Research database

of the Osnabrück University of Applied Sciences

All publicly-funded research projects from A to Z

All research projects which are recorded, are located centrally in our research database. You can search for key words, or narrow your search by setting filters. (websites only available in German)

Filter

Please enter at least 3 characters

Fakultät

Drittmittelgeber

Forschungsschwerpunkte

Laufzeit

Alphabet

Loading data
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:
To the results ▼ (XXX)