Das Problem der Zuteilung knapper medizinischer Ressourcen auf Patienten mit unterschiedlichen Krankheiten und Bedürfnissen findet sich in vielen Situationen des klinischen Alltags, wie z. B. in der Notaufnahme oder in Krisengebieten, wieder. Dabei besteht oftmals eine erhebliche Diskrepanz zwischen der angestrebten Effizienz und den tatsächlich erzielten Ergebnissen. Peter Sieb bildet ein entsprechendes Szenario mit Hilfe eines dynamischen Optimierungsproblems ab und untersucht dieses hinsichtlich optimaler Allokationsregeln. Auf Basis der i.A. ungewissen Gesundheitszustände und der Wartezeiten der Patienten sowie organisatorischer und logistischer Gegebenheiten unter Einhaltung der Ressourcenrestriktion leitet Peter Sieb einfach zu implementierende Leitlinien ab, die festlegen, welchem Patienten welche Behandlung zugewiesen werden sollte.

Autorentext

Peter Sieb promovierte am Institut für Operations Research des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) unter der Betreuung von Prof. Dr. Karl-Heinz Waldmann. Seine Forschungsinteressen liegen auf den Bereichen Dynamische Optimierung und Health Care Management.

Inhalt
Partiell beobachtbare Markovsche Entscheidungsprozesse.- Behandlungsplanung.- Allokationsplanung.- Mehrarmige Banditenprozesse.- Strukturaussagen.