KI in der Pflegedokumentation

Künstliche Intelligenz (KI) ist aus dem Gesundheitswesen nicht mehr wegzudenken. KI wird oft als die Technologie dargestellt, die alles verändern wird: effizienteres Arbeiten, weniger Bürokratie und eine bessere Gesundheitsversorgung. Gleichzeitig schwingt auch Realismus mit. KI kann vieles und wird immer besser, aber wir sind noch nicht am Ziel. Gerade in diesem Spannungsfeld zwischen Versprechen und Praxis liegt der wahre Wert. Auf der Fachmesse „Zorg & ICT“ gingen Thomas Overmars und Ella Sijbesma in ihrem Vortrag auf die Rolle der KI bei der Pflegedokumentation ein.

Pflegedokumentation als Dokument

Thomas Overmars, Senior-DBC-Berater am Zaans Medisch Centrum, und Ella Sijbesma, Business Area Managerin für Real World Monitoring bei Performation, erleben in ihrer täglichen Arbeit, wie wichtig die Erfassung von Gesundheitsdaten ist. Während ihrer Informationsveranstaltung erklären sie, dass die Pflegedokumentation die Grundlage für fast alle Abläufe in einer Pflegeeinrichtung bildet. Sie entscheidet darüber, ob erbrachte Leistungen vollständig und korrekt abgerechnet werden, ob die Abläufe reibungslos funktionieren und auf Basis verlässlicher Informationen gesteuert werden kann. Wenn diese Grundlage nicht stimmt, kommt es zu Problemen. Dazu gehören entgangene Einnahmen, Risiken bei Kontrollen sowie ein verzerrtes Bild von Prognosen, Kapazitätsüberwachung und Nachfrage im Gesundheitswesen.

Die Grenzen strukturierter Daten

Bislang wurde der Schwerpunkt der Pflegedokumentation auf strukturierte Daten wie Fallpauschalen, Leistungen und Krankenhausaufnahmen gelegt. Auf der Grundlage dieser Daten wurden Kontrollen eingerichtet, um Abweichungen festzustellen. Zum Beispiel, wenn Patient*innen zwar im Operationssaal behandelt wurden, die entsprechende Leistung jedoch in der Dokumentation fehlt. Oder wenn ein ambulanter Klinikbesuch als Pflegetag erfasst wurde. Solche Meldungen landeten auf einer Arbeitsliste, woraufhin Verwaltungsmitarbeitende manuell prüfen mussten, ob Korrekturen erforderlich waren. Dieser Prozess funktioniert zwar, hat aber auch seine Grenzen. In manchen Situationen braucht man mehr Kontext, um zu entscheiden, ob etwas gerechtfertigt oder ungerechtfertigt ist. Und dieser Kontext findet sich oft nicht in strukturierten Feldern, sondern im Freitext.

Der Schritt hin zu unstrukturierten Daten

Aus diesem Grund hat sich neben den klassischen Datenprüfungen eine zweite Vorgehensweise etabliert: die Nutzung von Berichten. Dazu gehören ärztliche Atteste, Pflegeberichte und Laborberichte. Durch das Scannen und Analysieren dieser Texte werden zusätzliche Informationen verfügbar, die bei der Bewertung der Pflegedokumentation hilfreich sind.

Hier kommt die KI ins Spiel. Nicht in Form von generativen Modellen wie ChatGPT, sondern als Klassifizierungs- und Vorhersagemodelle. Diese Modelle kennzeichnen Text und schätzen ein, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Transaktion zu Recht erfasst oder eben übersehen wurde.

Beispiel für den Einsatz von KI bei der Pflegedokumentation

Ein konkretes Beispiel ist die Wundversorgung in der Notaufnahme. Ein solcher Eingriff darf nur dann dokumentiert werden, wenn bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind, wie beispielsweise die Größe der Wunde, das Nähen und die Verwendung von Betäubungsmitteln. Das KI-Modell analysiert die Berichterstattung und sucht nach Textstellen, die für oder gegen eine Dokumentation sprechen. Auf dieser Grundlage wird eine Wahrscheinlichkeit berechnet. Diese Modelle sind noch nicht immer perfekt, und manchmal stößt ein Modell auf Details, die für Menschen nicht sofort nachvollziehbar sind. Da die Benutzer*innen jedoch Rückmeldung geben, ob eine Meldung berechtigt war, lernt das Modell ständig dazu.

Vom Modell zum Arbeitsalltag

Bei Gesundheitseinrichtungen verrichtet die Technologie ihre Arbeit größtenteils im Hintergrund. Den Mitarbeitenden wird eine Arbeitsliste mit Meldungen angezeigt, die mit Prozentangaben versehen sind, welche angeben, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Leistung übersehen oder fälschlicherweise erfasst wurde. Das ermöglicht es, Prioritäten zu setzen. Anstatt Zehntausende von Konsultationen manuell zu überprüfen, kann man sich auf die Fälle mit der höchsten Wahrscheinlichkeit konzentrieren. Das spart enorm viel Zeit und erhöht die Effizienz der Kontrollen. Außerdem sinkt die Arbeitsbelastung, da weniger sinnloser Kontrollaufwand erforderlich ist.

