Projekt

KI-Para-Mi

KI-getriebener Paradigmenwechsel durch Mitarbeiter-zentrische Schicht- und Dienstplanung zur Verringerung des Pflegenotstands

KI-getriebener Paradigmenwechsel durch Mitarbeiter-zentrische Schicht- und Dienstplanung zur Verringerung des Pflegenotstands

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Der Pflegenotstand ist eine unserer zentralen gesellschaftspolitischen Herausforderungen. Mit unserem in diesem Vorhaben zu erforschenden "KI-Para-Mi"-Konzept wollen wir die Art und Weise, wie Schicht- und Dienstplanung in der Pflege durchgeführt wird, revolutionieren. Aktuell sind die Schichten – meist 3 x 8 Stunden oder 2 x 12 Stunden – starr festgelegt und die Pflegekräfte werden im Sinne eines "Friss-oder-Stirb" darauf verteilt. Weg vom Paradigma von starren Schichten, soll die KIPara-Mi-Software ausgehend von den Verfügbarkeiten und Wünschen der Pflegekräfte mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen das optimale flexible, variable Schichtensystem errechnen. So sollen Arbeit und Leben/Familie besser vereinbar, die Attraktivität des Berufes erhöht und die Verweildauer im Job – z.B. durch Halten oder bessere (Wieder-)Eingliederung von Teilzeitkräften – wesentlich verlängert und dadurch der Pflegenotstand abgeschwächt werden.

Die Projektpartner Planerio GmbH (Softwareentwicklung) und das DFKI wollen, zusammen mit 2 Intensivpflegeunternehmen als assoziierte Partner, über einen Zeitraum von 26 Monaten KI-Para-Mi bis zur Erstellung und dem ersten Live-Test eines prototypischen Demonstrators realisieren.

Partner

Planerio GmbH

Fördergeber

Bundesministerium für Bildung und Forschung

01IS19038B

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Publikationen zum Projekt

Fabrizio Nunnari, Md Abdul Kadir, Daniel Sonntag

In: Andreas Holzinger, Peter Kieseberg, A. Min Tjoa, Edgar Weippl (Hrsg.). Machine Learning and Knowledge Extraction. International IFIP Cross Domain (CD) Conference for Machine Learning & Knowledge Extraction (MAKE) (CD-MAKE-2021) August 17-20 Virtual Seiten 241-253 LNCS 12844 ISBN 978-3-030-84060-0 Springer International Publishing 2021.

Zur Publikation
Abraham Ezema, Daniel Sonntag, Fabrizio Nunnari

In: Stefan Edelkamp, Elmar Rueckert, Ralf Möller (Hrsg.). KI 2021: Advances in Artificial Intelligence. German Conference on Artificial Intelligence (KI-2021) September 27-October 1 Germany Seiten 179-193 ISBN 978-3-030-87626-5 Springer International Publishing 2021.

Zur Publikation

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence