Automatisierung im Gesundheitswesen: Was es ist, was funktioniert und was eine Klinik richtig gemacht hat

Ein Zentrum für Augenchirurgie verlor Patienten. Nicht an Konkurrenten, sondern an diejenigen, die nicht erschienen sind. Jede Woche blieben 18 Prozent der vereinbarten Termine unbesetzt. Vier Vollzeitmitarbeiter verbrachten ihre Tage damit, rund 500 Patienten anzurufen, um Termine zu bestätigen. Als das nicht funktionierte, nahm die Klinik willkürlich mehr Termine an, als sie bedienen konnte, in der Hoffnung, dass sich das rechnerisch ausgleichen würde. An manchen Tagen kamen alle Patienten, und im Wartezimmer herrschte das reinste Chaos. An anderen Tagen blieben Termine unbesetzt.

Daraufhin entwickelte die Klinik ein Prognosemodell. Ein ganz einfaches Beispiel: „Einfache tabellarische KI, die sich relativ leicht umsetzen lässt“, wie Don Woodlock, Präsident von InterSystems, es in seiner Reihe „Code to Care“ beschreibt. Das Modell sagte voraus, welche Patienten ihre Termine wahrscheinlich versäumen würden. Das Personal hörte auf, alle anzurufen, und rief fortan nur noch die Patienten an, die dies benötigten. Die Zahl der Nichterscheinen sank von 18 % auf 10 %. Das Team, das die Anrufe tätigte, schrumpfte von vier auf eine Person.

Die Technik war der einfache Teil. Der eigentliche Mehrwert lag in der Neugestaltung der Arbeitsabläufe.

Im Folgenden erfahren Sie im Detail, wie das Unternehmen dabei vorgegangen ist, lernen das vierstufige Rahmenkonzept kennen, das die Wiederholbarkeit dieses Ansatzes gewährleistet, und erhalten einen praktischen Leitfaden, wie Sie in Ihrem eigenen Unternehmen den ersten Erfolg bei der Automatisierung erzielen können.

Unter Automatisierung im Gesundheitswesen versteht man den Einsatz von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, robotergestützter Prozessautomatisierung und digitalen Tools zur Erledigung klinischer und administrativer Aufgaben, die zuvor manuell erledigt werden mussten. Das Spektrum reicht von einer Regel, die eine Terminerinnerung versendet, über ein Vorhersagemodell, das ermittelt, welche Patienten ihre Termine versäumen werden, bis hin zu einem agentenbasierten KI-System, das einen mehrstufigen Arbeitsablauf selbstständig durchdenkt.

Das Ziel ist einfach: Gesundheitsdienstleister sollen ihre Zeit für Aufgaben nutzen, die menschliches Urteilsvermögen erfordern, statt für solche, bei denen dies nicht der Fall ist.

Ein Terminkoordinator, der nicht mehr 500 Erinnerungsanrufe pro Woche tätigen muss, kann sich stattdessen um Patienten mit komplexen Bedürfnissen kümmern. Ein Abrechnungsspezialist, der von der manuellen Dateneingabe entlastet ist, kann sich auf abgelehnte Forderungen konzentrieren, die einer Überprüfung bedürfen. Eine Pflegekraft, deren Dokumentationsaufgaben durch eine Technologie zur Umgebungserkennung übernommen werden, kann mehr Zeit für die direkte Patientenversorgung am Krankenbett aufwenden.

Etwa 90 % der Organisationen im Gesundheitswesen haben in irgendeiner Form Automatisierung im Gesundheitswesen eingeführt und setzen in mindestens einem Bereich KI-gestützte Automatisierungstools ein oder testen diese im Rahmen von Pilotprojekten. Der weltweite Markt für Automatisierungslösungen im Gesundheitswesen wird voraussichtlich ein Volumen von $69-88 billion by the end of 2030 erreichen und dabei jährlich um rund 9 % wachsen. Die Automatisierung im Gesundheitswesen breitet sich rasch aus – von administrativen Backoffice-Aufgaben bis hin zur Patientenversorgung an vorderster Front. Die besten Ergebnisse erzielen dabei jene Einrichtungen im Gesundheitswesen, die ihre Arbeitsabläufe auf die neue Technologie ausrichten, anstatt sie lediglich an bestehende Systeme anzuhängen.

