Forschungsdatenbank

der Hochschule Osnabrück

Alle öffentlich geförderten Forschungsprojekte von A - Z

Alle Forschungsprojekte, die zentral erfasst wurden, befinden sich in unserer Forschungsdatenbank. Sie können nach Stichwörtern suchen oder Ihre Suche durch das Setzen von Filtern eingrenzen. Bei Fragen zur Forschungsdatenbank sprechen Sie bitte Svenja Knüppe an.

Filter

Geben Sie mindestens 3 Zeichen ein

Fakultät

Drittmittelgeber

Schwerpunktfelder

Laufzeit

Alphabet

Einträge werden geladen
Projektlaufzeit:
01.10.2022 - 30.09.2025
Antragsteller/in:
Prof. Dr. Ursula Hübner
Drittmittelgeber/Förderlinie:
Bundesministerium für Bildung und Forschung - BMBF
Fakultät:
Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften (WiSo)
Fördersumme:
€ 299.354,4
Projektpartner extern:
Gesellschaft für Standardprozesse im Gesundheitswesen mbH; Klinikum Region Hannover GmbH, Universität Osnabrück
Projektzusammenfassung:

Das Projekt AI-enabled Procurement of Quality Endoprosthetics (AIPOQUE) zielt darauf ab, für einzelne Krankenhäuser und Krankenhausverbünde eine Anwendungsumgebung aus Datenaufbereitung, Datenanalytik mittels Methoden der künstlichen Intelligenz und Entscheidungsstützung für den strategischen Einkauf von Endoprothesen zu entwickeln, in einem realen Testumfeld zu erproben und zu evaluieren.

Die AIPOQUE Anwendungsumgebung besteht aus einem anpassbaren Paket aus Data Warehouse inklusive automatisierten ETL Prozessen, einem Satz von erprobten intelligenten Algorithmen und einem Dashboard, das die Ergebnisse der Algorithmen verständlich und transparent für den Einkauf und die Kliniker darstellt. Ein solcher Prototyp, im Folgenden AIPOQUE-Anwendungspaket genannt, ist für eine Vielzahl von Krankenhäusern anpassbar und damit multiplizierbar.

Die Innovation liegt in dem Ansatz, reliable und valide Prognosen für die Eignung bestimmter Produkte bei bestimmten Patientengruppen erstellen zu können. Das Innovationspotenzial einer solchen Anwendung kann erst jetzt entwickelt werden, da nunmehr Krankenhäuser in die Lage versetzt sind, umfassend elektronische Patientendaten über einen längeren Zeitraum zur Verfügung zu haben und diese mit Materialdaten verknüpfen zu können. Das Risiko eines solchen Unternehmens liegt in dem Zusammenspiel aus qualitätsgesicherten und relevanten Daten, geeigneten Algorithmen und der Akzeptanz der Anwender*innen für eine digitale Unterstützung der Kaufentscheidungen.

Logo Fördermittelgeber:
Zu den Ergebnissen ▼ (XXX)

Das könnte Sie auch interessieren: