Epidemiebedingter Ressourcenbedarf von Krankenhäusern - Modellierung von Inzidenz, Bettenbelegung, Personalplanung und Versorgungsketten

Im Rahmen der COVID-19-Pandemie konnte mehrfach beobachtet werden, dass ein erhöhtes Patientenaufkommen schnell zu einer Überlastung der verfügbaren Kapazitäten im Gesundheitswesen führen kann. Dies hat neben einer unzureichenden Versorgung von infizierten Patienten auch weitreichende Auswirkungen auf die Effizienz des Gesundheitssystems im Gesamten. Um den Herausforderungen solcher Gefährdungen zukünftig besser entgegenwirken zu können, soll im Rahmen von PROGNOSIS ein verbesserter Umgang mit Infektionskrankheiten sichergestellt werden.

PROGNOSIS ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördertes Verbundprojekt mit dem Ziel der Vorhersage von Krankenhausbelastung aufgrund schwerer Infektionskrankheiten. Gemeinsam mit der Universität Leipzig, der RWTH Aachen und dem Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsforschung (TU Dresden) werden datengestützte Kurzzeit- und mechanistische Langzeitprognosemodelle konzipiert, um für verschiedene Zeiträume, sowie auf verschiedenen geographischen Ebenen Vorhersagen bezüglich der Epidemieentwicklung treffen zu können. Darauf aufbauend entwickelt und evaluiert der Lehrstuhl für Health Care Operations/Health Information Management in Kooperation mit dem Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Logistik der WWU Münster ökonomische Krankenhausmodelle für eine Abschätzung der Auswirkungen derartiger Belastungen. Durch die Kombination der Modelle wird so ein Planungsinstrument bereitgestellt, welches die rechtzeitige Entwicklung geeigneter Gegenstrategien ermöglicht.

Kooperationspartner:

·       Prof. Dr. Markus Scholz (Universität Leipzig)

·       Prof. Dr. Andreas Schuppert (RWTH Aachen)

·       Dr. Veronika Bierbaum (Zentrum für Evidenzbasierte Gesundheitsforschung)

·       Prof. Dr. Bernd Hellingrath (WWU Münster)

Für Fragen und weitere Informationen wenden Sie sich bitte an  Markus Schüller.