Klinik-Planung: DaphOS siegt bei KH-IT-Start-up-Pitch

Wie viele Pflegekräfte werden auf einer Station benötigt? Wann drohen Engpässe bei Betten oder Personal? Solche Fragen soll die KI-Plattform von DaphOS beantworten können. Mit diesem Ansatz gewann das österreichische Healthtech-Unternehmen den Start-up-Pitch der KH-IT-Herbsttagung. Das aus Österreich stammende Healthtech-Unternehmen entwickelt eine Plattform, die Krankenhäuser bei Personal-, Betten- und Ressourcenplanung unterstützen soll.

Vorgestellt wurde die Lösung von Sarah Peuling. Sie zeigte, wie DaphOS Daten vor allem aus Personalmanagement- und Krankenhausinformationssystemen sowie weiteren Quellen zusammenführt, um daraus Prognosen abzuleiten. Mit der Software sollen Kliniken, Pflegeeinrichtungen, Sozial- und kommunale Träger kurz- und langfristige Engpässe beim Personal- und Bettenmanagement besser erkennen und ihre Planung vorausschauender gestalten können. Nach Darstellung des Unternehmens können zusätzlich externe Umgebungsdaten einfließen, etwa Wettervorhersagen, Pollen- und Feinstaubbelastung sowie saisonale Effekte. Ob diese Faktoren im einzelnen Haus einen relevanten Zusatznutzen liefern, müsste sich in der Praxis zeigen.

DaphOS

„Die Daten sind meistens eigentlich da. Die Herausforderung ist, genau diese zu verknüpfen, in Zusammenhang miteinander zu stellen“, sagte Peuling beim Pitch. DaphOS setzt dabei vor allem auf Prognosemodelle, die etwa erwartete Patientenaufnahmen, Bettenbelegungen und den daraus resultierenden Personalbedarf berechnen sollen.

Die Plattform besteht nach Unternehmensangaben aus einem zentralen Data Warehouse, in dem Daten vereinheitlicht und aufbereitet werden, sowie einem Bereich für organisationsspezifisch trainierte Modelle. Derzeit läuft außerdem eine ISO-27001-Zertifizierung. Das Unternehmen spricht zudem von Benchmarking mit Referenzdaten anderer Gesundheitseinrichtungen.

Die Anwendung für die Dienstplanung soll bestehende Systeme ergänzen und erstellt automatisierte Planungsvorschläge und künftig Anzeigen, ob die eingeplante Besetzung zum erwarteten Bedarf der kommenden Tage passt. Bei kurzfristigen Ausfällen sollen Verantwortliche Hinweise erhalten, ob eine Nachbesetzung nötig ist und welche Mitarbeitenden dafür infrage kommen. Derzeit arbeite das Start-up an einer Standalone-Version, sagte Peuling gegenüber heise online. In Zukunft soll diese über eine API in bestehende Systeme integriert werden und mit einer Personalampel anzeigen, wie viel Bedarf besteht. Gleichzeitig laufe eine wissenschaftliche Evaluation der Software.

Neben der Dienstplanung präsentierte Peuling ein Modul für das Bettenmanagement, das laut Pitch im August in einer österreichischen Privatklinik live gegangen sei. Die modular aufgebaute Plattform soll Risiken wie Personalengpässe frühzeitig sichtbar machen und Handlungsempfehlungen für operative wie strategische Entscheidungen liefern. Als weitere mögliche Module nennt DaphOS Kompetenzmanagement, Prozessoptimierung, Demografieprognosen, die Identifizierung von Aufwandstreibern und Einsatzplanung.

Streamedics

Ein ähnliches, aber datenhungrigeres Angebot kommt auch von Streamedics; von dem Joint-Venture Folivora Solutions. Julio Schneider vom Bodensee-Institut und Dr. Maximilian Roth stellten vor, wie sie klinisches Prozesswissen mit digitalen Zwillingen, Prognosemodellen und Optimierungsalgorithmen zusammenbringen wollen. Krankenhäuser sollen damit unter anderem Bettenbelegung, Personalplanung, OP-Steuerung, Logistik und Energieversorgung datenbasiert planen und steuern können. Folivora bringt dafür Erfahrungen aus der Modellierung und Echtzeitoptimierung komplexer Energie- und Materialflüsse ein. Laut TU Darmstadt wurde Streamedics gegründet, um diese Entscheidungsalgorithmen auf Krankenhäuser zu übertragen.

