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.....)
- Behörde
- Berufsgenossenschaft Energie Textil Elektro Medienerzeugnisse
- Verwaltungsebene
- Bund
- Ressort
- Bundesministerium für Arbeit und Soziales
- Risikoeinordnung
- Minimales RisikoSelbstauskunft im MaKI-Profil, keine i6eal-Bewertung
- KI-Methode
- Machine Learning · Regelbasiertes Verfahren
- Einsatzbereich
- Arbeit und Soziales
Veröffentlicht, geplant oder offen
Die Matrix trennt veröffentlichte Angaben, geplante Prüfungen, nicht erforderliche Angaben und unbekannte Felder. Es gibt bewusst keinen Gesamtscore.
Betroffene Gruppen und Risikomaßnahmen
- Betroffene Gruppen
- Mitarbeitende der Behörde/ des Ressorts
- Risikomaßnahmen
- Nicht erforderlich
- Beschriebene Schadensrisiken
- Nicht erforderlich
Projekt- und Veröffentlichungsdaten
Diese Daten stammen aus dem aktuellen MaKI-Profil. Sie sind keine i6eal-Beobachtungshistorie.
- Projektstart
- Erstmals veröffentlicht
- Zuletzt veröffentlicht
Beobachtungschronik
Dieses Profil wird seit 19. Juli 2026 beobachtet. Quellseitige Projekt- und Publikationsdaten bleiben davon getrennt.
Noch liegt kein früherer vollständiger Quellstand zum Vergleichen vor. Für dieses Profil beginnt die Beobachtung am 19. Juli 2026.