Der demographische Wandel bewirkt steigende Versorgungskosten mit gleichzeitig stagnierenden Einnahmen auf Basis der DRG-Fallpauschalen. Dies stellt Gesundheits- und Pflegedienstleister vor die Herausforderung vorhandene Ressourcen effizienter zu nutzen, um einerseits wettbewerbsfähig zu bleiben und anderseits auch die Qualität der Versorgung auf hohem Niveau sicherzustellen. Mit IBM SPSS Predictive Analytics können Sie dieser Entwicklung begegnen, indem Sie den zukünftigen Personal- und anderen Ressourcenbedarf zuverlässig vorhersagen. Mit den gewonnenen Ergebnissen lassen sich dann Personal, medizinische Ausrüstung und andere Mittel optimal einplanen bzw auslasten. - Sicherstellung der Versorgungsqualität durch Ausschluss einer Unterbesetzung - Kosteneinsparung durch Vermeidung einer Überbesetzung - Langfristige Vorhersage des Personalbedarfs unter Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren - Langfristige Vorhersage über Dauer und Häufigkeit zukünftiger Behandlungen - Reduzierte Wartezeiten durch optimierte Auslastung

1. Christian Dennerlein, Account Representative
christian.dennerlein@de.ibm.com
Optimierte Ressourcen- und
Personalplanung
mit IBM SPSS Predictive Analytics
Predictive Analytics
Modeling
© 2012 IBM Corporation

2. Wer sind wir? Warum SPSS?
 SPSS: eine Produktlinie der IBM Software
Gruppe seit 2010
 SPSS seit 42 Jahren führend im Bereich
vorrausschauender Datenanalyse =
„Predictive Analytics“
 42 Jahre lang erfolgreich selbstständig am
Markt + unter den Top 25 Softwarefirmen
weltweit
 Mehr als 250.000 Kunden mit
ca. 3 Mio. Anwendern weltweit
 Deutschland: Standardsoftware in der
öffentlichen Verwaltung
 Führend vor dem Wettbewerbsfeld im
„Gartner® Magic Quadrant“
42 Jahre Erfahrung in Statistik, Analyse und Data Mining
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3. Ressourcen- und Personalbedarf vorhersagen
 IBM SPSS bietet Kliniken die Möglichkeit u.a.
Patientenzahlen, Art und Dauer der Behandlungen
vorherzusagen. Dadurch lassen sich dann die Ressourcen
wie bspw. die Anzahl an erforderlichen Personal, Geräten
und Räumen effizienter einteilen bzw. planen.
 Mehrwert:
 Kostenreduktion
 Gesteigerte Patientenzufriedenheit
 Proaktive und effiziente Planung
 Ursachen für Vesorgungsengpässe erkennen
 Wartezeiten verkürzen
 Exakte Vorhersage des Personalbedarfs
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4. Optimierte Ressourcenplanung mit SPSS Predictive Analytics
•Pflegepersonal
•Ärzte
•Betten
•Neueinstellungen •Technische Ausrüstung
Ressourcen
•Ausbau der Räume sind begrenzt
•Neueinkauf von Geräten Ressourcen
sind teuer
•Pflege und Wartung
Wachsender
ökonomischer
Druck •DRG-Fallpauschalen
•Wettbewerb
•Steigende Kosten
Wie kann die Wirtschaftlichkeit sichergestellt
werden ohne Pflegeleistungen zu reduzieren?
