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C.2: Reduktion der Leerlaufzeiten von MRI-Systemen in Radiologieabteilungen durch den Einsatz von KI-basierter Terminplanungssoftware - MRIdle

Kontext und Ziele

Kontakt: Prof. Dr. med. Michael Krauthammer

Wenn Patienten nicht zu ihren Terminen erscheinen, verursacht dies Probleme für alle Beteiligten. Der Patient verpasst eine Behandlung, das Spital verliert Zeit und verschwendet Ressourcen, und bei anderen Patienten verzögert sich die Behandlung unnötig. Wir können die Häufigkeit des Nichterscheinens zu einem Untersuchungstermin an folgendem Beispiel illustrieren: in einer radiologischen Abteilung liegt die Quote der "No-Shows" (Patienten erscheinen nicht zum Termin oder verschieben ihn sehr kurzfristig) bei MRT-Terminen bei so ungefähr 10-20%. Dies führt dazu, dass die Geräte nicht ausgelastet sind und die Patienten länger als vielleicht nötig auf einen Termin warten müssen.

Das Ziel dieses Projekts ist es, die Radiologieabteilung des USZ dabei zu unterstützen, die Zahl der nicht wahrgenommenen Termine zu verringern. Dazu wird ein statistisches Modell verwendet, um vorherzusagen, welche Patienten ein höheres Risiko haben, nicht zu ihren Terminen zu erscheinen, und proaktiv zu versuchen, ein mögliches Nichterscheinen zu verhindern.  

Geplante Ergebnisse

Das erste Ergebnis wird darin bestehen, ein Modell zu entwickeln, das mit einem zufriedenstellenden Grad an Genauigkeit vorhersagen kann, ob ein Untersuchungstermin von einem Patienten nicht angetreten wird. Dieses Modell wird anhand der Terminhistorie der letzten 5 Jahre in der radiologischen Abteilung erstellt.

Sobald dieses Ziel erreicht ist, würden wir dann eine Interventionsstudie in der radiologischen Abteilung konzipieren und durchführen. Dies würde die Durchführung eines A-B-Tests beinhalten, bei dem das Terminplanungspersonal Patienten kontaktiert, die nach dem Modell wahrscheinlich nicht zu einem anstehenden Termin erscheinen werden. Die Wirkung dieser Maßnahme würde dann mit einer Kontrollgruppe verglichen - in der Hoffnung, dass wir bei den kontaktierten Patienten eine Verringerung der Nichterscheinungsrate feststellen können.

Wir werden auch ein Prototyp eines Software Tools entwickeln, mit deren Hilfe die Mitarbeiter der Terminplanung in Zukunft ein klareres Bild von der Wahrscheinlichkeit des Nichterscheinens erhalten und so proaktiv Termine planen und die Effizienz der Planung erhöhen können.

Beitrag zur Gesamt-Innovation

Abgesehen von dem unmittelbaren Ergebnis, die Effizienz der MRT-Geräte in der Radiologieabteilung zu steigern, besteht ein weiterer Aspekt dieses Projekts darin, dass es als "proof-of-concept" dienen und zu ähnlichen Projekten in anderen Abteilungen des Krankenhauses führen könnte.  Wenn gezeigt werden konnte, dass proaktive Maßnahmen in der radiologischen Abteilung wirksam sind, dann gibt es keinen Grund, warum diese Ideen nicht auf andere Abteilungen des Krankenhauses übertragen werden könnten, um die Effizienz des Krankenhauses insgesamt zu verbessern, was wiederum die Qualität der Patientenversorgung erhöhen kann.

PartnerInnen

Auf einer gefestigten Partnerschaft fusst der Erfolg, daher ist in das Projekt auch eine grosse Anzahl an Partner miteinbezogen, mit deren Beteiligung der ganzheitliche Erfolg garantiert ist:

Universität Zürich - Departement of Quantitative Biomedicine, Chair of Medical Informatics

Universitätsspital Zürich

Kontakt

Prof. Dr. med. Michael Krauthammer

Department of Quantitative Biomedicine
Universität Zürich
8091 Zürich

+41 (0)44 635 66 31

michael.krauthammer(at)uzh.ch

https://www.dqbm.uzh.ch/en.html