Gerber, Nicole

Spinner, Georg

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20    Newsletter TRANSFER SPEZIAL | 2-2022 | zhaw.ch/lsfmDatengetriebene Entscheidungsunter-stützung mittels Bayes’scher NetzwerkeBayesian Networks (BNs) sind statistische Modelle mit einer leicht verständlichen grafischen Darstellung. Mit ih-nen können Abhängigkeiten zwischen vielen Variablen analysiert und visualisiert werden. Ziel des Projekts war es, die Nützlichkeit von BNs bei der Anwendung auf Da-ten im Gesundheitsbereich zu untersuchen. Intrakranielle Aneurysmen (IAs) und Krankenhausverpflegungsprozesse wurden als entsprechende Anwendungsfälle für die Ana-lyse ausgewählt. Während BN Abhängigkeiten in grossen und detaillierten medizinischen Datensätzen von IAs auf-decken konnte, war dies bei der Anwendung auf einen viel kleineren, weniger detaillierten und anonymisierten Daten-satz im Krankenhaus-Catering-Management nicht mög-lich. In Kombination mit einer Simulation, bei der fehlende Daten durch synthetisierte Daten ersetzt wurden, konnten wir zeigen, dass BN potenziell Abhängigkeiten in den Ver-pflegungsprozessen von Krankenhäusern aufdecken kann. Das Projekt bot nicht nur die Möglichkeit, Know-how in der Anwendung von BN und Modellierung zu entwickeln, son-dern bildete auch die Grundlage für mehrere angegliederte Initiativen und weitere Projekte sowie den interdisziplinären Austausch innerhalb der Abteilung. Dr. Georg SpinnerDozent, Forschungsschwerpunkt Computational Health, Institut für Computational Life Sciences, spnn@zhaw.chDr. Nicole GerberDozentin, Kompetenzgruppe  Hospitality und Service Manage-ment, Institut für Facility  Management, geri@zhaw.chBayesian networks analysis for data-driven decision support in healthcare and hospital catering DependenciesDependenciesSimulationFocus on possible dependencies in • room service • food waste • profitability per seating positionTRANSFERABLE?Risk factors for intracranial aneurysms  Data synthesized by simulation Anonymized hospital catering data from“Hotellerie Benchmark”Not enough data to uncover dependencies First development cycleMedical contextSecond development cycleHealthcare management contextAction needed for further research in management context: Main findings about available data Available medical data: many observations per variable, few detailed variables, non-overlapping definitions    Bayesian networks uncover dependenciesAvailable non-medical/management data: too few observations per variable, numerous variables, overlapping of variable definitions, variables not available for all focus questionsSimulation helps to replace missing data with synthesized data, and thereby to uncover dependencies • Further discourse: what do we really want to learn about the system? • Systematically generate more observations with fewer variables and different datasets• Identify suitable existing datasets The project was conducted at ZHAW by the Institute of Computational Life Sciences (ICLS) and the Institute of Facility Management (IFM), and was funded by the Department of Life Sciences & Facility Management, ZHAW.For further details, contact georg.spinner@zhaw.chBayesian networks Bayesian networks Bayesian networks Abb.: Datengetriebene Entscheidungsunterstützung mittels Bayes’scher Netzwerke bei intrakraniellen Aneurysmen und in der Spitalgastronomie

Datengetriebene Entscheidungsunterstützung mittels Bayes’scher Netzwerke

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Datengetriebene Entscheidungsunterstützung mittels Bayes’scher Netzwerke

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