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Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.25673/1922
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dc.contributor.advisorMellouli, Taïeb
dc.contributor.advisorRogge, Rolf
dc.contributor.authorHelbig, Karsten
dc.date.accessioned2018-09-24T11:35:06Z-
dc.date.available2018-09-24T11:35:06Z-
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/8693-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25673/1922-
dc.description.abstractOhne weitere Effizienzsteigerungen sind Krankenhäuser in Deutschland langfristig weder dem finanziellenDruck noch den Herausforderungen des demographischen Wandels gewachsen. Zur Unterstützung von Ressourcenkapazitätsentscheidungen auf strategischer, taktischer und operativer Ebene wird in dieser Dissertation ein datengetriebenes generisches Krankenhausentscheidungsunterstützungssystems konzipiert.Es besteht aus den Modulen Daten- und Prozess-Mining sowieOptimierung und Simulation. Im Rahmen dieser Module werden konkrete Werkzeuge zur automatischen Gewinnung planbarer klinischer Pfade für elektive Behandlungen, zur automatischen Planung vollständiger elektiver Behandlungen sowie zur Evaluation von Veränderungen im Einsatz krankenhausinterner Ressourcen entwickelt. Alle Werkzeuge werden anhand praxisnaher Fallstudien unter Betrachtung von Mikrostrukturen und unter Verwendung nach § 21 KHEntgG standardisierter Krankenhausdaten implementiert und erfolgreich evaluiert.
dc.description.abstractWithout further enhancements in resource efficiency, German hospitals are not capable of meeting the future financial and patient-centered care challenges..This thesis proposesa concept for a generic data driven decision support system for strategical, tactical and operational resource capacity panning problems for German hospitals. The system consists of three linked modules: Data- and process mining, optimization and simulation. Furthermore, integrated tools to automatically obtain scheduling-focused clinical pathways for elective patients, to automatically schedule the entire treatment process of elective inpatients and to evaluate changes in handling clinical resources are developed. All tools are implemented and successfully evaluated on the basis of practical case studies, respecting microstructures of clinical processes and resource allocation as well as using standardized clinical data corresponding to § 21 KHEntgG.eng
dc.description.statementofresponsibilityvorgelegt von Karsten Helbig
dc.format.extent1 Online-Ressource (125 Seiten)
dc.language.isoger
dc.publisherUniversitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt
dc.subject.ddc330-
dc.titleEin datengetriebenes System auf Basis klinischer Pfade zur Entscheidungsunterstützung für Ressourcenplanung in Krankenhäusern - Prozess-Mining, Optimierung und Simulation
dcterms.dateAccepted13.12.2016
dcterms.typeHochschulschrift
dc.typeDoctoral Thesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:3:4-19264
local.publisher.universityOrInstitutionMartin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
local.subject.keywordsKrankenhaus; Optimierung; Simulation; Klinische Pfade; Krankenhausplanung; Patientenflüsse; Datengetrieben; Terminplanung; Operations Research; Wirtschaftsinformatik
local.subject.keywordsHospital; Process-Mining; Clinical Pathways; Scheduling; Health Care Planning; Patient Flow; Data-Driven; Operations Research; Management Information Systemseng
local.openaccesstrue-
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