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RehaPlus

Die Anwendung dient der frühzeitigen Identifizierung von Arbeitsunfällen zur Einsteuerung in das Reha-Management. Als Methode kommen Entscheidungsbäume (XG Boost Modelle) zum Einsatz. Diese verfügen sowohl über eine Klassifikations- als auch über eine Regressionsmethode. Die Daten stammen aus dem Kernsystem CUSA, sowie aus DALE und SAP. Die Daten beinhalten u.a. Stamm- und Unfalldaten, Betriebsdaten, Zahldaten, D-Arzt Berichte.....)

Source checked 18 Jul 2026, 22:41Original MaKI source ↗Data schema ki-verwaltungsradar.internal.v1
MaKI identifierBD20243542955AuthorityBerufsgenossenschaft Energie Textil Elektro MedienerzeugnisseStatusOperationalOpen original profile ↗
Evidence-backed dossier

RehaPlus

Die Anwendung dient der frühzeitigen Identifizierung von Arbeitsunfällen zur Einsteuerung in das Reha-Management. Als Methode kommen Entscheidungsbäume (XG Boost Modelle) zum Einsatz. Diese verfügen sowohl über eine Klassifikations- als auch über eine Regressionsmethode. Die Daten stammen aus dem Kernsystem CUSA, sowie aus DALE und SAP. Die Daten beinhalten u.a. Stamm- und Unfalldaten, Betriebsdaten, Zahldaten, D-Arzt Berichte.....)

Operational
Open original profile ↗
Authority
Berufsgenossenschaft Energie Textil Elektro Medienerzeugnisse
Administrative level
Federal
Ministry
Bundesministerium für Arbeit und Soziales
Risk classification
Minimal riskSelf-reported in the MaKI profile, not an i6eal assessment
AI method
Machine Learning · Regelbasiertes Verfahren
Application area
Arbeit und Soziales
Governance matrix

Published, planned or open

The matrix separates published information, planned reviews, non-required information and unknown fields. It deliberately has no composite score.

Risk classificationMinimales Risiko
Fundamental-rights reviewWurde nicht betrachtet
Data-protection statementNein
Contractor useExtern
Intervention optionsÜberwachung und Überprüfung der KI-Ausgaben durch qualifizierte Mitarbeiter
Project linkNot published
Published context

Affected groups and risk measures

Affected groups
Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts
Risk measures
Nicht erforderlich
Described harm risks
Nicht erforderlich
Timeline

Project and publication dates

  1. Project start
  2. First published
  3. Last published
MaKI identifierBD20243542955
Evidence basispublished authority profile
Source state12 Dec 2024, 14:21
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