Auf der anderen Seite wird Machine Learning für die Modellierung von Zusammenhängen anhand von Trainingsdaten neue Maßstäbe in der Verbindung von strategischem und operativem Management setzen. Die klassischen monatlich oder quartalweise stattfindenden Gespräche mit den medizinischen Leistungserbringern in den Kliniken werden auf ein neues Level gehoben. Während aktuell die Leistungszahlen im Sinne von Fallzahlen und Casemixpunkten eine herausragende Rolle spielen, werden zukünftig das Potenzial, die Qualität und kausale Zusammenhänge zwischen Qualität und Wirtschaftlichkeit in Echtzeit analysierbar sein. Dies gibt sowohl der Geschäftsführung als auch den Chefärzten neue Instrumente an die Hand das Leistungsgeschehen in Echtzeit zu planen und Investitionen und Personal deutlich flexibler und zielgerichteter planen und einsetzen zu können. 

Daten schaffen Basis für Optimierung von Prozessen

Es sind aber nicht nur die rein strategischen Managemententscheidungen, die durch den Einsatz von KI-Plattformen unterstützt werden. Prozessabläufe, die sich entscheidend auf Qualität und Wirtschaftlichkeit auswirken, werden auf einem neuen Niveau analysierbar sein. Machine Learning kann durch die iterative Anpassung von Modellparametern im Laufe der Zeit sehr exakt den „perfekten Prozess“ für ein optimales Outcome ermitteln, der dann von den Akteuren im Krankenhaus umgesetzt werden kann. Ein Beispiel hierfür kann ich aus unseren aktuellen Research Tätigkeiten in diesem Feld berichten. Nur wenige Kliniken planen ihre personelle und infrastrukturelle Ausstattung bislang auf tatsächlichen Prognosen des Patientenaufkommens, was insbesondere in der Notaufnahme zu erheblichen Verbesserungen führen wird.

Prozesse sind auch im Bereich der Diagnostik und der Patientendifferenzierung eine entscheidende Größe für Qualität, Ressourceneinsatz und damit Wirtschaftlichkeit. Verweildauern von Patienten können bereits vor dessen Aufenthalt sehr präzise prognostiziert werden, wodurch wiederum die Bettenbelegung und die Verfügbarkeit diagnostischer Ressourcen optimiert werden kann. Die ersten Ergebnisse unserer eigenen KI bei BinDoc sind vielversprechend und wenn ich die Möglichkeiten dieser Analysen mit dem Status Quo vergleiche, muss ich festhalten, dass Geschäftsführer bislang mit einem Bruchteil zentraler Informationen arbeiten müssen verglichen mit den Möglichkeiten, die schon in wenigen Jahren oder Monaten bereitstehen werden.

Krankenhauszukunftsgesetz als Steilvorlage für Kliniken

Am Ende des Tages müssen die neuen KI-Plattformen das Management bei der Entscheidungsfindung und der strategischen Ausrichtung so unterstützen können, dass die Qualität für den Patienten spürbar besser wird. Im optimalen Fall wird diese bessere qualitative Versorgung durch Prozessverbesserungen bei gleicher oder sogar geringerer Ressourcenbasis erreicht. Für diese Optimierungsprobleme kann uns Machine Learning eine große Hilfestellung leisten und mitunter neue Wege der Verbesserung aufzeigen.

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass die Vielfalt der KI das strategische Management von Krankenhäusern mindestens genauso stark verbessern wird, wie dies bereits in vielen medizinischen Anwendungsgebieten der Fall ist. Krankenhäuser die frühzeitig in derartige technische Plattformen investieren, können als große Gewinner aus der beschleunigten Digitalisierung hervorgehen. Das neue KHZG bildet dafür die richtige Steilvorlage für die Kliniken.