Gezielte Optimierung der Ressourcenplanung
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5. Optimierte Ressourcenplanung mit SPSS Predictive Analytics
●
Personal
Ärzte
Pflegepersonal
Fachkräfte
Historische Daten
Behandlungszahlen Patienten
Personalbesetzung Anzahl
Auslastung der Ausrüstung Art der Behandlung
Einflussfaktoren Behandlungsdauer Weitere Ressourcen
Medizinisches Equipment
Räume
Betten
Modelerstellung Vorhersage Planung
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6. Centre Hospitalier de Niort
Optimierte Ressourcenplanung mit IBM SPSS Modeler
Herausforderung
Zur Optimierung der Ressourcen- und Personalplanung suchte das Centre Hospitalier Geschäftsergebnis
de Niort eine Lösung, mit der eine Vorhersage über das zukünftige Aufkommen an
Patienten und medizinischen Behandlungen für die nächsten Jahre erstellt werden kann. Bedarfsgerechte Ressourcen- und
Auf dieser Basis sollte die aktuelle Planung angepasst werde um eine durchgehende Personalplanung
Versorgung sicherzustellen und dabei Überbesetzungen bzw. Überbelegungen zu
vermeiden. Vorhersage über Behandlungs- und
Patientenaufkommen
Lösung
Mit IBM® SPSS® Statistics konnten alle Daten zentral verwaltet und ausgewertet
werden. Durch den Einsatz von IBM® SPSS® Modeler, dem Data Mining
“Using IBM SPSS
Workbench, konnten aus den bestehenden Daten eine Vorhersage über den zukünftigen
Bedarf an Personal, Betten und anderen Ressourcen für einzelne Abteilungen erstellt Modeler, the IBM SPSS
werden. data mining workbench,
we now plan to forecast
the medical activity
Benefits – Vorhersage über den zukünftigen Bedarf levels of selected hospital
Eine große Stärke der IBM® SPSS® Produkte ist neben der hohen departments over the
Benutzerfreundlichkeit vor allem die hohe Leistungsfähigkeit bei der Analyse. period 2008 to 2012.”
— Delphine Yzèbe, of the Niort DIM
Sowohl große Datenmengen als auch komplizierte Analysen können ohne
Programmierkenntnisse schnell durchgeführt werden. Lösungskomponenten:
Die Vorhersage des Behandlungsaufkommens ermöglicht eine am tatsächlichen Bedarf  IBM® SPSS Modeler
angepasst Planung von Personal und anderen Ressourcen.
 IBM® SPSS Statistics
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7. Ignatius Hospital
Große dänische Klinik nutzt IBM SPSS Statistics um den Personalbedarf vorherzusagen
Herausforderung
Um im stark umkämpften niederländischen Markt bestehen zu können benötigt das “The software has proven itself.
Ignatius Hospital genaue Daten — Über den Patientenstand, Personalbedarf und IBM SPSS Statistics gives you
Risiken bestimmter Prozesse. Obwohl durch die Routineprozesse viele Daten some important benefits. The
gesammelt werden fehlten bisher die Mittel, diese gezielt zu analysieren, um starting costs are very low.
Informationen zu erhalten, die eine Aussage über den zukünftigen Bedarf ermöglichen.
Getting started is a snap. And
Lösung retrieving data from different
Zur Erstellung vielseitiger statistischer Analysen entschied sich das Ignatius Hospital sources and mining them does
für IBM SPSS Statistics. Heute sammelt das Krankenhaus nicht nur die Daten, sondern not take a lot of time because
es nutzt die Erkenntnisse aus den Analysen um Risiken einzuschätzen und die IBM SPSS Statistics has no
vorhandenen Ressourcen aufgrund der Vorhersage besser verteilen zu können. Die problems whatsoever with
flexiblen Einsatzmöglichkeiten von IBM SPSS Statistics ermöglichen einen Einsatz in extensive files.”
allen Bereichen des Krankenhauses.
— Niels Kamst
Mittels IBM SPSS Statistics konnten viele Fragen, die entscheidend für die Zukunft des
Director
Ignatius Hospitals sind, beantwortet werden, wie z.B.: Welche Patienten haben wir?
Department of Medical Administration
Wie lange wird der Krankenhausaufenthalt sein? Wie viele Betten werden wir in
Zukunft benötigen? Auf kurze und lange Sicht, wie viel Personal benötigen wir?
Benefits – Verbesserte Schätzung des Bedarfs
In einer fortlaufenden Studie über die Patienten wurden Daten aus dem Krankenhaus-
Informations-System extrahiert und mit IBM SPSS Statistics analysiert. So war es
möglich eine Vorhersage über die Dauer einzelner Behandlungen, die erwartete Anzahl Lösungskomponenten:
an Behandlungen in einem bestimmten Zeitraum und die Behandlungsdauer für jeden
Patienten individuell zu berechnen. Mittels dieser Informationen konnte festgelegt  IBM® SPSS Statistics
werden, wie viel Personal für jede Abteilung kurzfristig (ein Monat) und langfristig (ein
Jahr) benötigt wird um auch die Neueinstellungen entsprechend zu planen und jederzeit
genug Fachpersonal verfügbar zu haben. © 2012 IBM Corporation
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8. Christian Dennerlein
Account Representative - Public
IBM Business Analytics - SPSS
IBM Deutschland GmbH
Software Group
Tel: +49 89 4504 5028
Mobil: +49 172 3196 159
Email christian.dennerlein@de.ibm.com
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