Intelligente und partizipative Dienstplanung als Antwort auf den Pflegekräftemangel

Entwicklung eines Decision Support Systems zur partizipativen und automatisierten Dienstplanung im Gesundheitswesen.

Hintergrund zum Projekt

Schichtdienst führt zu einer schwierigeren Vereinbarkeit von Beruf und Familie. Negative Auswirkungen aufgrund der fehlenden Work-Life-Balance können reduziert werden, indem das Autonomieerleben der Arbeitnehmenden gefördert wird, was u.a. durch die Einbindung der Mitarbeitenden in den Dienstplanungsprozess ermöglicht werden kann. Dies ermöglicht es den Mitarbeitenden, Privatleben und Beruf besser vereinbaren zu können. Gleichzeitig gibt es ihnen die Chance, die Work-Life-Balance herzustellen und kann schliesslich die Akzeptanz der Dienstpläne erhöhen. Dadurch kann die psychische Gesundheit, aber auch das Leistungsverhalten durch Erzeugung intrinsischer Arbeitsmotivation gefördert werden.

Im Zuge der New Work-Bewegung, welche nicht nur durch die Digitalisierung zunehmend an Bedeutung gewinnt, werden Institutionen im Kampf um Fachkräfte immer kreativer. Dabei rücken vor allem flexiblere Arbeitszeitmodelle in den Fokus. Verschiedene Gesundheitsinstitutionen bauen bereits heute auf flexible und individuelle Schichtsysteme. Um solche Dienste planen zu können, die möglichst optimal an die betrieblichen Anforderungen angepasst sind, bedarf es Unterstützung von Softwaretools, die die Komplexität reduzieren und innovative Arbeitszeitmodelle unterstützen und fördern. Im Gesundheitswesen fehlen Instrumente für automatisierte Dienstpläne, die die Anforderungen und Bedürfnisse aller Beteiligten zufriedenstellend berücksichtigen.

Lösungsansatz

Gemeinsam mit dem Umsetzungspartner Polypoint und den Praxispartnern Kantonsspital Aarau (KSA), Liechtensteinische Alters- und Krankenhilfe (LAK) und den Psychiatrischen Diensten Aargau (PDAG) arbeitet das IMS-OST und das IPW-OST an der Verbesserung der Dienstplanung im Gesundheitswesen. In diesem von Innosuisse geförderten Forschungsprojekt wird ein Decision Support System entwickelt, welches eine kollaborative Dienstplanung ermöglicht und basierend auf den gesetzlichen und institutionellen Vorgaben, Mitarbeiterstammdaten sowie Wünsche und Präferenzen der Mitarbeitenden innert kürzester Zeit den optimalen Dienstplan berechnet. Dabei werden Ansätze im Bereich der Operations Research, Machine Learning und Care System Design optimal miteinander verknüpft, um die Dienstplanung im Gesundheitswesen langfristig zu verbessern.

Projektteam

  • Samuel Kolb, IMS, wissenschaftlicher Mitarbeiter
    Aufgaben: operative Projektleitung und technische Umsetzung der Algorithmen
  • Simon Haug, IPW, wissenschaftlicher Mitarbeiter
    Aufgaben: Planung und Umsetzung von Workshops, technische Umsetzung der Algorithmen
  • Kathrin Ehrensperger, IMS, wissenschaftliche Mitarbeiterin
    Aufgaben: Care System Design, Umsetzung von Workshops
  • Prof. Dr. Harold Tiemessen, IMS, Institutsleiter
    Aufgaben: Coaching im Bereich der Algorithmen
  • Adrian Stämpfli, IMS, Teamleiter Care System Design
    Aufgaben: Coaching im Bereich Care System Design
  • Janine Vetsch, IPW, Projektleitung
    Aufgaben: Coaching im Bereich quantitativer Forschung im Gesundheitswesen