Vier Technologiebereiche sind heute die treibende Kraft hinter der Automatisierung im Gesundheitswesen. Wenn man versteht, wo die einzelnen Lösungen zum Einsatz kommen, können Gesundheitsdienstleister und Organisationen im Gesundheitswesen die richtigen Automatisierungstools für die jeweiligen Probleme auswählen.

Die robotergestützte Prozessautomatisierung übernimmt sich wiederholende, regelbasierte Verwaltungsaufgaben: das Ausfüllen von Formularen, den Datenaustausch zwischen Systemen, die Einreichung von Versicherungsansprüchen und die Bearbeitung von Patientenaufnahmedokumenten. RPA folgt vordefinierten Regeln und setzt diese schneller und konsequenter um als Menschen, wodurch menschliche Fehler in den Prozessen des Gesundheitswesens reduziert werden. Es ist das Arbeitspferd der Prozessautomatisierung im Gesundheitswesen.

KI und prädiktive Modellierung gehen über reine Regeln hinaus, indem sie Muster aus historischen Patientendaten lernen und Vorhersagen treffen: Welche Patienten werden Termine wahrscheinlich versäumen, welche Leistungsanträge werden wahrscheinlich abgelehnt, bei welchen Patienten besteht das Risiko einer erneuten Einweisung? Das „No-Show“-Modell von Don Woodlock ist ein Musterbeispiel dafür, wie KI die Automatisierung im Gesundheitswesen vorantreibt. Plattformen wie die InterSystems IRIS Data Platform verfügen über IntegratedML, eine integrierte Machine-Learning-Funktion, mit der Entwickler Vorhersagemodelle mithilfe von SQL-Befehlen erstellen, trainieren und bereitstellen können, ohne dass jedes Vorhersagemodell von einem speziellen Data-Science-Team individuell entwickelt werden muss. Genau diese Art von Tools macht Dons „einfaches tabellarisches KI-Modell“ auch für Gesundheitssysteme zugänglich, die über keine eigene KI-Abteilung verfügen.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache dient dem Lesen und Interpretieren unstrukturierter Texte: klinische Notizen, Patientenmitteilungen, Versicherungsunterlagen, pathologische Befunde. NLP ermöglicht automatisierte Prozesse wie die Dokumentation der Umgebungsdaten, virtuelle Assistenten, die auf Patientenanfragen reagieren, sowie automatisierte Systeme, die strukturierte Daten aus Freitext-Krankenakten extrahieren, wodurch die Dateneingabe und -analyse im gesamten Gesundheitswesen optimiert wird.

Intelligente Automatisierung kombiniert robotergestützte Prozessautomatisierung, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um komplexe Aufgaben und mehrstufige Prozesse zu bewältigen, die eine abwägende Entscheidung erfordern. Denken Sie an Workflows für die Vorabgenehmigung, die Dokumente abrufen, die Einhaltung von Vorschriften prüfen, Unterlagen zusammenstellen und Ausnahmen an menschliche Prüfer weiterleiten. KI/ML ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche bei den Ausgaben für Automatisierung im Gesundheitswesen.

In den meisten Berichten zum Thema Automatisierung im Gesundheitswesen werden Technologien und Anwendungsfälle aufgeführt. Eine sinnvollere Frage: Welche Probleme löst die Automatisierung im Gesundheitswesen tatsächlich, und welche Behandlungsergebnisse verbessert sie?

Medizinische Fachkräfte haben diesen Beruf ergriffen, um Patienten zu versorgen. Stattdessen verbringen viele Stunden mit zeitaufwändigen Aufgaben wie der Terminplanung, der Dateneingabe, der Bearbeitung von Formularen und der Dokumentation von Besuchen. Die Automatisierung im Gesundheitswesen schafft diese Zeit wieder frei und verbessert sowohl die betriebliche Effizienz als auch die Patientenzufriedenheit.

