Die Professur stellt sich vor
Die Professur Management Science befasst sich in Forschung und Lehre mit der Planung und Analyse von Dienstleistungsprozessen im Gesundheitssektor. Das Modellieren, Analysieren und Optimieren von praxisrelevanten Problemstellungen durch quantitative Verfahren in den Bereichen Business Analytics und Operations Management steht im Vordergrund der Tätigkeit. Die Forschungsarbeiten erfolgen in enger Kooperation mit der Praxis.
Unser Forschungsprofil
Zentrale Forschungsfragestellungen befassen sich mit dem Prozess-, Ressourcen-, Qualitäts- und Informationsmanagement. Unsere Forschungsaktivitäten gliedern sich dabei in die folgenden beiden 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 Science and Decision Making Im Forschungsbereich Data Science and Decision Making versucht der Lehrstuhl Data Science Methoden und Maschinelle Lernverfahren 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.
Forschungsschwerpunkte
- Resourcenplanung
- Personaleinsatzplanung
- Operationsraumplanung
- Patientenflussoptimierung
- Terminvergabesysteme
- Medizinische Entscheidungsunterstützung
- KI im Gesundheitswesen
- Home Care
Publikationen
Hier finden Sie eine Übersicht der Publikationen
Optimizing hospital sterilization operations: A column generation approach for parallel batch scheduling with job families
Optimizing hospital sterilization operations: A column generation approach for parallel batch scheduling with job families
Scarce, scarcer, scarcest: performance-flexible AI-based planning of elective surgeries for efficient and effective intensive care capacity management
Scarce, scarcer, scarcest: performance-flexible AI-based planning of elective surgeries for efficient and effective intensive care capacity management
Task assignments with rotations and flexible shift starts to improve demand coverage and staff satisfaction in healthcare
Task assignments with rotations and flexible shift starts to improve demand coverage and staff satisfaction in healthcare
Scarce, scarcer, scarcest: performance-flexible AI-based planning of elective surgeries for efficient and effective intensive care capacity management
Scarce, scarcer, scarcest: performance-flexible AI-based planning of elective surgeries for efficient and effective intensive care capacity management
Scarce, scarcer, scarcest: performance-flexible AI-based planning of elective surgeries for efficient and effective intensive care capacity management
Scarce, scarcer, scarcest: performance-flexible AI-based planning of elective surgeries for efficient and effective intensive care capacity management
Can Machine Learning Methods Improve the Prediction of Postoperative ICU Requirements? Real-World Evidence and Practical Implications
Can Machine Learning Methods Improve the Prediction of Postoperative ICU Requirements? Real-World Evidence and Practical Implications
A roadmap for integrating fairness in personnel planning and scheduling in hospitals
A roadmap for integrating fairness in personnel planning and scheduling in hospitals
Clinical Benefits of a Randomized Allergy App Intervention in Grass Pollen Sufferers: A Controlled Trial
Clinical Benefits of a Randomized Allergy App Intervention in Grass Pollen Sufferers: A Controlled Trial
Management accountants’ roles and management controls in hospitals at times of strain — Experiences during the Corona pandemic
Management accountants’ roles and management controls in hospitals at times of strain — Experiences during the Corona pandemic
Task assignments with rotations and flexible shift starts to improve demand coverage and staff satisfaction in healthcare
Task assignments with rotations and flexible shift starts to improve demand coverage and staff satisfaction in healthcare
Prediction of Postoperative ICU Requirements: Closing the Translational Gap with a Real-World Clinical Benchmark for Artificial Intelligence Approaches
Prediction of Postoperative ICU Requirements: Closing the Translational Gap with a Real-World Clinical Benchmark for Artificial Intelligence Approaches
Task assignments with rotations and flexible shift starts to improve demand coverage and staff satisfaction in healthcare
Task assignments with rotations and flexible shift starts to improve demand coverage and staff satisfaction in healthcare
Alumni
|
Alumni - Wissenschaft
|
Alumni - Praxis
|
|
Kontakt zur Arbeitsgruppe
Erreichbarkeit
Postadresse
Prof. Dr. Jens O. Brunner
Universität Siegen
Fakultät III - Wirtschaftswissenschaften,
Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsrecht
Professur für Management Science
US-D 425
Adolf-Reichwein-Str. 2a
57076 Siegen
Besucheradresse
Prof. Dr. Jens O. Brunner
Professur für Management Science
US-D 425
Kohlbettstr. 15
57072 Siegen
Weitere Informationen
Bitte wenden Sie sich an Prof. Dr. Jens O. Brunner.