{"id":2792,"date":"2026-03-14T21:40:43","date_gmt":"2026-03-14T21:40:43","guid":{"rendered":"https:\/\/rigenerai.com\/nicht-kategorisiert\/datengesteuerte-umverteilung-der-nachfrage-in-gebaeudenetzwerken\/"},"modified":"2026-03-17T21:01:02","modified_gmt":"2026-03-17T21:01:02","slug":"datengesteuerte-umverteilung-der-nachfrage-in-gebaeudenetzwerken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rigenerai.com\/de\/fallstudien\/datengesteuerte-umverteilung-der-nachfrage-in-gebaeudenetzwerken\/","title":{"rendered":"Datengesteuerte Umverteilung der Nachfrage in Geb\u00e4udenetzwerken"},"content":{"rendered":"\n<p>Wenn die Nachfrage nach Dienstleistungen variabel ist und die Ressourcen begrenzt sind, steigt das Risiko einer \u00dcberlastung schnell an: Die Wartezeiten nehmen zu, die Kapazit\u00e4t zur \u00dcbernahme von Aufgaben wird reduziert und es kommt zu kaskadenartigen Ineffizienzen. Die COVID-19-Pandemie hat diese Dynamik noch verst\u00e4rkt und die Notwendigkeit integrierter und koordinierter L\u00f6sungen zur Bew\u00e4ltigung von Spitzenbelastungen durch den Zustrom und den \u00dcberfluss an Patienten deutlich gemacht.<\/p>\n\n<p>In diesem Zusammenhang haben wir eine Strategie der zentralen Umverteilung von Patienten vorgeschlagen, die sich auf nicht dringende F\u00e4lle konzentriert. Die Idee ist, ein Ungleichgewicht zwischen Nachfrage und Kapazit\u00e4t zwischen den Einrichtungen auszunutzen: Wenn ein Krankenhaus \u00fcberlastet ist, kann ein Teil der Last auf weniger \u00fcberlastete Einrichtungen umgeleitet werden, wodurch die Verteilung der Patienten im System verbessert und die Gesamt\u00fcberlastung verringert wird.<\/p>\n\n<p>Die Implementierung wurde in einem Netzwerk von 4 Notaufnahmen entwickelt, die an eine einzige ASST angeschlossen sind und j\u00e4hrlich mehr als 100.000 Zugriffe verzeichnen.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Methodische Strategie<\/h2>\n\n<p><strong>Schritt 1 &#8211; Stochastisches Optimierungsmodell<\/strong><br\/>Entwicklung eines stochastischen Modells zur Optimierung der Umverteilung nicht dringender Patienten unter Unsicherheitsszenarien, mit folgenden Zielen<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>die Gesamtzeit im System zu minimieren (Warten + Bearbeitung)<\/li>\n\n\n\n<li>Ausgleich von Nachfrage und Kapazit\u00e4t zwischen Krankenh\u00e4usern\/Kliniken<\/li>\n<\/ul>\n\n<p><strong>Schritt 2 &#8211; Patienten-Pooling und Fairness-Kriterien<\/strong><br\/>Einf\u00fchrung von Patienten-Pooling-Strategien und Fairness-Beschr\u00e4nkungen, um eine Neuverteilung zu gew\u00e4hrleisten:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>flexibel (anpassungsf\u00e4hig an Spitzenwerte)<\/li>\n\n\n\n<li>fair (damit die Patienten nicht l\u00e4nger als n\u00f6tig warten m\u00fcssen),<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ergebnisse<\/h2>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"661\" src=\"https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/riallocazione-data-driven-della-domanda-in-network-di-strutture_LR-1024x661.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-2430\" srcset=\"https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/riallocazione-data-driven-della-domanda-in-network-di-strutture_LR-1024x661.jpg 1024w, https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/riallocazione-data-driven-della-domanda-in-network-di-strutture_LR-300x194.jpg 300w, https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/riallocazione-data-driven-della-domanda-in-network-di-strutture_LR-768x496.jpg 768w, https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/riallocazione-data-driven-della-domanda-in-network-di-strutture_LR.jpg 1123w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n<p><strong>Bessere Steuerung der Patientenstr\u00f6me<\/strong><br\/>Der On-Demand-Ansatz <strong>reduziert die Wartezeiten um 25-30%<\/strong>, beschleunigt den Zugang zur Versorgung und erh\u00f6ht den Durchsatz.<\/p>\n\n<p><strong>Optimierung der &#8218;Flotte&#8217;\/Transfers<\/strong><br\/>Die Pooling-Strategie erh\u00f6ht die Anzahl der umverteilten Patienten im Durchschnitt und <strong>reduziert die Flottenkosten um 5-10%<\/strong>.<\/p>\n\n<p><strong>Mehr Stabilit\u00e4t bei der Ressourcenplanung<\/strong><br\/>Die konsistente Routing-Strategie <strong>reduziert die Wartezeiten um ca. 10%<\/strong>, macht die Ressourcenzuweisung vorhersehbarer und erleichtert eine optimale Flottengr\u00f6\u00dfe.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In Gesundheitssystemen mit schwankender Nachfrage und begrenzten Ressourcen kann die \u00dcberlastung der Notaufnahmen schnell zunehmen, was zu l\u00e4ngeren Wartezeiten und betrieblichen Ineffizienzen f\u00fchrt. Um diese Zulaufspitzen zu bew\u00e4ltigen, k\u00f6nnen Strategien f\u00fcr eine zentralisierte Umverteilung nicht dringender Patienten zwischen Einrichtungen mit unterschiedlichem S\u00e4ttigungsgrad angewandt werden.<\/p>\n<p>Durch die Anwendung von Optimierungsmodellen und Gerechtigkeitskriterien in einem Notaufnahme-Netzwerk erm\u00f6glicht der Ansatz ein besseres Gleichgewicht zwischen Nachfrage und Kapazit\u00e4t, wodurch die Wartezeiten deutlich reduziert und die Patientenstr\u00f6me insgesamt besser gesteuert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2968,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[36,19],"tags":[],"class_list":["post-2792","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-fallstudien","category-nicht-kategorisiert"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Datengesteuerte Umverteilung der Nachfrage in Geb\u00e4udenetzwerken - RigenerAI | AI per la sanit\u00e0<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/rigenerai.com\/de\/fallstudien\/datengesteuerte-umverteilung-der-nachfrage-in-gebaeudenetzwerken\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Datengesteuerte Umverteilung der Nachfrage in Geb\u00e4udenetzwerken - RigenerAI | AI per la sanit\u00e0\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In Gesundheitssystemen mit schwankender Nachfrage und begrenzten Ressourcen kann die \u00dcberlastung der Notaufnahmen schnell zunehmen, was zu l\u00e4ngeren Wartezeiten und betrieblichen Ineffizienzen f\u00fchrt. 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