High-Tech für die ambulante Pflege

High-tech for home care

~
5
[[de]]Minuten Lesezeit[[en]]minutes reading
·
[[de]]Gepostet am: [[en]]Posted at:
1.2.2019

Entwicklung des Ambulanten Pflegemarktes

Für pflegebedürftige Menschen gilt in der deutschen Gesundheitspolitik als wichtiger Leitsatz: „Ambulant vor Stationär“ (§13 Abs. I SGB XII). Widergespiegelt wird dieser Leitsatz in der Entwicklung des ambulanten Pflegemarktes, der von 2010 bis 2030 eine Steigerung des Marktvolumens um rund 36% von 25,3 Mrd. € auf 42,7 Mrd. € erwarten lässt [1]. Ähnliche Entwicklungen zeigen sich auch beim Wachstum der ambulanten Pflegedienste (PD). So können fast alle Größenkategorien (Ausnahme: PDs mit 50-100 Versorgungen) ein zweistelliges Wachstum der Kundenzahl innerhalb des letzten Jahres aufweisen [2]. Auffällig ist, dass insbesondere die großen Gruppen, Konzerne und Verbände die größten Zuwächse (17%) verzeichnen können, sodass die Top 15 PDs im ambulanten Markt einen Marktanteil von 3% aufweisen und die Top 100 immerhin knapp 5%. Die ambulante Pflege in Deutschland ist folglich ein Grundpfeiler zur Begegnung des demographischen Wandels und der prekären Pflegesituation, jedoch zeigen sich bei genauerer Untersuchung der Prozesse innerhalb der Pflegedienste erhebliche Digitalisierungspotentiale.

„Altenpflege wird eine menschliche Dienstleistung bleiben. Aber die Prozesse darum werden voll digitalisiert“ (Caritas, [3])

Potential von Optimierungsunterstützung

Aus Interviews mit zahlreichen PDs und den dortigen Leitungen (PDL) zeigt sich, dass zahlreiche Prozesse heute noch manuell – wenn überhaupt gering digital unterstützt – durchgeführt werden. So zum Beispiel die Touren- und Personaleinsatzplanung, die von allen auf dem deutschen Markt vertretenen Pflegesoftware-Anbietern zwar unterstützt wird, allerdings dennoch aufgrund der Komplexität manuell erfolgen muss. Bei näherer Betrachtung der Planungsmöglichkeiten ergibt sich jedoch bereits für mittlere Pflegedienste (ab 15-20 Vollzeitkräften) eine Anzahl an möglichen Touren, die unter Berücksichtigung der Nebenbedingungen, wie Qualifikationen, Vorgabezeiten oder Wunschpflegekraft vom Menschen nicht annähernd überblickt werden kann. Dazu kommen unvorhergesehene Vorfälle, beispielsweise durch spontane Änderungen auf Seiten der Kunden oder der Pflegekräfte. Insgesamt verbringen somit täglich tausende PDLs ihre Zeit mit der Planung und Steuerung ihrer Touren und stehen – mathematisch gesehen – vor einer unlösbaren Aufgabe.

„[Die Kommune muss] in der Etablierung neuer und innovativer Modelle unterstützen die z.B. zur Verringerung der Wegezeiten beitragen“ (Caritas Köln und Diakonie Michaelshoven, [4])

Warum gibt es bislang keine Software zur automatischen Touren- und Personaleinsatzplanung in der ambulanten Pflege?

