Eine vollständig automatisierte Primärkodierung – dieses Ziel haben die Verantwortlichen am Carl-Thiem-Klinikum Cottbus (CTK) ausgegeben. Dafür ist das CTK seit 2021 Entwicklungspartner des Softwarehauses Tiplu in dem Projekt „Automatisierte Kodierung“. Jetzt meldet das Hamburger Unternehmen „vielversprechende Fortschritte“ in der Detektion von OPS-Kodes, insbesondere durch den Einsatz von maschinellem Learning (ML).

Die KI-gestützte Kodiersoftware „Momo“ der Hamburger soll ohne Mitwirkung einer Kodierfachkraft Rechnungen in der korrekten Höhe erstellen, bevor diese an die Krankenkassen übermittelt werden. „Momo“ kodiere den Fall selbstständig in die passende DRG, aus der sich die Leistungsvergütung ergibt, teilt Tiplu mit.

Bestimmte Fälle können schon automatisiert kodiert werden

Durch die Kombination von Technologien für die Identifizierung von Nebendiagnosen und ML-gestützter Detektion von OPS-Kodes und Hauptdiagnosen könnten häufig wiederkehrende, abrechnungstechnisch wenig komplexe Fälle bereits jetzt – nach der Entlassung und bei vollständiger Dokumentation – automatisiert kodiert werden. Künftig solle dies auch für komplexere Fälle möglich sein.

„Wir versprechen uns davon eine schnellere Abrechnung, sodass wir die Ressourcen unserer Primärkodierer auf die hochkomplexen Abrechnungsfälle lenken können“, erklärt Sebastian Scholl, Direktor Finanzen, IT und Digitalisierung am CTK: „Hier kann Digitalisierung einen echten Mehrwert schaffen.“

Höhere Trefferquote für spezifische Kodes

Offenbar sind die Entwickler auf dem richtigen Weg. Mit dem jüngsten Software-Update habe sich die Detektion von OPS-Kodes im CTK verbessert, erklärt Dr. Moritz Augustin, der bei Tiplu den Bereich Machine Learning leitet: „Beispielsweise konnte die Trefferquote für OPS-Kodes aus OP-Berichten bei gleichbleibender Präzision von 26 auf rund 37 Prozent gesteigert werden.“

Demnach wurden die ML-Modelle auf deutlich mehr Daten trainiert. Der Lernalgorithmus „wandere“ zwischen mehreren vernetzten Krankenhäusern und nehme die jeweils lokal erlernten Muster für die Erkennung von OPS-Kodes mit. So werde der Trainingsdatensatz datenschutzkonform größer und heterogener, wodurch die Mustererkennung diverser werde.

Lerndatenbasis wird vergrößert

Zudem sei das CTK an das Tiplu-eigene ML-Netz angebunden worden, was die Lerndatenbasis für neue Modelle erneut vergrößert habe. Die Modelle erlernten dabei etwa spezifische Muster des CTK und könnten bei der automatisierten Detektion von OPS-Kodes aus Entlassbriefen, Diagnostik- und Herzkatheter-Befunden besser werden.

Der Schwerpunktversorger im brandenburgischen Cottbus wird bis zum Jahr 2038 zum „Digitalen Leitkrankenhaus“ ausgebaut. Dabei sollen unter anderem effiziente digitale Prozesse geschaffen und administrative Aufgaben gezielt automatisiert werden, um Arbeitszeit freisetzen zu können. Mit Blick auf das Kodierungs-Projekt gehe es jetzt darum, die ML-Modellperformance weiter zu optimieren und Features in die Software zu integrieren, die Fortschritte auf dem Weg zu einer vollautomatisierten Kodierung ermöglichen sollen.