Terminplanung und Terminverwaltung. Automatisierte Terminplanungssysteme übernehmen die Terminvereinbarung, versenden Bestätigungsnachrichten, bieten Patienten die Möglichkeit, Termine zu verschieben oder Telekonsultationen in Anspruch zu nehmen, und verwalten Wartelisten. Schon automatisierte Erinnerungen können die Nichterscheinenquote deutlich senken; einige Gesundheitssysteme haben di e Nichterscheinenquote durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben bei der Terminplanung um über 40 % reduziert.

Patientenaufnahme und -einweisung. Digitale Einwilligungserklärungen, Versicherungsüberprüfungen und Fragebögen vor dem Arztbesuch ersetzen die bisherigen Arbeitsabläufe mit Klemmbrett und Papier. Durch die automatisierte Patientenerfassung werden die Patientendaten bereits vor Beginn des Termins korrekt in die elektronische Patientenakte übernommen, was das Patientenerlebnis bereits ab dem ersten Kontakt verbessert.

Dateneingabe und Berichterstellung. Die Automatisierung der Dateneingabe aus Patientenakten und die Erstellung von Berichten reduziert sich wiederholende Aufgaben und gewährleistet die Datengenauigkeit für fundierte Entscheidungen. Das medizinische Personal verbringt weniger Zeit mit sich wiederholenden manuellen Aufgaben und mehr Zeit mit der Patientenversorgung, für die es ausgebildet wurde.

Ambient Documentation. Die Aufzeichnungstechnologie zeichnet Gespräche zwischen Arzt und Patient auf und erstellt automatisch strukturierte klinische Notizen. Allein dadurch können Gesundheitsdienstleister täglich mehrere Stunden an Dokumentationsaufwand einsparen, wodurch diese Kapazitäten wieder der Patientenversorgung zugutekommen.

Gesundheitsorganisationen erleiden in jeder Phase des Abrechnungszyklus Einnahmeverluste – von versäumten Terminen über Kodierungsfehler bis hin zu abgelehnten Forderungen. Die Automatisierung im Gesundheitswesen schließt diese Lücken und sorgt für messbare Kosteneinsparungen.

Abrechnung und Bearbeitung von Leistungsansprüchen. Automatisierte Abrechnungssysteme bearbeiten Versicherungsansprüche, erstellen Rechnungen und verwalten die Abrechnungszyklen der Patienten, wodurch menschliche Fehler reduziert und der Umsatzzyklus optimiert werden. Um Abrechnungs-, Terminplanungs- und klinische Systeme miteinander zu verknüpfen, sodass die Prozessautomatisierung systemübergreifend funktionieren kann, ist eine Interoperabilitätsschicht erforderlich. InterSystems IRIS for Health bietet die Integrations-Engine, mit der automatisierte Prozesse in Echtzeit auf Patientendaten in elektronischen Patientenakten, Abrechnungsplattformen und Kostenträgersystemen zugreifen und diese abgleichen können.

Vorabgenehmigung. Die intelligente Automatisierung ruft klinische Unterlagen ab, prüft die spezifischen Anforderungen der Kostenträger, stellt Genehmigungsunterlagen zusammen und verfolgt den Status der Einreichung. Dies ersetzt einen Prozess, bei dem die Mitarbeiter bisher manuell zwischen mehreren Portalen wechseln mussten.

Revenue-Cycle-Management. Die durchgängige Prozessautomatisierung des Abrechnungszyklus – von der Patientenaufnahme bis zur endgültigen Zahlung – reduziert den Zeit- und Kostenaufwand für administrative Arbeitsabläufe. Durch die Umstellung auf automatisierte Arbeitsabläufe könnte die Gesundheitsbranche jährlich bis zu 20 Milliarden Dollar einsparen, da die Kosten für manuelle Vorgänge sinken würden.

Wenn Nachsorgeuntersuchungen versäumt werden, leiden die Patienten darunter. Automatisierung im Gesundheitswesen gewährleistet eine lückenlose Versorgung und verbessert die Behandlungsergebnisse der Patienten.

