Wir sehen zwar ein beeindruckendes Wachstum im Bereich des digitalen Gesundheitswesens, aber die Pandemie hat uns auch gezeigt, dass viele Kommunikations- und Interaktionssysteme zwischen den Leistungserbringern immer noch auf einer veralteten Infrastruktur beruhen, sogar auf Fax. Aufgrund des föderalen Aufbaus des Schweizer Gesundheitssystems und des komplexen Zusammenspiels und der Steuerung zwischen Bund, Kantonen und Gemeinden gibt es zusätzliche Herausforderungen. Wer entscheidet zum Beispiel, welches System verwendet wird, wie wird der Datenschutz angesichts der hochsensiblen Gesundheitsdaten geregelt usw.

Ein Beispiel aus der globalen Forschung von Deloitte veranschaulicht das Potenzial:

Globale Inspiration 1: Tool zur Vorhersage der Patientenaufnahme

Die öffentlichen Krankenhäuser in Queensland verwenden das Patient Admission Prediction Tool (PAPT), um die Aufnahme von Patienten, die Art der Verletzungen, deren Auswirkungen auf die Bettenverfügbarkeit, den Urlaub des Personals usw. Stunden, Wochen oder sogar ein Jahrzehnt im Voraus vorherzusagen. Insbesondere im Hinblick auf den Pflege- und Fachkräftemangel hilft dies auch bei einer besseren Einsatzplanung für das Personal. Die Vorhersagen werden durch die Identifizierung von Mustern in den Aufzeichnungen erstellt und durch den Vergleich von Vorhersagen mit historischen Daten getestet. Im Ergebnis sparen die Krankenhäuser in Queensland 2,5 Millionen US-Dollar pro Jahr, während der Gesamtnutzen für den Staat aufgrund der verbesserten Patientenergebnisse bei bis zu 80 Millionen US-Dollar pro Jahr liegen könnte. Rund 50 Krankenhäuser in Queensland nutzen das Tool, das eine Trefferquote von bis zu 95% aufweist.

Zwar gibt es bereits eine Reihe von Initiativen in der Forschung und darüber hinaus, bei denen anonymisierte AHV-Daten verwendet werden, um besser zu verstehen, wie wirtschaftlich schwache Bevölkerungsgruppen in den Arbeitsmarkt integriert werden können, doch zeigen internationale Beispiele, dass noch mehr getan werden kann:

Globale Inspiration 2: Tool zur Entscheidungshilfe

In Estland, einem führenden Land im Bereich der vernetzten Verwaltung, erweist sich das Entscheidungshilfetool der Arbeitslosenversicherung als besonders effektiv. Das KI-gestützte System, das anhand von mehr als 100.000 Kundendatensätzen trainiert wurde, wurde entwickelt, um die Wahrscheinlichkeiten verschiedener Beschäftigungswege für Kunden vorherzusagen und den Beamten zu helfen, Arbeitslose auf effiziente Wege der Arbeitssuche zu lenken. Der nächste Schritt in der Entwicklung des Arbeitsamtes ist ein KI-gestütztes Tool zur Vorhersage des Arbeitslosigkeitsrisikos für Arbeitnehmer, die derzeit einen Job haben. Es hilft ihnen, vorauszuplanen, indem es ihnen Schulungen und Qualifikationen anbietet, um den Verlust ihres Arbeitsplatzes zu vermeiden oder sich für neue Möglichkeiten umzuschulen.

Auch in der Schweiz müssen wir verstehen, wie wir mit den geteilten Zuständigkeiten zwischen föderalen und kantonalen Behörden und der höheren Sensibilität umgehen können, wenn es um die Verknüpfung und Analyse von personenbezogenen Daten geht, insbesondere von Daten, die sich im Besitz von Behörden befinden.

Computer Vision eröffnet völlig neue Möglichkeiten, um z.B. Bilddaten (z.B. von Überwachungsanlagen) zu nutzen, um den Verkehr zu optimieren und zu überwachen, sei es zur Stauvermeidung in der Hauptverkehrszeit oder zu Sicherheits- und Überwachungszwecken, z.B. für Polizei und Grenzkontrolle. Natürlich stellt sich auch die Frage nach dem Schutz der Privatsphäre, z.B. ob wir Kennzeicheninformationen verwenden dürfen. 2 Beispiele aus unserer globalen Studie können hier als Inspiration dienen:

Globale Inspiration 3: Digitaler Zwilling

Der digitale Zwilling gibt San Diego Optionen zur Bekämpfung von Verkehrsstaus: Auf der Suche nach einer Lösung für die verstopften Strassen in der Innenstadt und die Pendlerautobahnen zur Hauptverkehrszeit hat die San Diego Association of Governments (SANDAG) die Technologie des digitalen Zwillings genutzt. Das KI-gestützte Tool hat es den Beamten ermöglicht, eine umfassende Palette potenzieller Projekte - von Stadtbahnsystemen bis hin zu Ridesharing und Elektrorollern - zu prüfen und zu vergleichen, die über die traditionelle Lösung des Ausbaus von Straßen hinausgehen. Das Tool generiert Ergebnisse innerhalb von Stunden oder Tagen und ermöglicht es den Bürgern, sich ein Bild davon zu machen, wie sich eine neue Stadt oder ein geplantes Bauprojekt auf ihre Mobilität auswirken könnte.

US-Städte setzen Analysen ein, um Schneepflüge und Müllwagen effizient einzusetzen: Wenn Sie in Echtzeit verfolgen können, wo Schneepflüge und Kehrmaschinen waren und wohin sie fahren, steigert das die Effizienz. Die Städte statten ihre Fahrzeuge zunehmend mit Sensoren aus, um Informationen über den Standort, den Strassenzustand, die Temperatur und die Effektivität zu sammeln und diese an die Flottenmanager und die Öffentlichkeit weiterzuleiten. Mit cloudbasierter Technologie, die Daten mit Social Media Feeds, Verkehrsberichten und Dopplerradar kombiniert, können Manager bessere und schnellere Entscheidungen über die Optimierung der Lkw-Stationierung und -Route treffen und die redundante Abdeckung bestimmter Gebiete vermeiden. Außerdem werden die Bürger über den Standort und den Zeitpunkt des Dienstes informiert, wodurch unnötige Anrufe vermieden werden.