3.4 Intensivplätze pro 10000 Einwohner. Kein anderes Land, hat höhere Kapazitäten, als Deutschland. Trotz der theoretisch guten Versorgungslage für schwere Fälle, gibt es Grund zur Sorge: Bestimmte Regionen und Krankenhäuser werden durch lokales exponentielles Wachstum der Fälle überlastet, so wie es in Norditalien der Fall ist, während andere Regionen des Landes Kapazitäten hätten. Dieses Schicksal steht uns bevor, wenn wir nicht handeln und effizient umverteilen! Lokale Infektionsherde können zu hunderte Todesfällen führen, wenn die Einrichtungen vor Ort sich erst umschauen, wenn die Patienten in der Tür stehen. Die Vernetzung mag auf Kreisebene noch gut sein, scheitert aber schon an Bundesländergrenzen. Nach aktuellen Statistiken haben wir noch 7-10 Tage Zeit, bevor ähnliche Fallzahlen wie in Norditalien auftreten. Lasst uns die gute Versorgung in Deutschland bestmöglich nutzen und keine Toten verantworten, weil Krankenhäuser nicht über freie Kapazitäten anderorts wussten. Bei exponentiellem Wachstum, reicht tägliches Reporting nicht aus - Wir brauchen Informationen in Echtzeit! Gleichzeitig sollen sich ÄrztInnen und PflegerInnen auf ihre Aufgaben konzentrieren können und nicht mit Formblättern kämpfen - Wir brauchen Informationen mit einem Klick!
Deshalb bieten wir als Team von Datenwissenschaftlern, Machine Learning Experten und Entwicklern eine digitale Lösung an und errechnen die Kapazität einer Einrichtung anhand: 1) Beatmungsgeräte (gut dokumentiert in Deutschland) 2) verfügbares Personal (Personal minus erkranktes Personal) 3) Infektionsschutz (Anzahl Masken). Eine Ampel zeigt dann die Auslastung an. Wenn sich eine Einrichtung der maximalen Auslastung annähert, werden automatisch umliegende Einrichtungen informiert, um Vorkehrungen zu treffen. Fragt Einrichtung A nun bei B an, wird die Fallzahl übermittelt und die Umverteilung kann eingeleitet werden, sofern B akzeptiert. Dadurch hätten wir eine flexible Lösung gewonnen, ohne ÄrztInnen mit organisatorischen Dingen weiter zu belasten. Dafür nutzen wir Netzwerkanalysen und Vorhersagemethoden basierend auf Machine Learning. Eine Datenbank über Beatmungsgeräte besteht bereits für Deutschland. Informationen über Personal und erweiterten Intensivplätzen können schnell von den Einrchtungsverwaltungen bezogen werden. Der einzige Input von Stationsebene wäre die Anzahl infizierten Personals und belegten Plätzen. Wir bündeln diese Informationen in einem Tool, minimieren den organisatorischen Aufwand und gewinnen dadurch kostbare Zeit.
Deutschland ist gut aufgestellt. Lasst uns die starke Infrastruktur nutzen und die Regionen verbinden! Wissen über verfügbare Kapazitäten rettet Menschenleben!
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