Fernüberwachung von Patienten. Vernetzte Geräte erfassen Vitalparameter, die Einhaltung der Medikamenteneinnahme und das Aktivitätsniveau. Automatisierte Systeme benachrichtigen die Pflegeteams, sobald die Messwerte der Patientenüberwachung außerhalb der sicheren Bereiche liegen, sodass proaktiv eingegriffen werden kann, bevor sich der Zustand verschlechtert. Diese Art der prädiktiven Gesundheitsversorgung reduziert die Zahl der Notfallbesuche und unterstützt personalisierte Behandlungspläne.

Medikamentenmanagement. Automatisierte Abgabesysteme, Interaktionsprüfungen und Nachfüllerinnerungen tragen dazu bei, medizinische Fehler zu reduzieren und die Therapietreue zu verbessern. Die Patienten profitieren von einer einheitlichen und zeitnahen Versorgung, ohne auf manuelle Prozesse angewiesen zu sein.

Diagnostische Unterstützung. Künstliche Intelligenz kann medizinische Bilder analysieren, um Auffälligkeiten zu erkennen und bei der Früherkennung von Krankheiten zu helfen. Automatisierungslösungen im Gesundheitswesen helfen medizinischem Fachpersonal dabei, Muster in medizinischen Bildern, pathologischen Befunden und Labordaten zu erkennen, die unter Zeitdruck möglicherweise übersehen würden.

Koordination von Nachsorgeuntersuchungen. Automatisierte Nachsorgekontrollen nach der Entlassung, die Nachverfolgung von Behandlungsplänen und die Terminplanung stellen sicher, dass Patienten zwischen den Arztbesuchen nicht aus dem Blickfeld geraten. Diese automatisierten Systeme steigern die Patientenzufriedenheit, indem sie Erinnerungen an Termine, die Einnahme von Medikamenten und Nachsorgetermine versenden und so eine zeitnahe Patientenversorgung gewährleisten.

Das Augenchirurgiezentrum aus der Einleitung (1.000 Patienten pro Woche, 18 % Nichterscheinen, vier Mitarbeiter, die 500 Anrufe tätigen) lohnt es sich, genauer unter die Lupe zu nehmen. Das Ergebnis war eindeutig. So kam es dazu:

Die Nichterscheinenquoten in der Branche variieren je nach Fachgebiet, liegen jedoch in der Regel zwischen 5 % und 30 %. Mit 18 % lag das Zentrum zwar innerhalb der üblicherweise angegebenen Spannen, der Wert war jedoch hoch genug, um ernsthafte betriebliche Probleme und Schwierigkeiten beim Zugang zu verursachen.

„Es gibt immer noch Nichterscheinen, also überbucht man … in der Regel eher willkürlich.“ „Das kostet Geld, es sind entgangene Einnahmen, und die Überbuchung könnte zu einem echten Chaos führen.“ - Don Woodlock, Präsident von InterSystems

Erstellung des Modells. Die Klinik nutzte Terminhistorie und Terminplanungsdaten aus einem Jahr (einschließlich Datum, Uhrzeit, Ort, Arzt, Grund für den Besuch und Angabe, ob der Patient erschienen ist).

Die Rohdaten der Patienten mussten aufbereitet werden, um verwertbar zu sein. Aus dem Datum wurden der Wochentag und der Monat (Termine im Winter waren schwieriger einzuhalten). Die Zeit wurde zum Unterschied zwischen Vormittag und Nachmittag. Zwei technische Merkmale erwiesen sich als besonders aussagekräftig: die Buchungsvorlaufzeit (wie weit im Voraus der Termin gebucht wurde) und die Entfernung (wie weit der Patient von der Gesundheitseinrichtung entfernt wohnte).

Integration in den Arbeitsablauf. Bei jeder Terminvereinbarung wies das Modell eine Wahrscheinlichkeit für ein Nichterscheinen zu. Auf dem Terminanzeigedisplay erschienen visuelle Anzeigen: ein Symbol für eine Wahrscheinlichkeit von 70–90 % und ein rotes Symbol für eine Wahrscheinlichkeit von 90 % und mehr. Jeder Mitarbeiter erkannte die Gefahr.

