AI Explorer
Ausgangssituation
Das Klinikum Stuttgart gehört zu den größten Krankenhäusern in Deutschland. Jährlich werden rund 90.000 Patienten stationär behandelt. Hinzu kommen etwa 500.000 ambulant versorgte Fälle pro Jahr. KI-Anwendungen entlang der Patienten-Journey und in den Unterstützungsprozessen haben das Potenzial, die Versorgung der Patienten und Patientinnen zu verbessern und dabei gleichzeitig ökonomische und ökologische Kriterien zu berücksichtigen. Mit Betrachtung des Fachkräftemangels liegen weitere KI-Potenziale darin, die Mitarbeiterzufriedenheit zu steigern. Ziel des »AI Explorers« war es deshalb, die Prozess(schritt)e mit dem größten KI-Potenzial zu identifizieren und auch die Chancen und Grenzen des KI-Einsatzes zu bewerten.
Lösungsidee
Da die Signale des PECVD-Prozesses in unterschiedlichsten Sampleraten über mehrere Monate erfasst wurden, werden zuerst sämtliche Tabellen der Datenbank entsprechend eines globalen Zeitstempels zusammengefügt. In diesem Format können Metainformationen generiert werden, wie z. B. Datentypen, Anzahl von einzigartigen Werten in einer Spalte, sowie der generelle Informationsgehalt einer Spalte. Nach benutzerdefinierten Kriterien können anschließend unnütze Informationen automatisiert entfernt werden. So liegen die Daten in einem Format vor, das als Basis für ein Machine- Learning-Modell dient.