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Datengetriebene Entscheidungsunterstützung in der Krankenhausverpflegung mittels Bayes'schen Netzen

Auf einen Blick

Beschreibung

Ständig steigende Kosten im Gesundheitswesen erfordern ein ökonomisches Handeln, ohne die Versorgungsqualität zu beeinträchtigen. Die Spitalgastronomie ist kostenintensiv, aber auch wesentlich mitverantwortlich für die Patientenzufriedenheit. Neben der rein betriebswirtschaftlichen Optimierung sind auch zahlreiche qualitative Faktoren wie Nachhaltigkeit und Mitarbeiterzufriedenheit zentral. Hierbei sind insbesondere auch ihre gegenseitige Abhängigkeiten von Interesse, die oftmals nicht direkt ersichtlich sind.

Die zunehmende Erfassung von Daten im Gesundheitssektor (inkl. Spitalgastronomie) erlaubt eine systematische Analyse solcher Fragestellungen. Die Anwendung von Bayes Netzwerken ermöglicht insbesondere die kausale und probabilistische Modellierung zahlreicher Faktoren, die in komplexem, hierarchischem Zusammenhang stehen. Bayes Netzwerke sind eine bestimmte Art von Graph, welche es erlauben, die Variablen und ihre Abhängigkeiten auf einfach zugängliche Art darzustellen – sowohl für Berechnungen als auch für die Interpretation. Im vorliegenden Projekt werden umfangreiche Datenerhebungen verschiedener Spitäler untersucht. Zusätzlich werden simulierte Daten analysiert, um die Modellqualität zu verbessern.

Die daraus resultierenden Modelle in Form von Bayes Netzwerken werden Rückschlüsse erlauben, wie sich verschiedene Faktoren direkt oder indirekt beeinflussen. Somit können systematische Grundlagen für Managemententscheidungen erarbeitet und ein Beitrag geleistet werden hin zu patientenzentrierten und ressourcenoptimierten Serviceleistungen in Gesundheitsinstitutionen.