Kunde und Herausforderung

Eine regionale Krankenhausgruppe in Bayern sah sich mit einem kritischen Pflegekräftemangel konfrontiert. Die standardmäßige Schichtplanung berücksichtigte nicht die tatsächliche “Akkuität“ (Pflegebedürftigkeit) der Patienten – das bedeutete, dass eine Station an einem Tag 20 stabile Patienten haben konnte und am nächsten 10 hochintensive Pflegefälle. Diese Unvorhersehbarkeit führte zu häufigem Burnout beim Personal, hohen Krankheitsquoten und einer kostspieligen Abhängigkeit von externen Zeitarbeitsfirmen.

Lösung

Wir haben ein Modul zur prädiktiven Workload-Integration implementiert. Anstatt lediglich die Anzahl der Patienten zu zählen, analysiert die KI klinische Daten in Echtzeit (Vitalparameter, Medikationsfrequenz und Mobilitätswerte) aus der elektronischen Patientenakte (ePA), um die tatsächlich benötigten Pflegestunden für die nächsten 24 bis 48 Stunden vorherzusagen. Das System schlägt daraufhin dynamische Schichtanpassungen vor und stellt sicher, dass das Personal auf die Stationen verteilt wird, auf denen die physische und psychische Belastung am höchsten ist.

Ergebnisse

• 18 % Reduzierung der Krankheitstage des Personals innerhalb des ersten Jahres.

• 450.000 € jährliche Ersparnis durch den geringeren Bedarf an teuren externen Leiharbeitskräften.

• Signifikant höhere Mitarbeiterzufriedenheit durch “fairere“ und besser planbare Arbeitsbelastungen.