Lowcloud

Lowcloud präsentierte Fabian Sander als Baukasten für KI-Agenten und die Automatisierung von IT-Prozessen. Die Plattform soll Anwendungen auf europäischen beziehungsweise deutschen Cloud-Infrastrukturen betreiben und dabei Deployment, Updates sowie Monitoring vereinfachen. Ergänzend bietet Lowcloud eine gemanagte Plattform, auf der sich Anwendungen aus Quellcode oder Container-Images bereitstellen lassen; Load Balancer, TLS-Zertifikate, Container-Registry und die Netzwerkabgrenzung je Projekt übernimmt der Anbieter. Innerhalb eines Projekts können mehrere Webdienste und Datenbanken – derzeit etwa PostgreSQL und MariaDB – über ein internes Netzwerk miteinander verbunden werden.

Lokale KI-Plattform

Bei ClioAssist handelt es sich um eine KI-Plattform für Praxen, MVZ und Kliniken, die medizinische Teams von der Patientenaufnahme bis zur Entlassung bei Anamnese und Dokumentation unterstützen soll. Die Plattform kann strukturierte Prä-Anamnesen per Gespräch, Chat oder Fragebogen erfassen, Arzt-Patienten-Gespräche transkribieren und daraus etwa Befundberichte, Arztbriefe oder Aktenzusammenfassungen vorbereiten. Auch mehrsprachige Anamnesen und Live-Übersetzungen gehören laut Anbieter zum Funktionsumfang. Ein zentraler Punkt des Konzepts ist der lokale Betrieb: Patientendaten und KI-Modelle sollen in der Einrichtung oder einer Private Cloud verbleiben; ein Training externer Modelle mit den Daten der Kunden schließt das Unternehmen nach eigenen Angaben aus. Das Berliner Unternehmen gibt zudem an, seine Plattform in Zusammenarbeit mit der Universitätsmedizin Mainz zu untersuchen.

Mit Elvio Robotics stellte Mitgründer Johannes Drexler eine Plattform vor, die autonome Transportroboter in die Krankenhausinfrastruktur einbindet. Entscheidend sei nicht allein der Roboter, sondern die Anbindung an Aufzüge, Türen, WLAN, IT-Sicherheit, Brandmeldeanlagen sowie Logistik- und Warenwirtschaftsprozesse. Statt einzelner Insellösungen soll die Plattform verschiedene Robotermodelle zentral steuern, etwa für den Transport von Medikamenten, Verbrauchsmaterialien, Blutproben oder Betten. Künftig sollen Roboter auch direkt auf Bestellungen von Stationen reagieren und Material aus der zentralen Logistik liefern.

Moyaflow zeigte „elektronische Etiketten“ für die Stationslogistik, die Materialbestellungen mit einem Klick direkt am Lagerplatz auslösen und manuelle Bestellprozesse reduzieren sollen. Die Displays zeigen dabei an, ob ein Artikel bereits bestellt wurde, und können etwa über Lieferverzögerungen, Ersatzartikel oder veränderte Verpackungseinheiten informieren. Nach dem Pitch soll das System an vorhandene Warenwirtschafts- oder Shopsysteme angebunden werden; Änderungen an Artikelstammdaten ließen sich so zentral auf die Etiketten im gesamten Haus übertragen. Ziel ist es, Bestände transparenter zu machen, Doppelbestellungen und abgelaufene Lagerware zu verringern sowie Pflegekräfte von Logistikaufgaben zu entlasten.

Transparenzhinweis: Die Autorin wurde zu der Veranstaltung eingeladen und die Hotelkosten wurden übernommen.