Künstliche Intelligenz gegen Überbelastung in Notaufnahmen

Projekt „NotPASS“

© Hochschule Niederrhein

Krefeld, 10. August 2023. Sei es der Personalmangel oder der große Patientenansturm: Krankenhaus-Notaufnahmen sind großen Belastungen ausgesetzt. Um das medizinische Fachpersonal zu entlasten, entwickeln vier Kooperationspartner des Innovationsnetzwerks AIMECA, darunter die Hochschule Niederrhein, im Zeitraum von etwa zwei Jahren (Laufzeit bis November 2025) ein intelligentes Echtzeit-Planungssystem für Notaufnahmen. Gefördert wird das Projekt „NotPASS“ mit einem Gesamtvolumen von rund 875.000 Euro aus dem Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM).

Ziel ist es, die Prozessplanung in Krankenhäusern zu verbessern, in dem KI in Form von Algorithmen des bestärkenden Lernens, auch reinforcement learning genannt, angewandt werden. Die KI soll das medizinische Fachpersonal bei Entscheidungen unterstützen, sodass Behandlungsabläufe verbessert und Wartezeiten der Patient:innen verkürzt werden. Daneben arbeiten die Projektpartner an technischen Lösungen, die die Durchgängigkeit und Verfügbarkeit der anfallenden Patientendaten vom Eingang eines Notrufs bis zur Versorgung und Behandlung im Krankenhaus gewährleisten.

Die Hochschule Niederrhein (HSNR) beteiligt sich mit zwei hochschuleigenen Einrichtungen am Projekt. Das Kompetenzzentrum „CC eHealth“ identifiziert und bereitet die relevanten Daten für die KI auf und entwickelt die Systemlogik. Es werden Systemgrenzen aufbereitet und Nutzerprofile erstellt, die für eine spätere Dateneingabe benötigt werden. Die gesamte Notfall-Prozesskette muss genau analysiert werden, damit eine korrekte Planung erstellt und Daten erhoben werden können. Hierbei geht es auch um Geschwindigkeit, mit welcher das Planungssystem auf Änderungen reagieren muss und wie diese schließlich konkret ausgeführt werden sollen.

„Ich freue mich über dieses Projekt ganz besonders. Analysen über die Einhaltung von Maximalzeiten zwischen Patientenankunft und Arztkontakt, zeigen, dass diese nicht selten überschritten werden. Mit den Projektergebnissen werden die Grundlagen für eine bessere Abstimmung zwischen Patientenbedürfnissen und erforderlichen Ressourcen in Medizin und Pflege gelegt. Damit werden Risiken minimiert, ohne dass hierfür zusätzliche Aufwendungen entstehen“, sagt Professor Dr. Hubert Otten, Projektleiter am „CC eHealth“ und HSNR-Lehrkraft für technische Systeme, Betriebsorganisation und Logistik in Einrichtungen der Gesundheitsbranche am Fachbereich Gesundheitswesen.

Das Institut für Modellbildung und Hochleistungsrechnen der HSNR muss auf dem Weg zum fertigen Planungssystem einige Herausforderungen meistern. Hier wird eine Planungsoptimierung auf Basis des Reinforcement Learnings entwickelt, um das komplexe System der Notaufnahme mit seinen Akteuren und technischen Geräten allumfänglich zu erfassen. Es werden die unterschiedlichen Anwendungsfelder sowie die dafür geeigneten Verfahren identifiziert. Die Algorithmen sollen im Projekt stetig weiter optimiert werden damit die Ergebnisse an ein Feedback-System übermittelt werden können. Damit das System zukünftig erfolgreich angewandt werden kann, arbeiten die Projektpartner mit verschiedenen Klinken zusammen, die die KI in der Praxis testen. „Wenn es der Forschung gelingt die Verfahren des maschinellen Lernens um die probabilistische Analyse zu erweitern, dann wird die künstliche Intelligenz der menschlichen immer ähnlicher und damit auch effizienter und prognosesicherer“, sagt Dr. Dirk Roos, Professor für Computersimulation und Design Optimization am Fachbereich Maschinenbau und Verfahrenstechnik.

Neben der Hochschule Niederrhein sind zwei weitere Partner an „NotPASS“ beteiligt: die Health365 AC GmbH und die cibX GmbH. Alle Kooperationspartner sind Teil des AIMECA-Innovationsnetzwerks, welches die Kompetenzen aus den Informations- und Kommunikationstechnologien sowie aus naturwissenschaftlichen und medizinischen Fachrichtungen bündelt.

Originalmeldung:
https://www.hs-niederrhein.de/startseite/news/news-detailseite/kuenstliche-intelligenz-gegen-ueberbelastung-in-notaufnahmen/