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Preisverleihung

Künstliche Intelligenz ermöglicht präzise Logistikplanung

Der Leipziger Innovationspreis für Krankenhauslogistik geht in diesem Jahr an das Universitätsspital Zürich. Die Schweizer haben durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) Beschaffung und Sortimentsführung optimiert. Der Zeitpunkt könnte günstiger nicht sein. 

Universitätsspital Zürich

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Universitätsspital Zürich, Logistik

USZ

Das Universitätsspital Zürich wurde für seine Krankenhauslogistik mit dem Internationalen Leipziger Innovationspreis 2021 ausgezeichnet.

Wie selten zuvor lenkt die Pandemie die Aufmerksamkeit auf das Thema Beschaffung. Wenn auf einmal weltweit mehr oder weniger hektisch Schutzkleidung und Masken zusammengekauft werden müssen, wird klar, wie wichtig Koordination und eine präzise Übersicht über Bedarf und verfügbare Bestände sind. „Die Pandemie hat gezeigt, wie empfindlich die Produktverfügbarkeit geworden ist“, sagt Christian Schläpfer, Projektleiter am Universitätsspital Zürich (USZ). „Durch vorausschauende Planung können Engpässe verhindert werden.“ Agieren ist besser als unter Druck zu reagieren. Schließlich erhöhen globale Produktion, Spezialisierung und optimierte Versorgungsketten die Komplexität und produzieren neue Risiken.

Dabei ist die Zeit zu einem entscheidenden Faktor geworden. Es ist nicht nur wichtig vorauszusehen, welcher Artikel in naher Zukunft fehlen könnte, sondern diese Frage auch in Abhängigkeit zu sehen von aktuellen Entwicklungen und Entscheidungen: Zu Beginn der Pandemie waren viele Artikel knapp, mal fehlten Masken, dann Einmalhandschuhe oder Beatmungsgeräte. Gleichzeitig brach an anderer Stelle die Nachfrage zusammen, weil Krankenhäuser planbare Eingriffe verschoben, um Platz zu schaffen für Corona-Patienten. Die Kunst bestehe darin, kritische Artikel zu identifizieren und einen möglichen Mangel auch vor dem Hintergrund sich schnell verändernder Rahmenbedingungen prognostizieren zu können, sagt Dr. Peter Kauf, CEO und Gründer des Schweizer Softwareentwicklers Prognosix, mit dessen Unterstützung der Algorithmus für das prämierte Projekt entstand.

Dabei können Krankenhausmanager durchaus einen Blick über den Branchentellerrand hinauswerfen, fand Kauf bereits vor Jahren. Er sah vor allem im Lebensmitteleinzelhandel ein taugliches Vorbild. Ein Wirtschaftsbereich immerhin, der stark von einer störungsfreien Lieferlogistik abhängt. Für den Schweizer Lebensmittelkonzern Migros entwickelte Prognosix - ein Spin-off der Zürcher Hochschule für angewandte Wissenschaften (ZHAW) - Vorhersagetools für den Einkauf. „Insbesondere im Bereich der Sortimentsgestaltung und vorausschauender Analytik gibt es sehr gute Ansätze aus dem Detailhandel“, unterstreicht auch USZ- Projektmanager Schläpfer: „KI wird die medizinischen Prozesse der Zukunft stark verändern“, ist er überzeugt.

Der Einsatz von KI in der Beschaffung bringt vor allem Eines: größere Präzision: „Wir sehen bei unseren Bedarfsprognosen, dass wir mit KI um 50 Prozent näher an die beobachtete Realität kommen“, sagt Peter Kauf. Mit datenbasierten Bedarfsmustern werden Sortimente, Mindestbestände und Bestellmengen definiert. Eine zentrale Frage für die Krankenhauslogistik ist, wie viel Puffer bei kritischen Artikeln benötigt wird, um Lieferengpässe zu verhindern. Um diese Frage zu beurteilen, muss zum Beispiel in Betracht gezogen werden, ob das Produkt zur Not durch eine Alternative ersetzt werden kann und wie oft es benötigt wird. Auch Haltbarkeit und Platzbedarf spielen eine Rolle.

Verbessert sich die Planungsgenauigkeit, können die Lagerbestände heruntergefahren werden, ohne dass Engpässe drohen. Ein skalierbarer Auswertungsprozess ermöglicht konstantes Monitoring. Mehr noch: Wenn weniger Lagerfläche für unkritische Materialien aufgewendet werden muss, können die vorgehaltenen Mengen bei kritischen, schnelldrehenden Artikeln erhöht werden: „Beschaffung und Logistik im Krankenhaus werden künftig viel vernetzter mit den medizinischen Prozessen zusammenwirken“, sagt USZ-Manager Schläpfer.

Die Entscheidung der Jury fiel einstimmig. Mit dem Preisträgerprojekt sei die „Künstliche Intelligenz“ in der Krankenhauslogistik nicht nur angekommen, sondern adressiere auch einen Bereich mit höchster praktischer Relevanz und entsprechendem Multiplikationspotenzial, lobt der Jury-Vorsitzende Prof. Dr.-Ing Hubert Otten, Leiter des Competence Center eHealth und Professor für Technische Systeme, Betriebsorganisation und Logistik in Einrichtungen des Gesundheitswesens an der Hochschule Niederrhein: „Die Innovation als solche als auch das damit verbundene Optimierungspotenzial waren nicht nur auf Basis der eingereichten Unterlagen, sondern auch in Bezug auf kritische Nachfragen absolut überzeugend.“

Das Projekt des Züricher Universitätsspitals setzt mit der Beschaffung und der Sortimentsplanung zwei Schwerpunkte. Im ersten Projektteil wurde zu Beginn der Pandemie ein Prognosecockpit für Schutzausrüstung konzipiert. In Abhängigkeit von Fallzahlszenarien wurden Bestandsprognosen erarbeitet und schließlich ein Handwerkszeug entwickelt, um das insgesamt rund 30.000 Artikel umfassende Sortiment für den Zentraleinkauf zu priorisieren. Das Cockpit ermögliche eine intuitive und effiziente Übersicht über kritische Artikel, werben die Entwickler: „Grundlegende Entscheidungen des Klinikmanagements können in Echtzeit in Reichweiten und Stock-Out-Risiken übersetzt werden.“

Der zweite Fokus liegt auf der Sortimentsplanung: Für die 43 Kliniken des Züricher Universitätsspitals werden in rund 160 dezentralen Modullagern Arzneimittel und medizinische Materialien vorgehalten. Die Versorgungslogistik muss sicherstellen, dass die richtigen Produkte in der richtigen Menge zur richtigen Zeit am richtigen Ort vorhanden sind.

„Intelligente Versorgungsnetzwerke werden künftig mit dezentralen Lager- und Produktionsstrukturen und autonomen Transportsystemen flexibel auf Nachfrageschwankungen reagieren können“, prognostiziert der Logistikmanager Schläpfer. Die Komplexität werde jedoch mit der bestehenden Systemarchitektur und menschlicher Intelligenz allein nicht mehr zu bewältigen sein: „KI und selbstlernende Algorithmen werden einen Großteil der Koordination übernehmen.“ Spezialisierte Software werde auch über die Pandemie hinaus helfen, die Beschaffungsprozesse zu vereinfachen, Ausfallrisiken zu minimieren, potenzielle Engpassartikel zu identifizieren und den Bestellprozess zu überwachen.

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