Intelligente Terminplanung für radiologische Einrichtungen mit Continual Learning [Dynamic Resources]

Mit Hilfe von KI- und Machine-Learning-Algorithmen optimieren wir die Terminplanung und Ressourcenauslastung in der Radiologie, um die Effizienz und Präzision zu steigern. Durch den Einsatz von Continual Learning (engl. kontinuierliches Lernen) sollen mögliche Verspätungen von Patienten und Termintreue für eine optimale Ressourcennutzung vorausgesagt werden. Mit der Zeit werden die Modelle durch Continual Learning von neuen Ereignissen angepasst und somit immer genauere Vorhersagen getroffen. Die Zuverlässigkeit der Planung hängt auch von nicht planbaren Faktoren wie Umwelteinflüssen, Verkehrslage oder Mitarbeiterausfällen ab, die durch eine Echtzeitüberwachung und adaptive Anpassung der Planung minimiert werden können. Eine Echtzeitüberwachung kann helfen die Planung adaptiv mit Hilfe des erlernten Vorwissen anzupassen.

Projektziele:
✔ Intelligentes Terminmanagement: Optimierung von Terminen und Ressourceneinsatz durch die Verknüpfung von Einsatz- und Terminplanung mit intelligente Algorithmen, Informatics-SYSTEMS GmbH.
✔ Vorhersage von Termintreue und Verspätungen: Nutzung von Datenanalyse und KI, um die Planung präziser und flexibler zu gestalten, Biosignal Processing Group.
✔ Voicebot und Chatbot: Implementierung einer natürlich-sprachlichen Schnittstelle zur vereinfachten Terminbuchung, -verschiebung und -absage sowie -erinnerung per Telefon, Messenger oder Chat auf der Website, alphaspeech.

Weiterführende Informationen auf der Website der AG Biosignalverarbeitung.

Diese Maßnahme wird mit Mitteln der Europäischen Union kofinanziert und durch Steuermittel auf Grundlage des vom Sächsischen Landtags beschlossenen Haushaltes mitfinanziert.