KI-basierte Prozessoptimierung in der Notaufnahme

Das DFKI‑Labor Lübeck entwickelt gemeinsam mit dem Universitätsklinikum Schleswig‑Holstein (UKSH) und der singularIT GmbH das Assistenzsystem APONA, das auf fortgeschrittener KI‑Technologie zur Optimierung klinischer Abläufe basiert. Im Zentrum steht die Bewältigung des sogenannten Exit‑Blocks, bei dem fehlende Bettenkapazitäten den Abfluss aus der Notaufnahme verzögern. Durch präzise Vorhersagemodelle lassen sich Engpässe frühzeitig erkennen und Kapazitäten vorausschauend planen.

APONA nutzt KI‑Modelle, die auf umfangreichen klinischen Prozessdaten basieren und im laufenden Betrieb Echtzeitinformationen auswerten. Bereits bei der administrativen Aufnahme und der Ersteinschätzung prognostiziert das System den voraussichtlichen Bettenbedarf, die zuständige Fachabteilung, die Zielstation sowie die Aufenthaltsdauer. Das Bettenmanagement kann dadurch Kapazitäten koordinieren, noch bevor die medizinische Diagnostik abgeschlossen ist.

Ein Lego‑Krankenhaus dient als anschauliches Modell, um die Funktionsweise der KI‑gestützten Prozesssteuerung vom ersten Patientenkontakt bis zum Abfluss aus der Notaufnahme zu visualisieren. Parallel dazu wird ein Softwareprototyp bereits im UKSH unter realen Bedingungen erprobt. Ziel ist eine spürbare Entlastung des Fachpersonals sowie eine Beschleunigung der Abläufe für eine effizientere Patientenversorgung.