Das APONA-Projekt stellt eine innovative Antwort auf das wachsende Problem der Überlastung in den Notaufnahmen deutscher Krankenhäuser dar. Angesichts der zunehmenden Patientenzahlen und der damit verbundenen langen Wartezeiten sowie der allgemeinen Unzufriedenheit sowohl der Patienten als auch des Klinikpersonals hat sich das Konsortium bestehend aus dem Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH), dem DFKI und singularIT GmbH entschlossen, ein intelligentes Assistenzsystem zu entwickeln, das mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) den Gesamtprozess in der Notaufnahme optimieren soll. Anders als klassische Clinical Decision Support Systeme, die auf die Diagnose bestimmter Krankheiten abzielen, geht es bei APONA um die Verbesserung der gesamten Prozessabläufe und Ressourcenplanung in der Notaufnahme. Das System soll sowohl historische als auch aktuelle Patientendaten nutzen, um in Echtzeit Vorhersagen über die notwendigen Behandlungsschritte und Ressourcenbedarfe zu treffen. Mit zunehmender Sammlung von Patientendaten während des Behandlungsprozesses werden diese Prognosen präziser, was zu einer effizienteren Ressourcennutzung und kürzeren Wartezeiten führt. Die technische Umsetzung des Projekts beinhaltet den Einsatz moderner KI-Technologien wie Deep Learning. Das System soll auch in der Lage sein, eine Vielzahl von Datenquellen zu nutzen, darunter Zeitreihen-Daten wie EKG-Ableitungen und Freitext-Vorbefunde, um eine höhere Genauigkeit bei den Vorhersagen zu erreichen. Diese Vorhersagen werden dann in leicht verständlicher Form, etwa über Dashboards, den beteiligten Akteuren im Behandlungsprozess zur Verfügung gestellt. Die Erwartung ist, dass das APONA-Projekt nicht nur die Effizienz in der Notaufnahme steigert, sondern auch die Arbeitsabläufe für das Klinikpersonal planbarer macht. Für die Patienten könnte dies kürzere Wartezeiten und potenziell höhere Behandlungsqualität bedeuten. Insgesamt soll das Projekt zu einer verbesserten Gesundheitsversorgung und höheren Zufriedenheit aller Beteiligten führen.
Partner
• Universitätsklinikum Schleswig-Holstein (UKSH) • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) • singularIT GmbH
