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AI & BI Use-Case · Industrial AI

Infektionsfrüherkennung

Krankenhausinfektionen früh erkennen und eindämmen.

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Worum es geht

Die Infektionsfrüherkennung analysiert Labor-, Behandlungs- und Stationsdaten, um Auffälligkeiten und Cluster früh zu identifizieren. Hygienemaßnahmen lassen sich zielgerichteter einleiten.

  • Mehr Sicherheit
  • Kostensenkung
  • Schnellere Prozesse
Business Case & ROI
−20 %

Infektionsfälle

−30 %

Reaktionszeit

6–9 Mon.

Amortisation

95 %

Früherkennung

Berechnet aus vermiedenen Behandlungskosten, kürzeren Verweildauern und geringerem Hygieneaufwand.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Infektionsfrüherkennung zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Infektionsfrüherkennung-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Infektionsfrüherkennung in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Patientendaten

Behandlungsdaten, Termine und Ressourcennutzung.

Labordaten

Analysen, Messwerte und Prüfprotokolle.

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Personal-/HR-Daten

Schichtpläne, Qualifikationen und Fehlzeiten.

Dokumente

Lastenhefte, Angebote, Verträge und Berichte.

Qualitätsdaten

Prüfergebnisse, Laborwerte und Reklamationen.

Stakeholder

  • Patientenmanagement

    Verbessert Abläufe und Ressourcennutzung.

  • Qualitätsmanagement

    Sichert Einhaltung von Standards und Vorschriften.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

  • IT

    Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.

Typische Mehrwerte
01

Mehr Sicherheit

02

Kostensenkung

03

Schnellere Prozesse

04

Einfachere Compliance

05

Mehr Vertrauen

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen →
Synergien & positive Nebeneffekte

Predictive Quality

Gleiche Daten zeigen Qualitätsabweichungen.

Automatisierte Berichte

Kennzahlen werden ohne manuellen Aufwand bereitgestellt.

Compliance-Reporting

Audit-fähige Daten unterstützen Nachweise.

Weitere Use-Cases

Predictive Maintenance

Maschinenausfälle vorhersagen, bevor sie teuer werden.

Predictive Quality

Ausschuss erkennen, bevor er entsteht.

Anomalieerkennung in Zeitreihen

Ungewöhnliche Muster in Maschinendaten sofort erkennen.