Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf: Entwicklung eines digitalen Termin-Management-Tools
Achtung!
Die Challenge ist aktuell in Bearbeitung und kann nicht mehr gewählt werden!
Solltet ihr bzw. sollten Sie trotzdem Interesse an der Zusammenarbeit mit dem Kooperationspartner haben, melden Sie sich gern bei unserer Transferkoordinatorin Eylem Tas unter eylem.tas"AT"uni-hamburg.de
Selbstbeschreibung des Partners
Das Institut für Osteologie und Biomechanik ist Teil des UKEs – und steht für Kompetenz in Forschung, Lehre sowie im Bereich der muskuloskelettalen Medizin in unserer Ambulanz. Mit dem Ziel, die Ge-sundheit unserer Patient:innen zu erhalten und zu verbessern, erforschen wir die Ursachen der Erkrankungen des muskuloskelettalen Systems. Unsere Ergebnisse sind weltweit anerkannt und erreichen in einigen Bereichen internationale Spitzen-positionen. Die neuesten Entwicklungen und Erkenntnisse fließen selbstverständlich in die Behandlung unserer Patienten ein. Unser Institut stellt den einzigen Lehrstuhl für Osteologie und Biomechanik an einer deutschen Universität. Bei uns werden Forschungsergebnisse direkt mit der Patientenversorgung verknüpft, welche ein Team von spezialisierten Spitzenkräften durchführt.
Challenge: Entwicklung eines digitalen Termin-Management-Tools
Muskuloskelettale Krankheiten sind in der Bevölkerung weit verbreitet. Entsprechend hoch sind die täglichen Patientenströme und damit verbundene diagnostischen Maßnahmen. Hierbei kann es zum Verlust von Valenzen durch ggf. unkoordinierte Arbeitsabläufe verloren.
Jährlich besuchen über 12.000 Patient:innen die osteologische Ambulanz des IOBM. Die täglich anfallenden Patientenströme werden aktuell analog disponiert. Hierbei kann es zu langen Wartezeiten für einzelne Patienten durch nicht vollständig optimierte Abläufe in den Diagnostikabläufen kommen. Die Abstimmung der einzelnen Untersuchungen aufeinander ist dabei eine große Herausforderung. Einzelne Patienten müssen aufgerufen werden, untersucht werden und sich anschließend wieder korrekt einreihen, womit sich ihre Wartezeit bei Fehlern verlängern kann. In Abhängigkeit der geplanten Untersuchungen müssen erwartete Diagnostikzeiten kalkuliert werden und den realen Zeiten gegenübergestellt werden, um Patienten zu priorisieren, welche im Verhältnis zur geplanten Zeit zu lange auf Untersuchungen warten.
Eine Digitalisierung soll ermöglichen Mitarbeitende zu entlasten und Patienten trotzdem Wartezeitgerecht aufzurufen. Eine Simulation zur Optimierung kann im Rahmen des Projektes bei Bedarf erfolgen. Zugleich muss adressiert werden, dass unterschiedliche Patienten unterschiedlich viele Untersuchungen benötigen und damit möglichst selten aufgerufen werden sollten. Wichtige Einflussfaktoren sind dabei die angeforderten diagnostischen Maßnahmen, die Einschränkungen der Patienten, die vorhandene Personaldecke sowie geforderte Spezialdiagnostik. Ziel ist es dabei immer, eine fehlerfreie Kommunikation zu erhalten und die einzelnen Mitarbeiter zu entlasten. Die benötigten Daten zum Projektstart sind nur die erhobenen durchschnittlichen Zeiträume für jede Untersuchung. Diese können zu Projektbeginn unkompliziert erhoben werden.
Ziel der Challenge
Es soll ein digitales Management-Tool entwickelt werden. Dieses soll es ermöglichen, bedarfsgerecht Patientenströme so zu steuern, um minimale Wartezeiten bei optimierten Prozessabläufen zu realisieren und Mitarbeitende zu entlasten. Es soll in Abhängigkeit der geplanten, diagnostischen Maßnahmen eine automatische Taktung ermöglicht werden. Hierzu soll jeder Patient anonymisiert mittels Barcode über alle diagnostischen Prozesse hinweg verfolgt werden können. Zugleich soll eine visuelle und transparente Darstellung der Wartezeiten und ihrer Überschreitung in der Art erfolgen, dass entsprechend automatisierte Disponierungen in real-time vorgenommen werden, um einen effektiven Strom zu erhalten. Eine Disgnostik spezifische Erfassung soll zugleich mittels Barcode Scanner an jeder Station erfolgen.
Dieses Projekt fördert multiple Data Literacy Kompetenzen der Studierenden. So wird sowohl die Fähigkeit einer real-time Datenerfassung und Disposition gefördert, als auch eine datenbankorientierte Verwaltung der Daten bei gleichzeitiger on-demand Optimierung in Abhängigkeit der Bedürfnisse mit rekurrierender Disposition.
Bereitstellung von Daten & Infrastruktur
Benötigte Daten (Barcodes) sind nutzbar. Eine Erfassung der einzelnen Prozess-schritte erfolgt bei Bedarf zeitnah. Alle Daten können bei aktuellem Projektstatus nur anonymisiert genutzt werden. Eine theoretische Nutzung in nicht anonymer Form kann implementiert werden aber erst nach Adressierung aller Fragen der Da-tensicherheit genutzt werden.
Es besteht ein großer Umfang an Software-Lizenzen (Uni Hamburg), Computer kön-nen gestellt werden an einem eigenen Arbeitsplatz, falls nötig. Weitere Hardware wird entsprechend der studentischen Konzeptionierung kurzfristig zur Verfügung gestellt. Hierbei ist besonders auf die Ausstattung der Hardware geachtet, welche nötig ist um mehrere Arbeitslätze mittels eigenen Netzes zu verbinden sowie die Nutzung von Barcodes zu ermöglichen. Die Ressourcen können genutzt werden.
Erwartete Kompetenzen von Lehrenden und Studierenden
Wichtig für die Durchführung des Projektes sind sowohl soziale Kompetenzen wie Teamfähigkeit, Absprachefähigkeit, Selbstständigkeit, verantwortungsvoller Umgang im Zusammenhang mit medizinischer Arbeit. Weiterhin sind technische Fähigkeiten von großer Bedeutung. So sind Netzwerktechnik, Datenbankkenntnisse sowie die Erstellung eines nutzerfreundlichen Front-ends nötig und die Programmierung von Nachfrageadaptierten Algorithmen zur Prozessoptimierung.
Projektdauer
Ein oder zwei Semester.