Prof. Xiuli Chao ist Ralph L. Disney-Professor für Wirtschafts- und Betriebsingenieurwesen an der University of Michigan in Ann Arbor. Seine Forschungsgebiete umfassen Warteschlangentheorie, Lagerbestandssteuerung, Lieferkettenmanagement und Dienstleistungsmanagement. Er ist Mitautor von Büchern über Betriebsplanung und Warteschlangennetzwerke und verfügt über umfangreiche Beratungserfahrung in den Bereichen Logistik, Lieferketten und Lagerbestandsmanagement. Darüber hinaus ist er Amazon Scholar für Lieferkettenoptimierungstechnologie (SCOT).
Sich ergänzende Forschungsschwerpunkte
Während seines Aufenthalts an der TUM arbeitete Prof. Chao eng mit Prof. Jingui Xie zusammen. Beide forschen an der Schnittstelle zwischen Warteschlangentheorie und datengesteuerter Optimierung in Dienstleistungssystemen, ein besonderer Fokus der Collaboration lag auf Anwendungen im Gesundheitswesen, ein Schwerpunkt von beiden.
Angesichts der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten im Gesundheitswesen und anderen Dienstleistungssystemen zielte ihre gemeinsame Arbeit darauf ab, Methoden zu entwickeln, die empirische Daten systematisch in die Warteschlangentheorie integrieren, um die Modellierung, Überwachung und Steuerung komplexer Systeme zu verbessern. „Durch die Kombination datengesteuerter Erkenntnisse mit fortschrittlichen Analysetechniken wollten wir die Einschätzung der Kundennachfrage verbessern, Unsicherheiten in der Systemdynamik besser erfassen und effektive, nahezu optimale Strategien für die Ressourcenzuweisung und operative Entscheidungsfindung entwickeln,“ beschreibt Chao ihr Ziel.
Bevor Prof. Xie Prof. Chao nach Deutschland einlud, hatten sich die beiden bereits mehrfach auf internationalen Forschungskonferenzen getroffen, auf denen sie ihre gemeinsame Leidenschaft für die Verbesserung der Gesundheitssysteme weltweit entdeckten. Jingui Xie ist außerordentlicher Professor für Business Analytics an der TUM School of Management am TUM Campus Heilbronn. Die Verfügbarkeit von Daten und die Fortschritte im Bereich der maschinellen Lernverfahren machen genaue Vorhersagen über die Zukunft zu einer absehbaren Realität. Prof. Xie verfolgt das Ziel, die Vorhersageinformationen mithilfe eines gemeinsamen Schätzungs- und Optimierungsrahmens effizient in die Entscheidungsfindung einzubeziehen. Seine Forschung setzt insbesondere auf Big Data und Analysen, um die globalen Abläufe im Gesundheitswesen zu verbessern.
… und jetzt?
Sechs Monate sind seit dem Forschungsaufenthalt von Prof. Chao an der TUM vergangen, und die Dynamik ist bemerkenswert: Eine Veröffentlichung wird derzeit von einer Fachzeitschrift geprüft, ein weiterer Artikel befindet sich in Vorbereitung – ein toller Erfolg für das TUM Global Visiting Professor Program.
Die veröffentlichte Studie entwickelt einen hierarchischen Optimierungsrahmen zur Bestimmung der angestrebten Antibiotikadauer auf Populationsebene und der entsprechenden täglichen Absetzrichtlinien. Sie zeigt, dass optimale Entscheidungen einer Schwellenwertstruktur folgen und eine verlängerte Therapie rechtfertigen können, wenn die Einschränkungen gering sind. Anhand realer Daten aus der Intensivmedizin zeigen die Autoren, dass die optimierte Richtlinie sowohl die Behandlungsdauer als auch die Versagensraten reduziert und gleichzeitig den therapeutischen Nutzen gegen die Kosten der Antibiotikaresistenz abwägt.
TUM Global Visiting Professor Program
Das TUM Global Visiting Professor Program fördert den internationalen akademischen Austausch, indem es renommierten Forschern von weltweit führenden Institutionen die Möglichkeit bietet, vor Ort mit Forschern der TUM zusammenzuarbeiten. Das Programm zielt darauf ab, Experten miteinander zu vernetzen, den Wissenstransfer, gemeinsame Forschungsaktivitäten sowie langfristige internationale Kooperationen und den Austausch zu unterstützen, das globale Forschungsnetzwerk der TUM zu stärken und die interdisziplinäre Zusammenarbeit zu fördern.
Durch die Zusammenführung von Experten über Grenzen hinweg schafft das Programm Möglichkeiten für neue Erkenntnisse, Entdeckungen und bahnbrechende Beobachtungen. Es stellt MDSI-Kernmitgliedern, die internationale Kollegen für kurze Besuche von einer Woche bis zu drei Monaten an die TUM einladen möchten, finanzielle Mittel zur Verfügung.
Veröffentlichung, die aus dem Forschungsaufenthalt und der Zusammenarbeit hervorgegangen ist:
Qiu, Feier, and Chao, Xiuli, and Geng, Na and Xie, Jingui; Optimizing ICU Antibiotic Usage with Antimicrobial Resistance Considerations (December 01, 2025).
Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=5882442 or DOI:10.2139/ssrn.5882442
Weitere Informationen zum TUM Global Visiting Professor Program:
TUM Global Visiting Professor Program - Förderprogramm für internationale Gastprofessorinnen und Gastprofessoren - TUM Global