Ziel dieses Projektes ist es, energieintensive Bildgebungsmodalitäten sowie weitere elektronische Geräte in einer Krankenhausumgebung ausfindig zu machen, indem ihr Netzwerkstatus überwacht wird und die Ergebnisse in Echtzeit-Dashboards dargestellt werden, um den Energieverbrauch zu reduzieren.
Unsere radiologische Abteilung der Tertiärversorgung betreibt rund 60 medizinische Bildgebungssysteme (einschließlich 5 CT, 6 MRI, 2 PET-CT, 12 Röntgeneinheiten, 4 Angiografie-Einheiten, 7 Ultraschallgeräte). Für dieses Projekt wurden die Bildgebungssysteme sowie zusätzlich 80 PACS-Arbeitsstationen für die diagnostische Auswertung, 165 PCs, 6 Monitore/Smart-PCs und 53 Drucker überwacht. Ein selbstentwickeltes Python-Skript fragt automatisch den Netzwerkstatus ("online" vs. "offline") aller Geräte in 15-Minuten-Intervallen ab, indem es die entsprechenden Netzwerkgeräte anpingt. Clientnamen, Netzwerkstatus und Zeitstempel werden in einer SQL-Datenbank erfasst. Die Daten können aus der Datenbank abgefragt und mit Open-Source- oder kommerziell erhältlichen Business-Intelligence-Softwarelösungen visualisiert werden.
Das Monitoring-System bestätigte unsere derzeitige Praxis, die meisten unserer nicht produktiven, im Leerlauf befindlichen energieintensiven medizinischen Bildgebungs- und anderen elektronischen Geräte außerhalb der Arbeitszeiten abzuschalten. Es konnten jedoch auch 6 medizinische Bildgebungssysteme, 16 PACS-Arbeitsstationen/PCs, 20 Drucker und 6 Dashboard-Monitore identifiziert werden, die zuvor außerhalb der regulären Arbeitszeiten eingeschaltet blieben. Diese konnten zur Energieeinsparung ausgeschaltet werden ohne Auswirkungen auf die Arbeitsweise. Die durch diese Änderung realisierte jährliche Energieeinsparung beträgt 72.337 kWh, was rund 18.259 € an Energiekosten und 9,26 Tonnen an Kohlenstoffdioxid-Emissionen entspricht. Die eingesparte Energiemenge ist äquivalent zum Betrieb von drei CTs oder dem Energieverbrauch von 13,9 Vier-Personen-Haushalten.
Das Monitoring-System ist eine simple und als open-source erhältliche Software, die die Identifikation von nicht benutzten Netzwerkgeräten insbesondere außerhalb der Bürozeiten ermöglicht. Nicht-produktive und eingeschalten gelassene Bildgebungsmodalitäten und elektrische Geräte stellen ein riesiges Sparpotential im ökologischen und ökonomischen Sinne dar, welches mit einfachen Mitteln realisiert werden kann.