Klassische Optimierungsansätze, die seit Jahrzehnten in zahlreichen logistischen Prozessen angewandt werden, eignen sich aus zwei Gründen nicht:

  1. Die Modellierung der Faktoren, wie beispielsweise Wunschzeiten, Wunschpflegekraft oder Besonderheiten bei den Klienten, ist in klassischen Verfahren nicht ohne Weiteres möglich. Um ein Höchstmaß an Kundenzufriedenheit zu erreichen und die Patienten in den Fokus zu stellen, sind diese Faktoren jedoch unabdingbar.
  2. Derart komplexe und umfangreiche Optimierungsprobleme, wie sie in der ambulanten Pflege vorliegen, würden entweder sehr hohe Rechenleistungen erfordern, oder eine tagelange Rechenzeit aufweisen – zwei Charakteristika, die mit der Dynamik in der ambulanten Pflege unvereinbar sind.

adiutaByte – Ein neuartiger Optimierungsansatz für die ambulante Pflege

Die adiutaByte Technologie, die in vielen Jahren Forschung am Fraunhofer Institut für Wissenschaftliches Rechnen und Algorithmen entwickelt wurde, basiert im Gegensatz zur klassischen Optimierung auf einem Zusammenspiel verschiedener mathematischer Disziplinen und Verfahren, um den Anforderungen eines dynamischen Arbeitsumfelds bestmöglich gerecht zu werden. Auf diese Weise können innerhalb kürzester Zeit Tourenpläne für jede PD-Größe erstellt und dynamisch angepasst werden, unter Berücksichtigung aller pflegerelevanten Einflüsse.

In einer Konzeptstudie wurde gezeigt, dass durch die Technologie täglich bis zu 20% der Fahrtzeiten eines ambulanten Pflegedienstes eingespart werden konnten und diese Zeit somit für die eigentlichen Aufgaben der Pflegekräfte zusätzlich zur Verfügung stand, basierend auf einer tiefgreifenden Planungsoptimierung. Durch die akkuraten Reisezeitabschätzungen dank detaillierter Straßenmodelle ist es möglich, morgens einen Plan zu generieren, der mittags auch noch eingehalten werden kann.

Insgesamt wendet sich die Optimierungssoftware an PDs aller Größen. Besondere Potentiale ergeben sich bei großen PDs oder bei PDs mit mehreren Standorten, da hier eine Optimierung über die derzeitigen Planungsgrenzen hinweg erfolgen kann. Eine ausführliche Darstellung der Optimierungspotentiale und wie PDs ihre Pflegekräfte somit besser entlasten können, folgt in einer ausführlichen Studie.

Quellen:

[1] Handelsblatt. (n.d.). Markvolumen in der ambulanten und stationären Pflege in Deutschland in den Jahren 2000 bis 2030 (in Milliarden Euro). In Statista - Das Statistik-Portal. Zugriff am 1. Februar 2019, von https://de.statista.com/statistik/daten/studie/786456/umfrage/markvolumen-in-der-ambulanten-und-stationaeren-pflege-in-deutschland/.

[2] https://www.pflegemarkt.com/2018/01/24/wachstum-und-entwicklung-von-ambulanten-pflegediensten/

[3] https://www.caritas.de/magazin/kampagne/sozial-braucht-digital/startseite-kampagne-2019

[4] Kölner Erklärung zur Pflegesituation der Caritas Köln und Diakonie Michaelshoven (2018)


Development of the home care market

For people in need of care, an important guiding principle in German health policy is: "Home care before stationary care" (§13 para. I SGB XII). This guiding principle is reflected in the development of the home care market, which is expected to increase by around 36% from €25.3 billion to €42.7 billion between 2010 and 2030 [1]. Similar developments are also evident in the growth of home care services (PD). Almost all size categories (with the exception of home care services with 50-100 care units) can point to double-digit growth in the number of customers within the last year [2]. It is noticeable that the large groups, corporations and associations in particular have recorded the highest growth rates (17%), so that the top 15 home care services in the home care market have a market share of 3% and the top 100 just under 5%. Outpatient care in Germany is therefore a cornerstone for meeting the challenges of demographic change and the precarious care situation, but a closer examination of the processes within the care services reveals considerable potential for digitization.

