ZTK Zahngesundheit
Kontakt am KI-Fortschrittszentrum
Lena Lörcher
KI-basierte Terminoptimierung durch Vorhersage von Terminbuchungen, No Shows und Terminabsagen
Ausgangssituation
ZTK ist ein Zahnarztpraxenverbund mit drei Standorten in Baden-Württemberg. Das Behandlungsspektrum umfasst Behandlungsarten mit variablen Deckungsbeiträgen, die unterschiedlich frequentiert sind und unterschiedlichen Personaleinsatz erfordern. Aktuell basiert die Steuerung der zukünftigen Kapazitätsauslastung in Praxen für die nächsten drei bis sechs Wochen nur auf Erfahrungswerten, was zu reduzierter Effizienz und Produktivität durch lange Wartezeiten für Patienten und Leerlaufzeiten für Behandler führt (Dantas et al. 2018).
Um eine effiziente Terminplanung zu gewährleisten und zu unterstützen, wurde im Quick Check des KI-Fortschrittszentrums die Datenbasis von ZTK für ein intelligentes Vorhersagemodell geprüft, um zukünftige Terminanfragen zu antizipieren und eine Auslastung der Kapazitäten vorherzusagen.
Der Quick Check hat zur hohen Zufriedenheit ergeben, dass die Daten eine gute Prognose der Auslastung für 30 Tage im Voraus ermöglichen.
Lösungsidee
Ziel des Exploring Projects war es, einen Prototyp zu entwickeln, der eine KI-basierte Optimierung der Terminplanung durch die Prognose zukünftiger Terminvereinbarungen unter Berücksichtigung von Abwesenheiten ermöglicht. No Shows (also nicht wahrgenommene Termine ohne Absage) und kurzfristige Absagen sollten analysiert werden und bei einer erkennbaren Systematik ebenfalls im Prototyp Berücksichtigung finden.
Hierfür wurde ein KI-Prototyp entwickelt, der auf Basis einer Ampellogik Vorschläge gibt, an welche Tage Terminanfragen präferiert gelegt werden können, um eine möglichst effiziente Kapazitätsauslastung zu erzielen. Dieser Prototyp soll in das vorhandene Terminmanagementsystem integriert werden. Die Analyse von No Shows und Terminabsagen fließt gemäß der statistischen Signifikanz in den Prototyp ein.
Nutzen
Eine KI-basierte Terminplanung nutzt Vergangenheitsdaten, um systematischer zu planen, wodurch freie und freiwerdende Kapazitäten besser genutzt werden können. Dies führt zu:
- Umsatzsteigerung der Zahnarztpraxis und einer höheren finanziellen Vergütung der behandlerspezifischen Umsatzbeteiligung;
- Reduzierung von Stress bei Behandlern durch weniger Unsicherheiten und dadurch eine verbesserte Behandlungsqualität;
- kürzeren Wartezeiten auf Termine;
- Entlastung des administrativen Personals für die Terminplanung und -vereinbarung.
Die Anwendung kann auch in weiteren Zahnarztpraxen und anderen ärztlichen Fachgebieten die aufgeführten Mehrwerte erzeugen. Perspektivisch können weitere Einflussfaktoren auf die Terminvereinbarung in den Prototyp einfließen, wie z. B. Jahres- und Ferienzeiten.
Umsetzung der KI-Applikation
Die KI-Applikation wurde als Demonstrator entwickelt und in einem Proof-of-Concept getestet. Für die Erstellung des KI-Modells wurden verschiedene Architekturen von neuronalen Netzen, die zeitliche Zusammenhänge einbeziehen, wie temporal convolutional, rekurrente Netze oder LSTM (Long short-term Memory), trainiert. Dabei wurden verschiedene Input-Parameter wie Behandler, Auslastung, stattgefundene Termine und bereits für die Zukunft geplante Termine genutzt. Die Zuverlässigkeit der KI-Applikation wurde getestet und unter Berücksichtigung verschiedener Zeiträume sowie einer Analyse der einzelnen Behandler validiert.
