InnOPlan - Innovative, datengetriebene Effizienz OP-übergreifender Prozesslandschaften

Operationssäle (OP) besitzen eine überragende Bedeutung für die Versorgung der Patienten und sind mit 25-50% der gesamten Fallkosten die mit Abstand teuersten Einrichtungen eines Krankenhauses (Geldner et al., 2002). Als fokale Organisationseinheiten sind sie jedoch Inseln im Gesamtsystem, die eine starke Ausrichtung der gesamten Prozesslandschaft eines Krankenhauses auf die OPs einfordern. Dies führt zu erheblichen Qualitäts-, Effizienz- und Effektivitätsnachteilen für alle vor- und nachgelagerten Prozesse in Patientenversorgung, Ressourcenmanagement/Logistik und Verwaltung.

Durch die Vernetzung des Operationsgeschehens mit allen relevanten vor- und nachgelagerten klinischen, patientenbezogenen, gerätebezogenen und administrativen Daten zu logistischen Pro-zessen (Material, Personal, Geräte und Patienten), werden technische, strukturelle und organisatorische Probleme abgebaut. Dadurch werden aus der Prozesssicht heraus neue Business-Architekturen (u.a. neue Betreibermodelle) für OP-Geräteplattformen und Smart Services-Plattformen möglich. Die in der Informatikforschung bereits weithin verfügbaren Big Data-Analyseverfahren bilden hierzu die technische Basis, die durch zusätzlich zu schaffende organi-satorische und rechtliche Entwicklungen bzw. Erweiterungen zur Bereitstellung vielfältiger Mehrwertdienste durch KMU-Spezialanbieter genutzt werden können.

In InnOPlan entwickelt UHOH daher Modelle, Methoden und simulationsbasierte Verfahren für die intelligente und datengetriebene Vernetzung von Logistikprozessen im Krankenhaus mit klarer Zentrierung auf den OP als teuerste Einrichtung. Der Fokus liegt auf der Modellierung, Analyse und Bewertung von OP-übergreifenden logistischen Prozessen, Referenzmodellen, Modellierungssprachen und -methoden bzgl. technischer, ökonomischer und nutzerbezogener Aspekte. Mit den Prozessstudien zielt das Projekt auf die Erhöhung der Effizienz durch eine datenzentrierte Planung, Steuerung und Optimierung von Prozessen der Geräte-, Informations- und Patientenströme. Hierdurch wird es erstmalig möglich, die aus Steuerungssicht relevanten Massendaten über die gesamte logistische Prozesslandschaft im Krankenhaus zur Unterstützung und Koordination von Entscheidungsprozessen und logistischen Abläufen umfassend zu nutzen.