Dezember 2022. Seit dem 01. Januar 2023 läuft die Erprobungsphase der PPR 2.0 in einigen ausgewählten Krankenhäusern in Deutschland, darunter die Universitätsmedizin Mainz.
Die Projektidee entspringt den AI Innovation Days 2022 in Berlin, vom Fraunhofer IKS und Flying Health gemeinsam organisiert. Fachexpertinnen und -experten haben dort aus verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens KI-basierte Lösungsansätze zu Anwendungsfällen rund um das Patientenwohl diskutiert und entwickelt – unter anderen die KI-basierte Personalbedarfs-Prognose im Krankenhaus. Das Besondere an diesem Use Case: Neben der bestmöglichen Patientenversorgung steht auch die Entlastung des Pflegepersonals selbst im Fokus.
Trotz sorgfältiger Planung durch erfahrene Fachkräfte stellen unvorhersehbare Belegungsspitzen und Fachkräftemangel Krankenhäuser und andere Gesundheitseinrichtungen vor große Herausforderungen. KI kann helfen, Muster und Trends in retrospektiven Belegungs- und Personaldaten von Krankenhäusern zu erkennen und anhand dessen Belegungsspitzen und den Personalbedarf der nächsten Monate unter Berücksichtigung komplexer Regulation wie der PPR 2.0 vorherzusagen.
Eine KI-basierte Personalbemessung, d.h. die Unterstützung einer bedarfsgerechten Planung durch errechnete Vorschläge, könnte das Personalmanagement in Krankenhäusern, die Qualität der Patientenversorgung und die Zufriedenheit der hochbelasteten medizinischen Fachkräfte verbessern. Dennoch gilt es, die Erwartungen an die KI-basierte Personalbedarfsprognose im Rahmen des Projektes aus wissenschaftlicher Sicht realistisch zu bewerten: Eine KI kann als zusätzliches technologisches Hilfsmittel Vorschläge für die Personalbemessung liefern, soll und kann jedoch kein Personalmanagement-System und insbesondere keine finale Beurteilung und Entscheidung durch erfahrenes Fachpersonal ersetzen.
Mehr Informationen zum Hackathon finden Sie hier:
Den KI-Prototypen zur Personalbedarfs-Prognose mit Integration von PPR 2.0 wird das Projektteam von Fraunhofer IKS, ATOSS, der Universitätsmedizin Mainz und Flying Health gemeinsam auf dem Healthcare Hackathon Mainz 2023 vorstellen und weiterentwickeln. Auch eine mögliche Übertragbarkeit der KI-gestützten Personalbemessung auf andere Stationen oder Krankenhäuser wird das Projektteam durch den Austausch mit anderen Innovationsteams und Gesundheitsvertreterinnen und -vertretern vor Ort diskutieren.
Anhand der neuen Erkenntnisse soll der KI-Prototyp weiter verbessert werden, zum Beispiel durch die Ergänzung des KI-Modells um weitere Entscheidungsparameter, wie zum Beispiel stattfindende Großveranstaltungen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Personalbedarfsprognose weiter zu erhöhen. Dies setzt jedoch die Verfügbarkeit von ausreichend Trainings- und Testdaten mit einer ausreichenden Qualität voraus – eine bekannte Herausforderung in vielen KI-Anwendungsfällen im Gesundheitswesen und darüber hinaus.
Mit dem Projekt zur Personalbedarfsprognose im Krankenhaus mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zeigen das Fraunhofer IKS und die beteiligten Projektpartner Potenziale von KI für die Zukunft des Gesundheitswesens auf. Entscheidend ist jedoch, dass die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit der KI dabei im Fokus stehen.
