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
Balancing control and autonomy in master surgery scheduling: Benefits of ICU quotas for recovery units
Balancing control and autonomy in master surgery scheduling: Benefits of ICU quotas for recovery units
A Scalable Forecasting Framework to Predict COVID-19 Hospital Bed Occupancy
A Scalable Forecasting Framework to Predict COVID-19 Hospital Bed Occupancy
Detecting Airborne Pollen Using an Automatic, Real-Time Monitoring System: Evidence from Two Sites
Detecting Airborne Pollen Using an Automatic, Real-Time Monitoring System: Evidence from Two Sites
Homogeneity and Best Practice Analyses in Hospital Performance Management: An Analytical Framework
Homogeneity and Best Practice Analyses in Hospital Performance Management: An Analytical Framework
Analyzing the relationship between physicians’ experience and surgery duration
Analyzing the relationship between physicians’ experience and surgery duration
Managing admission and discharge processes in intensive care units
Managing admission and discharge processes in intensive care units
Predicting intensive care unit bed occupancy for integrated operating room scheduling via neural networks
Predicting intensive care unit bed occupancy for integrated operating room scheduling via neural networks
Assessing the impact of uncertainty and the level of aggregation in case mix planning
Assessing the impact of uncertainty and the level of aggregation in case mix planning
Benchmarking the Benchmarks – Comparing the accuracy of Data Envelopment Analysis models in constant returns to scale settings
Benchmarking the Benchmarks – Comparing the accuracy of Data Envelopment Analysis models in constant returns to scale settings
A robust framework for task-related resident scheduling
A robust framework for task-related resident scheduling
Automated Classification of Airborne Pollen using Neural Networks
Automated Classification of Airborne Pollen using Neural Networks
The use of Data Envelopment Analysis (DEA) in healthcare with a focus on hospitals
The use of Data Envelopment Analysis (DEA) in healthcare with a focus on hospitals
Seitennummerierung
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.