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Regionale Leistungs- und Krankenhausplanung - Ein Simulationsmodell auf Basis eines Ameisenalgorithmus. Diss. Vorw. v. Jürgen Wasem

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Die Krankenhausplanung in Deutschland entwickelt sich immer mehr zu einer Rahmenplanung, die es den Krankenhäusern vor Ort überlässt, diesen Rahmen zu füllen. Den Krankenhäusern fehlen jedoch meist geeignete Methoden, um gesicherte Grundlagen für die eigene Planung zu erstellen und in regionalen Verteilungsverhandlungen begründet mitsprechen zu können.

Basierend auf den Methoden der internationalen Krankenhausplanung erarbeitet Axel Focke ein Modell, das mit Hilfe eines Ameisenalgorithmus die Simulation von verschiedenen "Was-wäre-wenn-Situationen" ermöglicht. Es erlaubt, den wenig komplizierten und vielfältig adaptierbaren Kernalgorithmus zu nutzen, um unterschiedliche Einflüsse, z.B. Politikänderungen, verändertes Patientenverhalten und Verschiebungen von Krankenhäusern/Abteilungen, gleichzeitig zu berücksichtigen und ihre Auswirkungen quantitativ zu bewerten.

List of contents

Problemstellung.- Regionale Gesundheitsplanung.- Krankenhausplanung.- Zwischenfazit.- Daten und Darstellungsmöglichkeiten.- Ameisen.- Modellbeschreibung.- Simulationsergebnisse.- Resümee und Ausblick.

About the author

Dr. Axel Focke ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Medizinmanagement der Universität Duisburg-Essen, Campus Essen.

Summary

Die Krankenhausplanung in Deutschland entwickelt sich immer mehr zu einer Rahmenplanung, die es den Krankenhäusern vor Ort überlässt, diesen Rahmen zu füllen. Den Krankenhäusern fehlen jedoch meist geeignete Methoden, um gesicherte Grundlagen für die eigene Planung zu erstellen und in regionalen Verteilungsverhandlungen begründet mitsprechen zu können.

Basierend auf den Methoden der internationalen Krankenhausplanung erarbeitet Axel Focke ein Modell, das mit Hilfe eines Ameisenalgorithmus die Simulation von verschiedenen „Was-wäre-wenn-Situationen“ ermöglicht. Es erlaubt, den wenig komplizierten und vielfältig adaptierbaren Kernalgorithmus zu nutzen, um unterschiedliche Einflüsse, z.B. Politikänderungen, verändertes Patientenverhalten und Verschiebungen von Krankenhäusern/Abteilungen, gleichzeitig zu berücksichtigen und ihre Auswirkungen quantitativ zu bewerten.

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