IT & Kommunikation

Künstliche Intelligenz versus Corona

22.12.2020 - NRW-Landesregierung fördert intelligentes Früherkennungssystem zur Verhinderung von Versorgungsengpässen bei medizinischer Schutzausrüstung

Gesundheitsinfrastruktur sicherstellen, auch in Krisenzeiten: Unter der Schirmherrschaft der Kompetenzplattform Künstliche Intelligenz Nordrhein-Westfalen KI.NRW entwickeln Wissenschaftler im Forschungsprojekt corona.KEX.net ein KI-basiertes Frühwarnsystem zur Verhinderung von Versorgungsengpässen bei medizinischer Schutzausrüstung. Ziel ist es, die Belieferung von Krankenhäusern, Arztpraxen und Pflegeeinrichtungen mit Artikeln des medizinischen Bedarfs auch bei kurzfristigen Engpässen sicherzustellen und kosteneffizientes Handeln während der Pandemie zu ermöglichen. Das System wird in einem Konsortium bestehend aus der KEX Knowledge Exchange AG und Partnern aus Wissenschaft und Industrie entwickelt. Der Förderbescheid in Höhe von rund drei Mio. € wurde von Digitalminister Prof. Dr. Andreas Pinkwart an die KEX Knowledge Exchange überreicht.

Damit Krankenhäuser, Arztpraxen und Pflegeeinrichtungen auch in Krisenzeiten bestmögliche Behandlungsleistungen bieten können, braucht es eine verlässliche und robuste Infrastruktur des medizinischen Beschaffungswesens. Dazu gehört, dass auch kurzfristig große Mengen an qualitätsgesicherter Schutzausrüstung bestellt werden kann – ohne, dass es dabei zu langen Lieferzeiten und überhöhten Kosten kommt. Wie wichtig das ist, hat sich vor allem in der Frühphase der Corona-Pandemie gezeigt. Im Forschungsprojekt corona.KEX.net soll nun ein intelligentes Frühwarnsystem entwickelt werden, das potenziell eintretende Lieferengpässe vorhersagen kann und so die Resilienz medizinischer Einrichtungen stärkt.

Das Frühwarnsystem wird als KI-basierte Erweiterung für bereits bestehende Beschaffungsplattformen konzipiert. Bestellungen, die medizinische Einrichtungen über die Plattform tätigen, werden mithilfe des Systems in Echtzeit analysiert. Wenn der Algorithmus bemerkt, dass bestimmte Artikel besonders häufig nachgefragt werden und ein signifikanter Wert an Bestellzahlen überschritten wird, gibt das Frühwarnsystem Alarm. Lieferanten können dann rechtzeitig über neue Nachfragesituationen informiert werden. Perspektivisch ließen sich unter Einbeziehung von Lieferantendaten auch die Zustände von Produktions- und Lieferketten berechnen.

„Mit Frühwarnsystemen auf Basis Künstlicher Intelligenz können wir dazu beitragen, die Versorgungssicherheit medizinischer Einrichtungen zu sichern und unser Gesundheitssystem krisenfester zu machen. Ich freue mich daher sehr, dass wir mit starken Partnern aus Nordrhein-Westfalen das in Deutschland bislang einmalige Projekt corona.KEX.net unterstützen können“, sagt Prof. Dr. Pinkwart.

Toni Drescher, Vorstandsvorsitzender der KEX Knowledge und Initiator von corona.KEX.net: „Gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft werden wir die Digitalisierung von Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen zielgerichtet unterstützen, um das Gesundheitssystem bedarfsgerecht zu stärken – auch über die Pandemiezeiten hinaus.“

corona.KEX.net ist eines der Flagship-Projekte der Kompetenzplattform Künstliche Intelligenz Nordrhein-Westfalen KI.NRW. Die Kompetenzplattform begleitet das Projekt als strategischer Partner. „Wir unterstützen mit der Dachmarke ›Flagships powered by KI.NRW‹ vom Land geförderte KI-Leuchtturmprojekte. Als strategischer Partner stärken wir einen effizienten Technologietransfer und die enge Zusammenarbeit von Mittelstand, Start-ups, Universitäten, Hochschulen und Forschungseinrichtungen in NRW. corona.KEX.net zeigt, dass es für KI-Technologie auch im Gesundheitssektor vielversprechende Anwendungsmöglichkeiten gibt und trägt als innovatives KI-Projekt zur Bewältigung der Corona-Pandemie bei“, sagt Nicole Langrock, Geschäftsführerin von KI.NRW.

Für die Umsetzung dieses Projektes haben sich mehrere Einrichtungen aus Nordrhein-Westfalen in einem Konsortium zusammengeschlossen. Neben dem Konsortialführer KEX Knowledge Exchange AG arbeiten unterschiedliche Forschungseinrichtungen und Unternehmen aus NRW an der Entwicklung des Frühwarnsystems.

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