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Publikation zur taktischen OP-Planung von Julian Schiele, Dr. Thomas Koperna und Prof. Jens O. Brunner akzeptiert

Forschung: Projekte und Publikationen

11.06.2020

Die Arbeit zum Thema "Predicting ICU Bed Occupancy for Integrated Operating Room Scheduling via Neural Networks“ wurde in der renommierten Zeitschrift Naval Research Logistics zur Publikation angenommen. Die Autoren stellen das erste Vorhersagemodell für die integrierte OP-Planung vor, welches auf maschinellem Lernen basiert. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten ermöglicht diese Methode den Autoren, alle Patientenpfade abzubilden, die in der Vergangenheit aufgetreten sind. Schiele et al. evaluieren das Modell mit Realdaten aus dem Universitätsklinikum Augsburg. Das Modell erreicht einen um 43% geringeren Vorhersagefehler als bei einem State-of-the-Art Modell. Die Autoren stellen zwei Optionen vor, wie das Modell genutzt werden kann, um bessere Entscheidungen zu treffen: als wertvolles Instrument in Managementdiskussionen zur adaptiven Bewertung eines gegebenen MSS in Hinblick auf die erwartete Bettenbelegung oder als Zielfunktion in einem Optimierungsmodell wie beispielsweise eines genetischen Algorithmus.  Die Autoren nutzen das Modell, um einen Master Surgery Schedule zu finden, der zu einer erwarteten Reduktion des maximalen Bettenbedarfs auf der Intensivstation um 8,9% führt.