Arbeitsbedingte Gesundheitsrisiken erkennen und steuern

Die eigenen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter dauerhaft beschäftigungsfähig zu erhalten, sollte ein zentrales Anliegen von Unternehmen sein. Drei Mittelständler entwickeln aktuell gemeinsam mit einem Forschungspartner ein System, das dynamische Berichte und Prognosen zum Gesundheitsstand von Beschäftigten anbietet und frühzeitige Intervention ermöglicht – zu vergleichbaren Kosten von heutigen Mitarbeiterumfragen.

Mit der Digitalisierung und Globalisierung steigen die Anforderung an die Flexibilität von Unternehmen und Beschäftigten. Zugleich nehmen im Zuge des demografischen Wandels gesundheitlich oder psychisch bedingte Einschränkungen und Ausfälle von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern zu. Ihre Arbeitsfähigkeit und Teilhabe am Erwerbsleben zu erhalten, ist für Unternehmen wie für die Volkswirtschaft von höchster Relevanz. Zum Gesundheitszustand ihrer Belegschaft verfügen Unternehmen aktuell nur über rückblickende Daten aus Mitarbeiterumfragen und Krankmeldungen.

Um mögliche Ausfälle frühzeitig zu erkennen, fehlen Systeme, die – ähnlich einer Wetterprognose – die zukünftige Entwicklung von gesundheitsbezogenen Risiken vorhersagen und erlauben, über Kennziffern und Szenarien die Wirkung von gesundheitsförderlichen Maßnahmen zu modellieren. Ein derartiges System entwickeln aktuell drei Mittelständler – die Heidelberger Health Vision GmbH, die Mannheimer RockstarDevelopers GmbH und die SHE GmbH aus Ludwigshafen – zusammen mit der Universität Heidelberg als Forschungspartner. Das Bundesforschungsministerium fördert das Projekt „KIPROSPER – Künstliche Intelligenz in der Prognose und Steuerung von gesundheitsbedingten Risiken“ im Rahmen des Programm KMU-innovativ über zwei Jahre mit knapp 600.000 Euro.

Arbeitsbedingten Belastungsfaktoren entgegenwirken

Aufbauend auf langjährigen Vorarbeiten entwickeln die Projektpartner ein KI-unterstütztes, skalierungsfähiges System, das es Unternehmen wie auch Beschäftigten ermöglicht, individueller Risiken frühzeitig zu erkennen und geeignete Maßnahmen abzuleiten. Neben einem aktuellen Ist-Bericht soll das System mithilfe von selbstlernenden Algorithmen eine Prognose über die Entwicklung von Arbeitsfähigkeit und Gesundheit der Belegschaft für die nächsten sechs Monate ermöglichen – zu vergleichbaren Kosten von heutigen Mitarbeiterumfragen. Der Datenschutz wird dabei berücksichtigt, die Beschäftigten werden einbezogen.

Der inhaltliche Fokus liegt auf arbeitsbedingten Schutz- und Belastungsfaktoren für die Arbeitsfähigkeit, der gesundheitsbezogenen Produktivität und der psychischen Gesundheit. Ferner sollen gesundheitliche Risiken – insbesondere mit Schmerzen verbundene Muskel-Skelett-Erkrankungen – abgebildet werden, die durch Intervention günstig beeinflussbar sind.

HealthVision GmbH

KI-Entwickler
KMU
Webseite

KI-Entwicklungspartner
RockstarDevelopers GmbH
Universität Heidelberg

Fakten zur Anwendung


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Förderung
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