Matching-Plattform für Medizin Praktika

Für MedizinstudentInnen der Universität Bern ist es eine Herausforderung den passenden Praktikumsplatz zu finden. Dieser Prozess wurde zerlegt, vereinfacht und beschleunigt, in dem Profile miteinander verglichen und passende zusammengeführt werden. Kriterien für ein Matching sind beispielsweise die Nähe zum Wohnort, die Verfügbarkeit eines Lehrarztes oder Lehrärztin und derenmedizinisches Angebot. Bisher wurde das Matching aufwändig über nicht integrierte Systeme und Excel-Dateien gemacht. Die Prozesse waren langwierig und abhängig von mehreren Personen. Mit der neuen Plattform wurde dieser Prozess vereinfacht und automatisiert.

Matching für Studenten und Ärzte 

Um der Problematik Abhilfe zu schaffen, hat das BIHAM die Entwicklung einer Matching-Plattform in Auftrag gegeben. Die Projektverantwortung beim BIHAM lag bei Prof. Dr. med. Peter Jüni, das Digitalisierungs-Konzept und die Umsetzung der Plattform bei Previon. Ziel war es den ganzen Zuteilungpsrozess online abzubilden, zu automatisieren und zu vereinfachen. In Zusammenarbeit mit nextage wurde das Projekt innerhalb weniger Monate in einem agilen Vorgehensmodell umgesetzt – vom Konzept über die Visualisierung und Umsetzung bis hin zum Golive. Das System wird nun weiter ausgebaut, um weitere unterstützende Prozesse abzubilden und verfügbar zu machen.

• Für ein optimales Matching wird die Distanz zwischen Studierenden und möglichen LehrärztInnen herangezogen. Dabei wird sowohl die geografische Distanz, als auch die Reisezeit mit öffentlichen Verkehrsmitteln berücksichtigt.
• Das Angebot der LehrärztInnen wird den Wünschen der Studierenden (z.B. Anwendung von Komplementärmedizin, gute Französischkenntnisse, etc) gegenübergestellt, so dass möglichst passende Matches entstehen.
• Weiter werden die Kapazitäten der LehrärztInnen durch verschiedene Algorithmen optimal genutzt und Studenten entsprechend verteilt.
• Die LehrärztInnen können ihr Angebot selbständig pflegen und sehen jederzeit live die aktuellen Zuteilungen.

Lean und agil zum Erfolg

Die Plattform wurde nach dem agilen Projektvorgehen iterativ entwickelt und in mehreren Phasen ausgerollt. Nach dem Minimal Viable Product wurde die produktive Umgebung in jeder Phase durch weitere Features ergänzt. So konnte schnell und jederzeit auf Feedback aus dem operativen Betrieb reagiert und Korrekturen, wo nötig angebracht werden. 

Dieses Vorgehen sorgte für eine stabile Plattform, die schon früh unter produktiven Bedingungen getestet wurde, es war somit kaum überraschend, dass die wichtigste Phase der Zuteilung ohne grössere Probleme über die Bühne ging. Bereits eine Stunde nach Start der Phase konnten über 30% der Studierenden über die Matching-Funktion eine passende LehrärztIn finden. 

Aufgrund der Aktualität des Themas und dem nachweislich hohen Nutzen für den Kunden sind wir von Previon vom Mehrwert und der Langlebigkeit der Plattform überzeugt. Mit unserem OpenSource-Matching-Framework sind wir schnell in der Lage, unterschiedliche Bedürfnisse auf einer Digitalen Plattform zu matchen!