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Bedingt durch die aktuelle Krise gibt es auch im Gesundheitssektor neue Lösungen für dringende Fragestellungen: Krankenhausübergreifende Plattformen für den überregionalen Überblick zu verfügbaren Beatmungsplätzen und andere Datenerhebungen stellen die Funktionsfähigkeit des Systems als Ganzes sicher. Der Übergang von einem patientenzentrierten Gesundheitswesen, das durch elektive Leistungen und Individualtherapie geprägt ist, hin zu einem gesellschaftszentrierten Leistungsauftrag des Gesundheitswesens innerhalb weniger Tage offenbart die Fragilität des Gesundheitswesens im Falle von externen Schocks. Es kommt zu Liefer- und Kapazitätsengpässen sowieso Personalüberlastung und -ausfall. Die Folgen unvorhersehbarer Ressourcenknappheit sind gravierend.
Die Identifikation und datenbasierte Modellierung von Szenarien stellt ein wichtiges Instrument dar, um Ressourcenverbrauch und -engpässe in Abhängigkeit vieler Einflussfaktoren zu prognostizieren. Durch Nutzung von Machine-Learning-Methoden können Verbrauchs- und Nachfrageszenarien vorhergesagt werden und entsprechende Spitzen proaktiv und bestmöglich sowohl auf Einrichtungs- als auch auf Einkaufgenossenschaftsebene abgefedert werden.
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