Diese Seite wurde aus dem Englischen übersetzt.
Gesundheitswesen
Ein KI-gestütztes Analyse- und Prognosetool fürs Gesundheitswesen bauen
Kliv ist ein KI-App-Builder. Beschreiben Sie Ihre Praxisleitstelle, und daraus entstehen Besuchszahlen-Historie, Personalpläne, nächtliche Prognoseläufe, Prognosebewertung und morgendliche Übergabezettel.
Geben Sie Ihre Idee einfach in das Textfeld ein, und AI baut sie für Sie
Was ist Kliv?
Kliv ist keine Klinik-Analytics-Suite mit generischen Dashboards – es ist eine KI, die Software für Sie baut.
Sie beschreiben die App, die Sie brauchen, in eigenen Worten, und Kliv baut sie: die Datentabellen, geplanten Jobs, Berechnungen, Ansichten und Zugriffsregeln. Was Sie bekommen, ist eine echte App, die Ihnen gehört. Sie können sie auf Ihren eigenen Konten betreiben, sensible Daten aus den Teilen heraushalten, die sie nicht brauchen, und sie später durch weitere Anfragen verändern. Es ist keine Vorlage.
Auf dieser Seite ist diese App eine Praxisleitstelle für Nachfrageprognosen. Kliv baut alle Arten von Web-Apps; das hier ist ein Beispiel.
Warum ein eigenes Analysetool fürs Gesundheitswesen bauen?
Eine Praxisgruppe verfügt vielleicht über jahrelange Terminhistorie und plant den Montagmorgen trotzdem aus dem Bauch heraus. Die entscheidende Frage ist lokal: Welches Volumen ist an welchem Standort zu welcher Stunde zu erwarten, und wo ist der Dienstplan zu dünn besetzt?
Kliv kann eine fokussierte Leitstelle bauen – aus Besuchszähldaten, Personaldaten, Prognoseläufen, Prognosebewertung und einem morgendlichen Übergabezettel, mit dem jeder Standort arbeiten kann.
Das Rohmaterial der Prognose
Die Leitstelle speichert Zähldaten, Personalpläne, Prognoseläufe und den Zettel, den jeder Standort liest.
Besuchshistorie
Jeder Termin wird zu einer Zeile mit Standort, Stunde und Ergebnis: wahrgenommen, Terminausfall oder Laufkundschaft. Die Leitstelle arbeitet mit Zähldaten, nicht mit Patientenakten.
Der Personalplan
Der Plan speichert, wer pro Standort und Schicht im Dienst ist – Pflegekräfte, Empfang und Behandelnde eingeschlossen. Nachfrage gegen verfügbares Personal wird zu einer Abfrage.
Prognosen mit Verlauf
Jede Prognose speichert, wann sie erstellt wurde, mit welcher Version der Prognoselogik und für welche Woche. So bleiben Vorhersagen für die Bewertung verfügbar.
Die Bewertung
Jeden Montag wird die Prognose der Vorwoche mit den tatsächlichen Zahlen verglichen, und die Abweichung landet in einer Tabelle.
Der Übergabezettel
Um 7:15 Uhr erhält jeder Standort die erwartete Auslastung pro Stunde, die Abweichungen von gestern und die dünn besetzten Zeiten von heute.
Ein Beispiel: Katjas Praxisgruppe mit drei Standorten
So könnte eine Praxisgruppe ein mit Kliv gebautes Analyse- und Prognosetool fürs Gesundheitswesen nutzen. Das ist nur ein Beispiel – Sie würden Ihre eigenen Standorte, Besuchsdaten, Prognoselogik und Personalregeln beschreiben.
Aus der Terminhistorie werden Zähldaten
Drei Jahre an Terminplan-Exporten werden zu einer einzigen Tabelle mit 61.000 Besuchsdatensätzen. Die erste brauchbare Kennzahl ist eindeutig: Terminausfälle liegen insgesamt bei 11 % und in der ersten Stunde am Montag bei 19 %.
Die nächtliche Prognose verlässt den Laptop
Die Prognoselogik, die Katjas Analystin bisher in einem Notebook pflegte, wird zu einer typisierten serverseitigen Funktion, die jede Nacht um zwei Uhr läuft.
Prognosen gewinnen Vertrauen, bevor der Personalplan sich ändert
Vier Wochen lang erstellt die Leitstelle im Hintergrund Prognosen und bewertet sich selbst anhand der tatsächlichen Werte. Ab Woche fünf ist die Abweichung klein genug, um Personalentscheidungen darauf zu stützen.
Personalanpassung im September, noch vor dem Ansturm
Für die Akutambulanz wird ab Mitte Oktober mit langen Wartezeiten an Donnerstagabenden gerechnet. Der Personalplan ändert sich drei Wochen, bevor der Andrang es erzwungen hätte.
Jeder Standort startet mit seinem eigenen Zettel
Lindenstraße, Hafenweg und die Akutambulanz lesen jeweils morgens den Zettel für ihren eigenen Standort. Die Diskussion verschiebt sich von der Frage, ob die Zahl stimmt, hin zu der Frage, was jetzt zu tun ist.
