Healthcare Operations Planning

Nicht erst im Zuge einer sich zuspitzenden demografischen Krise und steigenden Nachfrage nach Gesundheitsleistungen, ist eine zuverlässige Planung operativer Prozesse im Gesundheitswesen von besonderer Bedeutung. Hohe Belastungen des Personals, kostenintensive Behandlungen und Kapazitätsengpässe erfordern den gezielten Einsatz knapper Ressourcen um eine adäquate Patientenversorgung zu gewährleisten. Effizienzpotentiale werden dabei u.a. in einem höheren Digitalisierungsgrad identifiziert, ermöglicht durch eine damit verbundene steigende Verfügbarkeit großer Datenmengen.

Im Fokus der Dissertation steht die Anwendung prädiktiver und präskriptiver Analyseinstrumente auf aktuelle Problemstellungen im Krankenhauswesen, sowohl auf Patienten-Ebene zur Unterstützung der individuellen Versorgung, als auch auf institutioneller Ebene für das Management von Krankenhausressourcen. Unsicherheiten, manifestiert in ungeplanten Patientenaufnahmen, Komplikationen oder Engpässen, markieren besondere Schwierigkeiten. Die Integration von Verfahren des maschinellen Lernens in entscheidungsunterstützende OR-Ansätze soll dabei ermöglichen, die Problemstellungen praxisnah zu modellieren und zu lösen.