In einer unerwarteten Situation auf medizinische Hilfe zu warten, kann eine der stressigsten und frustrierendsten Erfahrungen sein, die Patienten und ihre Angehörigen machen. Die Betroffenen fühlen sich häufig ängstlich und zeigen in manchen Fällen sogar gewalttätiges Verhalten. Um ihnen ein wenig Erleichterung zu verschaffen, beschloss Zuyderland, ein Krankenhaus in Südlimburg, eine innovative Lösung einzuführen, um die Erfahrungen der Patienten zu verbessern.

Die Idee war, Monitore zu entwickeln, auf denen die voraussichtliche Wartezeit in der Notaufnahme angezeigt wird. Diese Art von Monitoren gibt es bereits in mehreren niederländischen Krankenhäusern, was ist also so besonders an dieser Lösung? Zuyderland beschloss, noch einen Schritt weiter zu gehen und den Patienten einen Wartezeitmonitor pro Fachabteilung auf der Grundlage eines Datenmodells zur Verfügung zu stellen – eine einzigartige und innovative Funktion!

Während der Entwicklung dieser Lösung arbeitete unser Data Science-Experte eng mit Zuyderland zusammen, um die Grundlagen zu schaffen, und unterstützte siemit:

Die erste Herausforderung bestand darin, Daten aus dem SAP-System zu sammeln und sie nahezu in Echtzeit umzuwandeln, um aktuelle Informationen bereitzustellen. Als Nächstes arbeiteten wir an der Entwicklung eines Statistik-Modell, um die Bedingungen in der Notaufnahme in Echtzeit genau darzustellen. Dieses Modell berücksichtigt die Anzahl der Personen, die sich derzeit in der Notaufnahme befinden, um abzuschätzen, wie lange ein neuer Patient warten muss. Dieser Schritt ist komplex, da die Daten sowohl genau als auch aktuell sein müssen. Es gibt Fälle, in denen die Daten nicht vollständig sind – zum Beispiel kann es vorkommen, dass bei einem Patienten, der sich noch im Warteraum befindet, nicht alle Daten eingegeben wurden oder dass einige wichtige Informationen erst später erfasst werden, was zu unvollständigen Daten führt, die berücksichtigt werden müssen. Um damit umzugehen, ist das Modell so konzipiert, dass es eine maximal zu erwartende Wartezeit festlegt. Dies hilft dabei, realistische Erwartungen für die Patienten festzulegen. Schließlich ist eine gründliche Kenntnis des medizinischen Bereichs für dieses Projekt von entscheidender Bedeutung, um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten.