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Künstliche Intelligenz im BGM


Die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) im Betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) bietet verschiedene Möglichkeiten, um die Gesundheit und das Wohlbefinden der Mitarbeiter zu verbessern. Die Integration von KI-basierten Lösungen kann dabei helfen, Gesundheitsrisiken zu identifizieren, personalisierte Gesundheitsprogramme zu erstellen, automatisierte Gesundheitsberatung anzubieten, frühzeitig Anzeichen von Erkrankungen zu erkennen und präventive Maßnahmen zu ergreifen. Im Folgenden werden fünf Möglichkeiten beschrieben, wie Unternehmen die Vorteile von KI im BGM nutzen können.


Risikoidentifikation:

KI-basierte Systeme können Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und analysieren, um Gesundheitsrisiken der Mitarbeiter zu identifizieren. Dazu gehören beispielsweise Daten zu Ernährungsgewohnheiten, Bewegungsmustern, Schlafverhalten, Stresslevel und Arbeitsbedingungen. Auf Basis dieser Daten können gezielte Maßnahmen ergriffen werden, um die Gesundheit der Mitarbeiter zu verbessern. Beispielsweise kann ein Unternehmen ein Programm zur Gewichtsreduzierung oder Stressbewältigung anbieten, wenn ein hoher Bedarf dafür besteht.


Personalisierte Gesundheitsprogramme:

KI kann genutzt werden, um personalisierte Gesundheitsprogramme für Mitarbeiter zu erstellen, die auf ihren individuellen Bedürfnissen und Gesundheitszielen basieren. Dazu können KI-basierte Systeme Daten wie Alter, Geschlecht, Gesundheitszustand und Präferenzen sammeln und analysieren, um Gesundheitsprogramme zu entwickeln, die den individuellen Bedürfnissen und Zielen der Mitarbeiter entsprechen. Beispielsweise kann ein Programm zur Stressbewältigung entwickelt werden, das auf die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen eines Mitarbeiters zugeschnitten ist.


Automatisierte Gesundheitsberatung:

KI-basierte Systeme können automatisierte Gesundheitsberatung und -coaching anbieten, um Mitarbeitern dabei zu helfen, gesunde Verhaltensweisen zu entwickeln und aufrechtzuerhalten. Diese Systeme können auf Basis von Gesundheitsdaten und Verhaltensmustern der Mitarbeiter personalisierte Ratschläge und Tipps geben. Beispielsweise kann ein System automatisch Ratschläge zur Verbesserung der Schlafqualität oder zur Steigerung der körperlichen Aktivität geben.


Früherkennung von Erkrankungen:

KI kann genutzt werden, um Gesundheitsdaten der Mitarbeiter zu überwachen und frühzeitig Anzeichen von Erkrankungen zu erkennen. Dazu können KI-basierte Systeme Daten wie Blutdruck, Herzfrequenz, Blutzucker oder Cholesterin sammeln und analysieren, um Abweichungen von normalen Werten frühzeitig zu erkennen. Auf dieser Grundlage können die Mitarbeiter frühzeitig über mögliche Risiken informiert werden, um eine frühzeitige Behandlung zu ermöglichen.


Präventive Maßnahmen:

KI-basierte Systeme können genutzt werden, um präventive Maßnahmen zu ergreifen, wie beispielsweise die Einführung von ergonomischen Arbeitsplätzen oder die Verbesserung der Luftqualität am Arbeitsplatz. Dazu können KI-basierte Systeme Daten zur Umgebung und Arbeitsbedingungen der Mitarbeiter sammeln und analysieren, um potenzielle Gefahrenquellen zu identifizieren und präventive Maßnahmen zu ergreifen, um die Gesundheit der Mitarbeiter zu schützen.


Zusammenfassung

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz im Betrieblichen Gesundheitsmanagement kann Unternehmen dabei helfen, die Gesundheit und das Wohlbefinden ihrer Mitarbeiter zu verbessern. Die fünf beschriebenen Möglichkeiten, Risikoidentifikation, personalisierte Gesundheitsprogramme, automatisierte Gesundheitsberatung, Früherkennung von Erkrankungen und präventive Maßnahmen, bieten Unternehmen verschiedene Wege, um ihre Mitarbeiter bei der Förderung ihrer Gesundheit zu unterstützen.


Quellen

  • Compernolle, S. (2019). The potential of machine learning in corporate health management. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(13), 2297.

  • Lavalle, J., Cappelli, P., & Kalinowski, M. (2018). People analytics for the digital age. MIT Sloan Management Review, 59(4), 79-84.

  • Shanafelt, T. D., Boone, S., Tan, L., Dyrbye, L. N., Sotile, W., West, C. P., ... & Swensen, S. J. (2016). Burnout and satisfaction with work-life balance among US physicians relative to the general US population. Archives of Internal Medicine, 176(7), 1001-1003.

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