Die Auswirkungen davon sind beträchtlich. Eine versäumte interdisziplinäre Konsultation kann beispielsweise schnell 150 € kosten, eine versäumte Chemotherapie sogar 1.200 €. Bei bestimmten teuren Arzneimittelzulassungen fallen die entgangenen Einnahmen sogar noch höher aus. Dank KI werden solche Ergebnisse besser sichtbar, ohne dass dies mit einem entsprechenden Anstieg des manuellen Arbeitsaufwands einhergeht.

Die Rolle der Stichproben

Neben der Vollständigkeit spielt auch die Rechtmäßigkeit eine entscheidende Rolle. Bei Kontrollen durch Krankenkassen wird zunehmend auf die Prozessverantwortung statt auf einzelne Aufzeichnungen geachtet. Dennoch sind Stichproben weiterhin erforderlich. Diese Stichproben fühlen sich oft wie ein Glücksspiel an: Man hofft, nichts zu finden, aber wenn doch etwas auftaucht, kann ein kleiner Fehler sich zu großen finanziellen Folgen potenzieren.

Rechtmäßigkeit ohne Glücksspiel

Die KI bietet hier eine Alternative. Durch die umfassende Bewertung aller Konsultationen hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit ihrer Rechtmäßigkeit ergibt sich eine Einstufung in verschiedene Risikogruppen. Auf dieser Grundlage lässt sich eine praktische Einteilung in drei Kategorien vornehmen:

• Ablehnung: hohe Wahrscheinlichkeit auf Unregelmäßigkeit
• Bewertung: Grenzfälle
• Akzeptabel: ausreichendes Vertrauen in die Rechtmäßigkeit

Die ersten beiden Gruppen werden dabei aktiv überwacht, während die letzte Gruppe nur stichprobenartig kontrolliert wird. Um Akzeptanz und Transparenz zu gewährleisten, wird dieser Ansatz ausdrücklich nur in Absprache mit den Krankenkassen angewendet. Das Ergebnis ist ein geringeres Risiko hoher Nachzahlungen, eine bessere Kontrolle über den Prozess und ein skalierbarer Kontrollansatz.

Erfahrungen aus der Praxis

Die Implementierung von KI ist kein Plug-and-Play. Sie erfordert eine gründliche Vorbereitung. So müssen beispielsweise die Serverkapazität, die Rechenleistung, neue Verträge und Auftragsverarbeitungsvereinbarungen berücksichtigt werden.. Die Weitergabe patient*innensensibler Daten an externe Parteien wirft verständlicherweise Fragen bei CISOs und Datenschutzbeauftragten auf. Das erfordert Zeit, Absprachen und eine sorgfältige Planung.

Auch inhaltlich erfordert die Einführung von KI bei der Pflegedokumentation Durchhaltevermögen. Der Prozess besteht aus Testen, Trainieren, Anpassen und erneutem Testen. Insbesondere wenn es innerhalb der Gesundheitsorganisation mehrere EPD-Versionen oder Datenströme gibt. KI deckt manchmal gerade jene Probleme auf, von denen man gar nicht wusste, dass sie existieren.

Zusätzliche Hilfe

Die vielleicht wichtigste Erkenntnis ist, dass KI kein Allheilmittel ist. Je nach Situation ist zu prüfen, welche Form der Kontrolle sinnvoll ist. Manchmal handelt es sich dabei um Datenanalysen, Text Mining oder KI, in anderen Fällen um eine Kombination dieser Methoden. Zudem liefert KI immer nur eine Einschätzung. Sie weiß nicht, was sie nicht weiß, weshalb blindes Vertrauen keine Option ist. Sie ist daher vorzugsweise als ein zusätzliches Werkzeug im Werkzeugkasten zu verstehen.

Blick in die Zukunft

Die Entwicklung der KI schreitet unaufhaltsam voran. Neben nachträglichen Kontrollen ergeben sich Möglichkeiten, bereits während der Dokumentation Unregelmäßigkeiten zu signalisieren. Beispielsweise elektronische Patientenakten, die warnen, wenn in der Pflegedokumentation möglicherweise etwas fehlt oder nicht stimmt, noch bevor eine Dokumentation abgeschlossen wird. In ferner Zukunft bieten sich zudem Chancen für die autonome Verschlüsselung. Dabei handelt es sich um die automatische Ableitung von Leistungen, DBCs und Diagnosen auf der Grundlage von Akteninformationen. In der einfachen medizinischen Versorgung funktioniert dies immer besser, während diese Technik in komplexen klinischen Situationen nach wie vor eine Herausforderung darstellt. Die Methode wird jedoch immer besser.

Von der Kontrolle zur Prävention

Die Pflegedokumentation dient derzeit vor allem der Kontrolle, doch vielleicht verlagert sich der Prozess letztendlich von „Erfassen und Kontrollieren“ hin zu „Erfassen, was erlaubt ist“. Die KI legt dann auf der Grundlage der Berichte fest, was erfasst werden darf, woraufhin das medizinische Fachpersonal diesen Vorschlag prüft. Nach der Freigabe werden die Leistungen anschließend automatisch erfasst. Dies könnte die nachträgliche Überprüfung weitgehend überflüssig machen. Ob wir jemals wirklich an diesen Punkt gelangen, und wann das sein wird, bleibt vorerst ungewiss. Klar ist jedenfalls, dass KI bereits jetzt dazu beiträgt, die Pflegedokumentation intelligenter, effizienter und überschaubarer zu gestalten. Nicht als Wundermittel, sondern als starke Ergänzung. Und genau darin liegt der wahre Wert.