Use Case des Universitätsklinikums Magdeburg

KI-Analysen von Wartungsdaten medizintechnischer Geräte bieten Entscheidungshilfen für Medizintechniker im Klinikumfeld: Ist ein Neukauf der Reparatur oder Wartung vorzuziehen?

Anhand von Daten der Medizintechnik (MT), wie z.B. Wartungsdaten, Stammdaten medizintechnischer Geräte und Rechnungsdaten aus der Beauftragung externer Dienstleister, soll ein KI-Modell dem zuständigen Medizintechniker Entscheidungshilfe bei einem auftretenden, gerätebezogenen Aufwand bieten. Eine mögliche Entscheidungshilfe ist z.B. der Hinweis bei einer anstehenden Geräte-Reparatur einen Neukauf aus wirtschaftlichen Erwägungen vorzuziehen.

Entscheidungskriterien: Neukauf oder Reparatur?

Der MT-Gerätepool des Universitätsklinikum Magdeburg (UK Magdeburg) zeichnet sich durch einen vergleichsweisen großen Umfang, Typenvielfalt und langjährige Gerätenutzung aus. Für Wartungs- und Reparaturaufwände werden externe Dienstleister hinzugezogen.

Die am UK Magdeburg eingesetzte Software zur MT-Verwaltung bietet für die Bestimmung der Geräte-Rentabilität lediglich eine abschreibungsbasierte Methode ohne Berücksichtigung weiterer Kriterien, wie z.B. klinik- bzw. abteilungsbezogene Gerätenutzung, Reparatur- und Wartungshistorie (Anzahl, Art und Kosten bereits durchgeführter Maßnahmen) oder der Berücksichtigung gleichartiger oder verwandter Gerätetypen.

Unter den gegebenen Randbedingungen ist für MT-Mitarbeiter das Monitoring des Geräte-Lebenszyklus nach betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten (Rentabilität) nicht ohne weiteres möglich. Potentielle Neubeschaffungen werden unter Umständen erst nach kostenintensiven Reparaturen oder Prüfungen in Erwägung gezogen. Durch Maßnahmen, wie z.B. Wartung, Prüfung und Reparatur, fallen weitere Kosten an, die zu einem unrentablen Betrieb führen können, ohne dass hierbei eine Signalisierung an den Techniker erfolgt.

Wichtige Entscheidungskriterien, die im Zuge einer potentiellen Neubeschaffung zum Tragen kommen, bleiben möglicherweise unberücksichtigt. Hierzu zählen beispielsweise Gewährleistung bzw. Garantie, Sicherheitsaspekte in der Anwendung durch niedrige Ausfallraten oder die Einhaltung bestimmter Standards im Zuge der Digitalisierung bei der Geräteeinbindung in das Krankenhausinformationssystem. Bei einer Häufung spontan auftretender Defekte bei MT-Geräten mit sehr langer bzw. intensiver Nutzung, kommt diese Diskrepanz besonders zum Tragen.

Das UK Magdeburg hat einen Handlungsbedarf hinsichtlich der beschriebenen Kriterien erkannt. Es wird davon ausgegangen, dass dies auch bei anderen Kliniken der Fall ist.

Lösungsansatz

Gerätebezogene Daten werden nach betriebswirtschaftlichen Aspekten, wie z.B. Wartungsaufwand, analysiert. Bei dieser Analyse kommt ein Algorithmus zum Tragen, welcher auf Basis der verfügbaren MT-Daten trainiert wird um ein Rentabilitätsmodell zu erzeugen, welches bei zukünftigen Ereignissen eine Hilfestellung zur Entscheidungsfindung bieten soll.

Entscheidungshilfe für einen rentablen Betrieb

Der Einsatz von KI bietet der MT-Abteilung dahingehend Unterstützung, dass im Lebenszyklus eines medizintechnischen Geräts der Zeitpunkt ermittelt wird, ab dem der Betrieb des Geräts unter betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten nicht mehr sinnvoll ist. Anhand der Analyse zu bereits erfolgtem Reparatur- bzw. Wartungsaufwand, kann bei spontanen Ereignissen (z.B. Gerätedefekt) und geplanten Maßnahmen (z.B. Prüfung) eine Entscheidungshilfe für den rentablen Betrieb ausgegeben werden. Dem Medizintechniker wird eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage zur Verfügung gestellt, die er andernfalls hätte mit signifikantem manuelle Aufwand erstellen und auswerten müssen.

Kontaktperson

Dr. Robert Waschipky
Geschäftsbereichsleiter IT und Medizintechnik

robert.waschipky@med.ovgu.de
T +49 391-67-15700

Universitätsklinikum Magdeburg

Otto-von-Guericke-Universität
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