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
Flexible shift scheduling of healthcare workers using column generation
Flexible shift scheduling of healthcare workers using column generation
The AI ethics of digital COVID-19 diagnosis and their legal, medical, technological, and operational managerial implications
The AI ethics of digital COVID-19 diagnosis and their legal, medical, technological, and operational managerial implications
Simulation der Letalität nach verschiedenen Ex-ante- und Ex-post-Triage-Verfahren bei Menschen mit Behinderungen und Vorerkrankungen
Simulation der Letalität nach verschiedenen Ex-ante- und Ex-post-Triage-Verfahren bei Menschen mit Behinderungen und Vorerkrankungen
Covid-19 triage in the emergency department 2.0
Covid-19 triage in the emergency department 2.0
Stable annual scheduling of medical residents using prioritized multiple training schedules to combat operational uncertainty
Stable annual scheduling of medical residents using prioritized multiple training schedules to combat operational uncertainty
Optimized planning of nursing curricula in dual vocational schools focusing on the German health care system
Optimized planning of nursing curricula in dual vocational schools focusing on the German health care system
„Triagegesetz“ – Regelung mit fatalen Folgen
„Triagegesetz“ – Regelung mit fatalen Folgen
Digitale Personaleinsatzplanung in ambulanten und stationären anästhesiologischen Versorgungseinrichtungen: Ergebnisse einer Online-Umfrage
Digitale Personaleinsatzplanung in ambulanten und stationären anästhesiologischen Versorgungseinrichtungen: Ergebnisse einer Online-Umfrage
Analyzing the accuracy of variable returns to scale data envelopment analysis models
Analyzing the accuracy of variable returns to scale data envelopment analysis models
Airborne pollen grain detection from partially labelled data utilising semi-supervised learning
Airborne pollen grain detection from partially labelled data utilising semi-supervised learning
Machine Learning–Supported Prediction of Dual Variables for the Cutting Stock Problem with an Application in Stabilized Column Generation
Machine Learning–Supported Prediction of Dual Variables for the Cutting Stock Problem with an Application in Stabilized Column Generation
Simulation of the mortality after different ex ante (secondary) and ex post (tertiary) triage methods in people with disabilities and pre-existing diseases
Simulation of the mortality after different ex ante (secondary) and ex post (tertiary) triage methods in people with disabilities and pre-existing diseases
Alumni
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Alumni - Wissenschaft
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Alumni - Praxis
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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.