PerMediQ

PERMEDIQ

Mit künstlicher In­tel­­li­genz Res­sourcen in Klinik­­verbund ef­fi­­zienter steuern

Herausforderung

Optimierung der Ressourcensteuerung im Klinikverbund PERMEDIQ durch KI-basierte Analyse

Die Optimierung der Res­sourcen­steuer­ung war das Thema für den PER­MEDIQ-End­kunden, einen Klinik­verbund mit über 200 Häusern in Deutsch­land. Die Frage­stel­lung lau­tete, wie viel Ef­fi­zienz­stei­gerung sich durch die KI-ba­sierte Aus­wertung von Patien­ten­daten er­zielen lässt.

Lassen sich Aus­lastung, Res­sourcen­be­darf und Nach­schub­ver­sorgung auf Ba­sis der ak­tuellen Dia­gnosen besser vor­her­sagen und opti­miert steuern? Kann also mit den Mö­glich­keiten von Machine Learning daten­basiert ein kon­kreter Ef­fi­zienz­gewinn er­zielt werden? Die Antwort ist ganz einfach: Ja!ern.

„Gut vernetzt ist schneller gesund. Das ist unser Motto. Mit KI durch QUIBIQ vernetzt geht es umso intelligenter.“

Hans Stettmeier, Geschäftsführer PERMEDIQ

Kunde: PERMEDIQ

  • Branche: Dienstleistungen
    Software-Entwicklung für den Medizin-Sektor
  • Umsatz: Startup
  • Mitarbeiter: 10
  • Geschäftsgebiet: Deutschland

Unsere Lösung

Machine Learning für die Analyse ressourcen-intensiver Prozesse und Engpassfaktoren bei PERMEDIQ

In Zusammenarbeit mit den Experten von PERMEDIQ und ihrem Kunden stellte QUIBIQ Machine Learning Algorithmen bereit, mit denen auf Basis der umfangreichen, vorhandenen Daten vollständig anonymisiert Muster für besonders ressourcen-intensive Prozesse und kritische Engpassfaktoren erarbeitet werden konnten. Damit wurden bessere Vorhersagen für zukünfitge Bedarfe in Echtzeit schon bei der Aufnahme eines neuen Patienten ermöglicht. Die Validierung zeigte eine hohe Genauigkeit der Prognose von zukünfitgen Bedarfen und der Steuerung der Auslastung von knappen Ressourcen in der Folge.

0
Häuser im Klinikverbund
0
Plattform
0
Monate bis zur Amortisation von Projektkosten

VORTEILE FÜR PERMEDIQ

  • Effizienzsteigerung in der Ressourcensteuerung
  • Verbesserung von Aus­las­tung, Res­sourcen­be­darf und Nach­schub
  • Optimierung durch Machine Learning
  • Echtzeit-Vorhersagen bei Patientenaufnahme

Weitere Informationen

Ihr Ansprechpartner zum Projekt:

quibiq-portfolio-felix-weil
Dr. Felix Weil

Geschäftsführer QUIBIQ Stuttgart

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