Ethiopien: Optimiertes Gesundheitsnetzwerk dank lernbasierter Planung

Im Rahmen der globalen Bemühungen zur Erreichung des UN-Ziels 3 „Universeller Zugang zu Gesundheitsversorgung“ arbeitet das äthiopische Gesundheitsministerium mit dem Ethiopian Public Health Institute zusammen, um die Gesundheitszentren im ganzen Land auszubauen. Trotz des klaren Ziels kann jedoch nur ein Teil der geplanten Maßnahmen jedes Jahr umgesetzt werden, weil die Mittel begrenzt sind und andere Prioritäten bestehen.

Um die begrenzten Ressourcen gezielt einzusetzen, wurde das Tool Health Access Resource Planner (HARP) entwickelt. HARP nutzt ein fundiertes Entscheidungsunterstützungssystem, das die Planung von Gesundheitszentren in mehreren Schritten ermöglicht. Ziel ist es, die Bevölkerungsabdeckung zu maximieren, während gleichzeitig regionale Gleichheitsziele bei jedem Planungsschritt eingehalten werden.

Das System bietet zwei leistungsstarke Algorithmen: Erstens einen lernbasierten Ansatz, der die Empfehlungen von Experten in jedem einzelnen Schritt verbessert, und zweitens einen Greedy-Algorithmus für die mehrstufige Planung. Beide Verfahren liefern starke Worst‑Case‑Approximationen und wurden in drei Regionen getestet, wo sie die Wirksamkeit der Planung deutlich erhöht haben.

Die Ergebnisse zeigen, dass HARP nicht nur die Effizienz der Mittelverwendung steigert, sondern auch die Versorgungsgerechtigkeit in ganz Äthiopien fördert. Durch die Kombination von Optimierung und maschinellem Lernen bietet das Tool einen zukunftsweisenden Ansatz für die Gesundheitsplanung in ressourcenbeschränkten Ländern.