Planung und Analyse von strategischen und operativen Dienstleistungsprozessen im Gesundheitssektor

 

Der Forschung des Lehrstuhls befasst sich mit der Planung und Analyse von strategischen und operativen Dienstleistungsprozessen im Gesundheitssektor, vor allem in Krankenhäusern. Das Modellieren, Analysieren und Optimieren von praxisrelevanten Problemstellungen durch empirische und quantitative/qualitative Verfahren steht im Vordergrund. Die Forschungsarbeiten erfolgen in enger Kooperation mit der Praxis. Zentrale Fragestellungen befassen sich mit dem Prozess-, Ressourcen-, Qualitäts- und Informationsmanagement. Zum Beispiel werden die Personaleinsatzplanung von Ärzten und Pflegekräften sowie die Operationsraumplanung unter Berücksichtigung von stochastischen Einflüssen und dynamischer Terminvergabe untersucht. Des Weiteren werden die Qualitätsmessung und das Benchmarking von Organisationen und Organisationseinheiten durch qualitative und quantitative Analysen unterstützt, um die medizinischen Kernprozesse zu verbessern.

Unsere Forschungsaktivitäten gliedern sich dabei in drei Forschungsbereiche, die auf den folgenden Seiten genauer beschrieben sind.

Forschungsbereiche

Resource Planning

In diesem Forschungsbereich beschäftigen wir uns mit der optimalen kurz-, mittel- und langfristigen Allokation von Ressourcen innerhalb medizinischer Prozesse. Dies umfasst Dienst- und Einsatzplanung im ärztlichen und Pflegedienst ebenso wie Ausbildungsplanung angehender Fachärzte. Dazu treten Fragestellungen der OP-Raum-Planung unter Einbeziehung der vorgelagerten Notaufnahme, nachgelagerter Intensivkapazitäten und dahinterstehender Terminvergabe.

Data Analytics

Durch die Bearbeitung von Fragestellungen aus dem Bereich Data Analytics versucht er Lehrstuhl Methoden des Operations Research und Management Science vor allem, aber nicht ausschließlich im Gesundheitsbereich einzusetzen, um die vorhandene Daten zu analysieren und entsprechende Handlungsempfehlungen abzuleiten. Diese Daten stammen z.B. aus Krankenhausinformationssystemen und können je nach Anwendungsfall Belegungs- und Behandlungsdaten oder auch Arbeitszeiten und Prozedurdauern umfassen.

Medical Decision Making

Mit entsprechenden mathematisch-statistischen Methoden wie Machine Learning Algorithmen, klassischen Prognoseverfahren oder Simulationsmodellen die Entscheidungsfindung des Arztes bzw. des Gesundheitsversorgers in verschiedenen Bereichen zu unterstützen. So werden etwa Machine Learning Modelle auf Basis von Standard-Laborparametern genutzt, um eine Corona-Diagnose möglichst schnell zu prognostizieren.

Literaturüberblicke

Providing the first literature review on physician scheduling, we present an overview focusing on problem specific features, e.g., type of problem, fairness considerations, and applied shift types, as well as quantitative solution approaches. We identify a total of 68 papers on physician scheduling from 1985, when the first paper was published, until the end of 2016 in the field of operations research and management science. Additionally, we conduct a descriptive analysis to discuss developments in physician scheduling literature in general, e.g., trends in the geographical background and the number of publications. Based on our analysis and the discussion of various cross-sectional and interaction effects, some promising directions for future research such as the implementation of breaks and flexibility in the scheduling process as well as the consideration of uncertainty and stochasticity in physician scheduling are identified.

 

Erhard, M., Schoenfelder, J., Fügener, A., Brunner, J.O. (2018). State of the art in physician scheduling. European Journal of Operational Research, 265(1), 1-18.

 

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With our publication “The use of Data Envelopment Analysis (DEA) in healthcare with a focus on hospitals” (Kohl et al., 2018) we provide an exhaustive literature overview in the field of DEA in healthcare. The paper reviews 262 publications of DEA applications in healthcare with special focus on hospitals and therefore closes a gap of over ten years (2005-2016) that were not covered by existing review articles. A variety of descriptive statistics on authors, countries and research questions are provided. Furthermore, our paper contains a description and analysis of the used input and output settings, the model specifications and the utilization of downstream techniques. Beyond the mere review part, the paper works as a roadmap to important methodological literature and publications, which provide crucial information on the setup of DEA studies. Finally, we discuss what could be done to advance DEA from a scientific tool to an instrument that is actually utilized by managers and policymakers.

 

Kohl, S., Schoenfelder, J., Fügener, A., & Brunner, J. O. (2018). The use of Data Envelopment Analysis (DEA) in healthcare with a focus on hospitals. Health care management science, 1-42.

 

The main tables of the publication (table 5 and 6), as well as additional information on the model usage of all reviewed papers are summarized in the following database.

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We present the state-of-the-art of research on material logistics management in hospitals. Particular focus is given to articles that apply quantitative methods. Our contribution is threefold: First, we provide research guidance through categorizing literature and identifying major research streams. Second, we discuss applied methodologies and third, we identify future research directions. A systematic approach is undertaken in order to identify the relevant literature from 1998 to 2014. Applicable publications are categorized thematically and methodologically and future research opportunities are worked out. In total, 145 publications are identified and discussed in this work. The literature is categorized into four streams, i.e., (1) Supply and procurement, (2) Inventory management, (3) Distribution and scheduling, and (4) Holistic supply chain management. The use of optimization techniques is constantly gaining importance. The number of respective publications has continually grown and has peaked over the last three years. Optimization has been successfully applied in research streams (1), (2), and (3). Category (4) comprises a rather qualitative research field of literature dealing with supply chain management issues.