Beschreiben Sie, was Sie bauen möchten
Kliv baut nach Ihrer Beschreibung – je mehr Details Sie liefern, desto näher trifft die erste Version. Nennen Sie die Zähldaten, die Sie nutzen, den Zeitplan, die Prognoselogik, die Bewertung und die Zugriffsregeln. Hier sind drei Beispiele zum Weiterdenken:
Nachfrage einer Praxisgruppe
Besuchshistorie, Terminausfälle, Prognoseläufe und Bewertungen.
“Bauen Sie eine Nachfrageprognose-Leitstelle für eine Praxisgruppe mit drei Standorten. Importieren Sie die Besuchshistorie als Zeilen mit Standort, Stunde und Ergebnis – wahrgenommene Termine, Terminausfälle und Laufkundschaft. Lassen Sie unsere Prognose jede Nacht laufen, vergleichen Sie die Prognose jeden Montag mit den tatsächlichen Werten, und erstellen Sie einen Personalplan pro Standort.”
Personalplanung für die Akutambulanz
Stündliche Ankünfte und dünn besetzte Schichten.
“Bauen Sie ein Personalplanungstool für die Akutambulanz, das stündliche Ankünfte aus zwei Jahren Besuchszahlen prognostiziert, die erwartete Nachfrage mit dem eingeplanten Personal aus Pflege und Empfang vergleicht und Schichten mit Personalmangel markiert.”
Impfkampagne
Impfdosen, Terminblöcke und Durchsatz.
“Bauen Sie einen Planer für Impfkampagnen, der den Bestand an Impfdosen erfasst, Terminblöcke pro Standort bucht, den wöchentlichen Durchsatz dem Lieferplan gegenüberstellt und Wochen mit knapper Kapazität oder knappem Bestand markiert.”
Worauf der Übergabezettel beruht
Die Datenschutzentscheidung ist Teil des Designs. Standortleitungen sehen die Zahlen des eigenen Hauses, und die Gruppenansicht gehört der Betriebsleitung. Weil die Leitstelle Besuche zählt statt Akten zu lesen, gelangen klinische Inhalte nicht in den Prognoseworkflow.
Die Prognoselogik bleibt einsehbar. Sie ist eine typisierte TypeScript-Funktion in der App. Die Analystin kann Annahmen lesen, ändern, versionieren, und jede Prognose vermerkt, welche Version sie erzeugt hat.
Der Assistent kann Fragen wie „Was haben wir für diese Woche letztes Jahr prognostiziert, und was ist passiert?“ anhand der Datenzeilen der App beantworten – begrenzt auf das, was der jeweilige Login lesen darf.
Praxen betreiben viele fokussierte Tools wie dieses. Kliv für interne Tools ist der Ort, an dem die anderen zusammenkommen.
Häufige Fragen
Was genau ist Kliv?
Kliv ist eine KI, die aus einer Beschreibung individuelle Web-Apps baut. Für die Praxisprognose kann sie Zähltabellen, Personalpläne, geplante Prognoseläufe, Prognosebewertung, Übergabezettel und zugriffsbeschränkte Ansichten bauen.
Bekomme ich eine echte App oder eine Vorlage?
Eine echte App. Kliv baut die Importe, Berechnungen, geplanten Jobs, Ansichten und Berechtigungen für Ihre Standorte und Ihren Betriebsablauf.
Kann ich sie nach dem Bau noch ändern?
Ja. Fordern Sie einen neuen Standort, eine andere Prognoseberechnung, ein weiteres Feld im Übergabezettel oder neue Berechtigungen an, und Kliv aktualisiert die App.
Wer erstellt die Prognose?
Sie definieren die Logik. Kliv baut die Leitstelle, die sie nach Zeitplan ausführt, jede Prognose speichert, bewertet und in den Personalplan einspeist.
Landen Patientendaten in diesem System?
Das zugrunde liegende Design arbeitet mit Zähldaten: Standort, Stunde und Ergebnis. Für den Prognoseworkflow werden keine Inhalte aus Patientenakten benötigt.
Was passiert, wenn die Prognose danebenliegt?
Sie wird bewertet. Abweichungen werden neben der Version der Prognoselogik gespeichert, die sie erzeugt hat, sodass Fehler zum Beleg für die nächste Überarbeitung werden.
Kann jeder Standort seine eigene Ansicht haben?
Ja. Eine Standortleitung kann auf die Zeilen des eigenen Standorts beschränkt werden, während die Betriebsleitung gruppenweit lesen kann.
Kann der Übergabezettel jeden Morgen verschickt werden?
Ja. Ein geplanter Job kann zu der von Ihnen festgelegten Uhrzeit einen Zettel pro Standort erzeugen, etwa jeden Morgen um 7:15 Uhr.
Können wir alte Terminplan-Exporte importieren?
Ja. Historische Exporte können zu Besuchszähldaten mit Standort, Stunde und Ergebnis werden.
Können wir die Prognosegenauigkeit im Zeitverlauf sehen?
Ja. Jede Prognose und jeder Ist-Wert können gespeichert werden, sodass sich die Genauigkeit nach Woche, Standort und Version auswerten lässt.
Kann ich später von Kliv weg wechseln?
Ja. Der App-Quellcode lässt sich mit Ihrem eigenen Git-Repository synchronisieren, und Ihre Zähl- und Personaldaten bleiben Ihr Eigentum.
Ist das klinische Entscheidungsunterstützung?
Nein. Diese Seite beschreibt ein Betriebstool für Personalplanung und Nachfragezahlen, keine klinische Beratung oder Patientendiagnose.
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