Die Reaktion erfolgte stufenweise. Patienten mit einer Wahrscheinlichkeit von über 70 % erhielten drei Bestätigungsanrufe. Wenn sie nicht bestätigt haben, wurde ihr Platz freigegeben. Über 90 % der Patienten erhielten Anrufe von ihren Betreuern, bei denen es vor allem um Hindernisse ging: Transportprobleme, Terminüberschneidungen und andere Schwierigkeiten, die sie daran hindern könnten, zum Termin zu erscheinen.

Die Ergebnisse. Die No-Show-Quote sank von 18 % auf 10 %, was einem Rückgang um 44 % entspricht; durch weitere Änderungen im Arbeitsablauf soll sie auf 5 % gesenkt werden. Die Zahl der Mitarbeiter, die Anrufe tätigten, sank von vier auf einen, sodass nun 150 statt 500 Anrufe pro Woche getätigt wurden. Die frei gewordenen Kapazitäten deckten den Bedarf der Patienten ab: Die Klinik hatte eine dreimonatige Warteliste, und wenn durch prognostizierte Terminausfälle Termine frei wurden, rief das Personal die Patienten auf der Warteliste eine Woche im Voraus an. „Hey, wir haben eine freie Stelle.“ Der Umsatz hat sich erholt. Die Patientenzufriedenheit hat sich verbessert.

Die wichtigsten prädiktiven Merkmale des Modells entsprachen nicht den Erwartungen der meisten Fachkräfte im Gesundheitswesen. „

“ – „Book lag“ belegte den ersten Platz: Patienten, die weit im Voraus einen Termin buchten, versäumten diesen mit größerer Wahrscheinlichkeit. An zweiter Stelle stand die Frage, ob für den Patienten eine Telefonnummer hinterlegt war. Auch die Art des Termins, der Ort und die Entfernung spielten eine Rolle.

Doch hier kommt der entscheidende Punkt ins Spiel. Die aussagekräftigsten Prädiktoren ergaben sich aus einem Patientenfragebogen zu den sozialen Determinanten der Gesundheit:

• Zugang zu Verkehrsmitteln
• Die Gefahr, verletzt zu werden
• Stresslevel
• Anzahl der Personen im Haushalt

„Soziale Determinanten haben einen größeren Einfluss auf die Gesundheit als die eigene Biologie, und wie sich herausstellt, spielen sie auch eine nicht unerhebliche Rolle für das Verhalten der Verwaltung.“ - Don Woodlock

Dies ist für die Automatisierung im Gesundheitswesen im Allgemeinen von Bedeutung: Die Patienten, bei denen die Wahrscheinlichkeit am größten ist, dass sie Termine versäumen, vergessen diese nicht einfach. Sie sind mit Verkehrsproblemen, unsicheren Wohnverhältnissen oder Sicherheitsbedenken konfrontiert. „Mehr automatische Erinnerungen versenden“ löst dieses Problem nicht. Das Problem ist nicht das Bewusstsein, sondern der Zugang.

Aus diesem Grund wurden in der 90-%-und-mehr-Stufe in Dons Modell Anrufe von Vorgesetzten getätigt, die darauf abzielten, Hindernisse zu beseitigen, und nicht darauf, die Anwesenheit zu überprüfen. Das Modell hat nicht nur vorhergesagt, wer daneben schießen würde, sondern ging noch einen Schritt weiter. Dadurch wurde ermittelt, wer Hilfe benötigte.

Jede Automatisierung im Gesundheitswesen, die den sozialen Kontext außer Acht lässt, optimiert die falsche Variable. Die effektivsten Automatisierungslösungen im Gesundheitswesen bringen die menschlichen Realitäten ans Licht, die durch Datenanalysen sichtbar werden, und verbessern so die Behandlungsergebnisse der Patienten, anstatt lediglich die Bearbeitung von Patientenakten zu beschleunigen.

Was sich in der Augenklinik ereignet hat, folgt einem vierstufigen Muster, das überall dort auftritt, wo Einrichtungen des Gesundheitswesens die Arbeitszeit ihrer Mitarbeiter für die falschen Verwaltungsaufgaben aufwenden:

1. Vorhersagen – mithilfe von Predictive Analytics und Daten erkennen, wo Probleme auftreten werden, bevor sie eintreten
2. Prioritäten setzen – den personellen Aufwand auf die Fälle mit dem höchsten Risiko konzentrieren, statt wahllos abzudecken
3. Umverteilung – Personal von wenig wertschöpfenden, sich wiederholenden Aufgaben hin zu wertschöpfenden Tätigkeiten in der Patientenversorgung und bei der Entscheidungsfindung verlagern
4. Wiedergewinnung – freigesetzte Kapazitäten in neuen Mehrwert umwandeln (Umsatz, Patientenzugang, Durchsatz)

Diese Automatisierungsstrategie gilt nicht nur für Nichterscheinen. Schadensbearbeitungsteams können das Risiko einer Ablehnung vorhersagen, risikoreiche Schadensfälle proaktiv prüfen, von reaktiven Einsprüchen zu präventiven Kontrollen übergehen und durch schnellere Erstattungen Verluste ausgleichen. Gesundheitssysteme können das Risiko einer Wiederaufnahme innerhalb von 30 Tagen vorhersagen, die Nachsorge nach der Entlassung für besonders gefährdete Patienten priorisieren, die Arbeitszeit des Pflegepersonals neu verteilen und durch geringere Strafen für Wiederaufnahmen Kosten einsparen. Lieferketten-Teams können den Bedarf in der Lieferkette vorhersagen, Engpässe frühzeitig erkennen, die Beschaffung von reaktiven Bestellungen auf planmäßigen Einkauf umstellen und durch eine bessere Preisgestaltung in der Lieferkette wieder auf Kurs kommen.

Die Frage, die die meisten Menschen im Zusammenhang mit der Automatisierung im Gesundheitswesen stellen, lautet: „Welche Aufgaben können wir automatisieren?“ Die bessere Frage – die in Dons Fallstudie beantwortet wird – lautet: „Wie können wir dafür sorgen, dass die Zeit unserer Mitarbeiter sinnvoll genutzt wird?“ Das ist Schritt drei. Darin liegt der Wert. Jede effektive Automatisierungsstrategie beginnt mit dieser Herangehensweise.

Dons „No-Show“-Modell funktionierte, weil die Daten vorhanden waren: ein Jahr Terminhistorie mit Ergebnissen, zugänglich und strukturiert. Viele Automatisierungsprojekte im Gesundheitswesen scheitern schon im Vorfeld, weil die erforderliche Datenbasis fehlt. Die Einführung von Automatisierung ohne saubere Daten ist so, als würde man Mitarbeiter einstellen, ohne ihnen Zugriff auf Patientenakten zu gewähren.

Interoperable Daten. Die Automatisierung im Gesundheitswesen erfordert den Zugriff auf Patientendaten aus allen bestehenden Systemen: elektronische Patientenakten, Terminplanungsplattformen, Abrechnungssysteme und Patientenportale. Interoperabilitätsstandards im Gesundheitswesen wie FHIR und HL7 verbinden Gesundheitssysteme miteinander, sodass Automatisierung systemübergreifend erfolgen kann. InterSystems HealthShare Health Connect übernimmt die Protokollübersetzung und die Weiterleitung von Nachrichten zwischen klinischen Systemen und unterstützt dabei HL7, FHIR, X12, DICOM und weitere Standards im Gesundheitswesen als cloudbasierten Dienst, ohne dass maßgeschneiderte Punkt-zu-Punkt-Integrationen erforderlich sind.

Datenharmonisierung. Patientendaten sind in verschiedenen Gesundheitssystemen gespeichert, liegen in unterschiedlichen Formaten vor und unterliegen unterschiedlichen Aktualisierungszyklen. Anstatt alles in einem zentralen Datenspeicher zu bündeln (ein mehrjähriges Projekt, das sich die meisten Gesundheitssysteme nicht leisten können), harmonisiert ein „Smart Data Fabric“-Ansatz die Daten direkt vor Ort und bietet Gesundheitsdienstleistern so einen einheitlichen Überblick, ohne dass eine vollständige Umstellung oder eine umfassende Zentralisierung aller Daten erforderlich ist. Diesen Ansatz hat InterSystems in die IRIS-Plattform integriert.

Praktische Aspekte der Implementierung. Bei den Herausforderungen der Automatisierung im Gesundheitswesen geht es selten um die Technologie. Zu den tatsächlichen Hindernissen bei der Einführung von Automatisierung im Gesundheitswesen zählen:

• Integration von Altsystemen. Neue medizinische Automatisierungslösungen müssen sich in bestehende Systeme einbinden lassen und dürfen diese nicht ersetzen.
• Adoption durch Mitarbeiter. Dons Fall erforderte eine echte Umstellung der Arbeitsabläufe. Die Anzahl der Spieler in der angreifenden Mannschaft verringerte sich von vier auf einen. Für die Organisation bedeutet das betriebliche Effizienz, für den Einzelnen hingegen Change Management. Fachkräfte im Gesundheitswesen benötigen während dieser Übergangsphase Schulungen und Unterstützung.
• Datenschutz und Compliance. Jedes System, das Patientendaten verarbeitet, benötigt HIPAA-konforme Prüfpfade und Zugriffskontrollen.
• Modellverzerrung. ML-Modelle, die auf nicht repräsentativen Daten trainiert wurden, können Ungleichheiten zementieren, was insbesondere dann Anlass zur Sorge gibt, wenn soziale Determinanten eine Rolle spielen.
• Haushaltswettbewerb. Einrichtungen des Gesundheitswesens sehen sich mit konkurrierenden Prioritäten konfrontiert. Technologieinvestitionen in die Automatisierung erfordern klare Belege für die Rentabilität – und genau das liefern Fallstudien wie die von Don.

Don bezeichnet sein Modell als „einfach“ und „nicht allzu schwer zusammenzubauen“. Das stimmt. Das Hindernis für die Automatisierung im Gesundheitswesen ist in der Regel nicht die Technologie. Es geht um die Datenaufbereitung, die Neugestaltung der Arbeitsabläufe und die Bereitschaft der Organisation, die Art und Weise zu ändern, wie Gesundheitsdienstleister ihre Zeit nutzen.

„Diese Modelle können sehr genau sein und den chaotischen und kostspieligen Arbeitsablauf, den die meisten Gesundheitssysteme heute haben, problemlos ersetzen.“ - Don Woodlock

Die Automatisierung im Gesundheitswesen entwickelt sich von einem reaktiven hin zu einem prädiktiven Ansatz. Dons „No-Show“-Modell ist ein frühes Beispiel für einen Trend, der sich in der gesamten Gesundheitsbranche ausbreitet: Training anhand historischer Ergebnisse, Risikovorhersage und Neugestaltung von Arbeitsabläufen auf der Grundlage dieser Vorhersagen. Der gleiche Ansatz gilt für Wiederaufnahmen, Stürze, die Reduzierung von medizinischen Fehlern, Störungen in der Lieferkette und Personalmangel.

Für Einrichtungen des Gesundheitswesens, die überlegen, wo sie mit ihrer Automatisierungsstrategie beginnen sollen: Suchen Sie sich einen chaotischen, kostspieligen Arbeitsablauf aus. Überprüfen Sie, ob die historischen Daten vorhanden sind. ( Die Vorbereitung Ihrer Daten für den Einsatz von KI ist ein praktischer erster Schritt.) Erstellen Sie ein einfaches Modell. Konzentrieren Sie sich darauf, wie die Prognosen das Handeln Ihrer Mitarbeiter beeinflussen, und nicht auf die technische Raffinesse des Modells. Messen Sie die Ergebnisse. Dann wiederholen Sie den Vorgang.

Die Gesundheitssysteme, die am meisten von der Automatisierung im Gesundheitswesen profitieren, werden nicht diejenigen sein, die über die fortschrittlichste Technologie verfügen. Sie werden es sein, die die Arbeitsabläufe ihrer Gesundheitsdienstleister neu gestalten, klinische Arbeitsabläufe optimieren und die Patientenversorgung in den Mittelpunkt stellen.