 

Volland, J., Fügener, A., Schoenfelder, J., Brunner, J. O. (2017). Material logistics in hospitals: A literature review. Omega, vol. 69, pp. 82-101.

 

The intensive care unit (ICU) is a crucial and expensive resource largely affected by uncertainty and variability. Insufficient ICU capacity causes many negative effects not only in the ICU itself, but also in other connected departments along the patient care path. Operations research/management science (OR/MS) plays an important role in identifying ways to manage ICU capacities efficiently and in ensuring desired levels of service quality. As a consequence, numerous papers on the topic exist. The goal of this paper is to provide the first structured literature review on how OR/MS may support ICU management. We start our review by illustrating the important role the ICU plays in the hospital patient flow. Then we focus on the ICU management problem (single department management problem) and classify the literature from multiple angles, including decision horizons, problem settings, and modeling and solution techniques. Based on the classification logic, research gaps and opportunities are highlighted, e.g., combining bed capacity planning and personnel scheduling, modeling uncertainty with non-homogenous distribution functions, and exploring more efficient solution approaches.

 

Bai, J., Fügener, A., Schoenfelder, J., Brunner, J. O. (2018). Operations research in intensive care unit management: a literature review. Health Care Management Science, 21(1), 1-24.

 

The case mix planning problem deals with choosing the ideal composition and volume of patients in a hospital. With many countries having recently changed to systems where hospitals are reimbursed for patients according to their diagnosis, case mix planning has become an important tool in strategic and tactical hospital planning. Selecting patients in such a payment system can have a significant impact on a hospital’s revenue. The contribution of this article is to provide the first literature review focusing on the case mix planning problem. We describe the problem, distinguish it from similar planning problems, and evaluate the existing literature with regard to problem structure and managerial impact. Further, we identify gaps in the literature. We hope to foster research in the field of case mix planning, which only lately has received growing attention despite its fundamental economic impact on hospitals.

 

Hof, S., Fügener, A., Schoenfelder, J., Brunner, J.O. (2017). Case Mix Planning in Hospitals: A Review and Future Agenda. Health Care Management Science, 20(2), 207-220.

 

Workshops

Der Workshop wurde initiiert von Prof. Dr. Katja Schimmelpfeng (Universität Hohenheim), Prof. Dr. Andreas Fügener (Universität zu Köln), Prof. Alexander Hübner (Universität Eichstätt-Ingolstadt) und Prof. Dr. Jens Brunner (Universität Augsburg). Im Mittelpunkt des Workshops steht die Transformation von Forschungsprojekten in die Praxis. Der Workshop findet in regelmäßigen Abständen bei einem Kooperationspartner vor Ort statt. Bisher wurden folgende Workshops durchgeführt:

19.02.2021 7. Health Care Workshop, virtuell; Bericht
17.05.2019 6. Health Care Workshop an der Universität Hohenheim; Bericht dazu  hier.
23.02.2018 5. Health Care Workshop in Kooperation mit der GOR Arbeitsgruppe Health Care Management am UNIKA-T; Bericht dazu  hier.
27./28.01.2017 4. Health Care Workshop in Zusammenarbeit mit der wissenschaftlichen Kommission Operations Research des Verbandes der Hochschullehrer für Betriebswirtschaft (WKOR) an der Universität Hohenheim, Bericht dazu  hier.
25.11.2016 3. Health Care Workshop "Forschungs- und Praxiskooperationen"  an der Universität Hohenheim;  Bericht dazu  hier.

13.11.2015

2. Health Care Workshop "Dialog zwischen Wissenschaft und Praxis", KU-Eichstätt-Ingolstadt; Bericht dazu  hier.
30.09.2014

1. Health Care Workshop "Forschungs- und Praxiskooperationen", Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät der Universität Augsburg; Bericht dazu hier.

Seit 2004 findet zweimal jährlich im Rahmen des Graduate Program in Operations Management in Manufacturing, Logistics and Services ( GPOM) ein Workshop statt, an dem Professoren und Mitarbeiter der Ingolstadt School of Management, der TU München, der UniBw München und der Universität Augsburg beteiligt sind und den Workshop abwechselnd ausrichten.

Folgende Workshops wurden vom Lehrstuhl Prof. Brunner in Augsburg veranstaltet:

20. Workshop: 27.06.2014

30. Workshop: 12.07.2019 ( Bericht)

Der jährliche Workshop der Quantitativen Betriebswirtschaftslehre ( QBWL) wird abwechselnd von Professoren und Mitarbeitern der beteiligten Institutionen organisiert und ausgerichtet. Diese sind: Technische Universität München, Bergische Universität Wuppertal, Helmut-Schmidt-Universität Hamburg, Universität Hamburg, Universität Mannheim, die Universität Duisburg-Essen, Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt, Universität Hohenheim, Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, Universität Siegen, Technische Universität Chemnitz, Friedrich-Schiller-Universität Jena, Universität der Bundeswehr München, Universität zu Köln und Universität Augsburg.

Der 25. Workshop der Quantitativen Betriebswirtschaftslehre fand in Schwerte vom 16.-19.03.2015 statt und wurde von den Lehrstühlen von Prof. Dr. Jens Brunner und Prof. Dr. Florian Jaehn ausgerichtet. Bericht dazu  hier.

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