„Care for the elderly will remain a human service. But the processes involved will be fully digitalized“ (Caritas, [3])

Potential of optimization support

Interviews with numerous home care services and their managers show that many processes are still carried out manually - if at all with little digital support. For example, tour and personnel deployment planning, which is supported by all care software providers on the German market, but still has to be done manually due to its complexity. A closer look at the planning options, however, reveals a number of possible tours for medium-sized care services (from 15-20 full-time employees), which, taking into account the secondary conditions such as qualifications, target times or desired caregiver, cannot be approximately overlooked by humans. In addition, there are unforeseen incidents, for example due to spontaneous changes on the part of the customers or the home care employees. All in all, thousands of home care services spend their time every day planning and controlling their tours and - mathematically speaking - are faced with an unsolvable task.

„[The municipality must] support the establishment of new and innovative models that contribute, for example, to reducing travel times“ (Caritas Köln and Diakonie Michaelshoven, [4])

Why is there no software for automatic tour and personnel scheduling in outpatient care?

Classical optimization approaches, which have been used for decades in numerous logistics processes, are not suitable for two reasons:

  1. The modeling of factors such as desired times, desired caregiver or special features of the clients is not easily possible in classical procedures. However, these factors are indispensable in order to achieve the highest level of customer satisfaction and to focus on the patients.
  2. Such complex and extensive optimization problems, as they exist in home care, would either require very high computing power or have a computing time of days - two characteristics that are incompatible with the dynamics in home care.

adiutaByte – A novel optimization approach for home care

The adiutaByte technology, which has been developed in many years of research at the Fraunhofer Institute for Scientific Computing and Algorithms, is based, in contrast to classical optimization, on an interaction of different mathematical disciplines and methods to best meet the requirements of a dynamic working environment. In this way, route plans for each PD size can be created and dynamically adjusted within a very short time, taking into account all maintenance-relevant influences.

In a concept study it was shown that the technology could save up to 20% of the travel time of an home care service every day and that this time was thus additionally available for the actual tasks of the home care employees, based on a profound planning optimization. Accurate travel time estimates thanks to detailed road models make it possible to generate a plan in the morning that can still be adhered to at midday.

Overall, the optimization software addresses home care services of all sizes. Particular potential is offered by large home care services or home care services with several locations, as here an optimization can be carried out beyond the current planning limits. A detailed description of the optimization potentials and how home care services can thus better relieve their home care employees follows in a detailed study.

Sources:

[1] Handelsblatt. (n.d.). Markvolumen in der ambulanten und stationären Pflege in Deutschland in den Jahren 2000 bis 2030 (in Milliarden Euro). In Statista - Das Statistik-Portal. Zugriff am 1. Februar 2019, von https://de.statista.com/statistik/daten/studie/786456/umfrage/markvolumen-in-der-ambulanten-und-stationaeren-pflege-in-deutschland/.

[2] https://www.pflegemarkt.com/2018/01/24/wachstum-und-entwicklung-von-ambulanten-pflegediensten/

[3] https://www.caritas.de/magazin/kampagne/sozial-braucht-digital/startseite-kampagne-2019

[4] Kölner Erklärung zur Pflegesituation der Caritas Köln und Diakonie Michaelshoven (2018)

Download PDF

[[de]]Diese Beiträge könnten Sie auch interessieren:[[en]] These articles may also be of interest to you:

[[de]]* Pflichtfeld[[en]]* Mandatory input field
Danke für Ihre Anfrage, wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen!
Da ist wohl etwas schiefgegangen, bitte versuchen Sie es erneut oder senden Sie uns eine Mail an kontakt@adiutabyte.de .
[[de]]Sie wollen Ihre Tourenplanung optimal gestalten?[[en]]You want to optimize your tour planning?
[[de]]* Zur Bestätigung Ihrerseits erhalten Sie im Anschluss eine E-Mail * [[en]]* For your confirmation you will receive an e-mail *
Vielen Dank für Ihre Anfrage!
Oops! Something went wrong while submitting the form.