Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet im Entlassmanagement völlig neue Möglichkeiten, um Prozesse effizienter, sicherer und patientenzentrierter zu gestalten. Prädiktive Analytik-KI-Modelle analysieren Patientendaten (z.B. Krankengeschichte, Laborwerte), um das Risiko für Wiedereinweisungen zu prognostizieren. Durch prädiktive Analytik lassen sich anhand von Patientendaten bereits frühzeitig Risikofaktoren für Komplikationen oder Wiedereinweisungen erkennen. So kann das Behandlungsteam gezielt präventive Maßnahmen einleiten und die Nachsorge optimieren.

KI-Systeme koordinieren Nachuntersuchungen, Rezepte und Rehabilitationsmaßnahmen, was den Verwaltungsaufwand reduziert. Automatisierte Planung sorgt dafür, dass Anschlussversorgung, Transport, Therapietermine oder die Koordination mit Hausärzten reibungslos und ohne Zeitverlust erfolgen. KI-Systeme koordinieren Nachuntersuchungen, Rezepte und Rehabilitationsmaßnahmen, was den Verwaltungsaufwand reduziert.

Ein wesentlicher Vorteil von KI-Systemen liegt in der Reduzierung des Verwaltungsaufwandes. Routinetätigkeiten wie Formularerstellung, Terminabstimmung oder Abrechnungsprozesse können automatisiert werden – das entlastet das Personal und schafft mehr Raum für direkte Patientenbetreuung. Gleichzeitig ermöglichen KI-gestützte Systeme eine schnelle und konsistente Dokumentation: Entlassbriefe, Pflegeberichte und Übergabedokumente werden standardisiert und fehlerarm erstellt, wodurch die Informationsqualität zwischen den beteiligten Versorgern steigt.

Auch nach der Entlassung bleibt die Unterstützung durch KI wertvoll. Digitale Patientenkommunikation – etwa per Chatbots, automatisierte Erinnerungen oder telemedizinische Plattformen – hilft, Therapiepläne einzuhalten, Nebenwirkungen früh zu melden oder offene Fragen schnell zu klären. Diese kontinuierliche Begleitung stärkt das Sicherheitsgefühl der Patienten und verbessert nachweislich den Behandlungserfolg.

Verbesserte Transparenz - verringerte Arbeitsbelastung 

Insgesamt lässt sich festhalten: KI-basierte Anwendungen in organisatorischen Prozessen entlasten die Gesundheitsfachkräfte und verbessern die Versorgungsqualität, da mehr Zeit in die tatsächliche Interaktion mit Patientinnen und Patienten investiert werden kann. Durch die Orientierung an bestehenden Abläufen in der Versorgung bieten organisatorische KI-Anwendungen zudem einen niedrigschwelligen Weg, Fachkräfte und Betroffene an die Interaktion mit KI-Systemen zu gewöhnen und die damit einhergehenden Vorteile in der Praxis zu verdeutlichen, wie kürzere Wartezeiten, verbesserte Transparenz oder eine verringerte Arbeitsbelastung. Die Implementierung von KI-Anwendungen im organisatorischen Bereich würde von durchgängigen und standardisierten Datenstrukturen und Datenflüssen im Gesundheitswesen erheblich profitieren. 

Zu Einführung und Umsetzbarkeit von KI-basierten Verfahren zur Unterstützung klinischer und organisatorischer Prozesse in der Versorgung lassen sich Einschätzung treffen wie:

• Kurz- und mittelfristig sind vor allem Verbesserungen bei organisatorischen Prozessen im Versorgungsalltag wirtschaftlich umsetzbar.
• Die Implementierung von KI-unterstützten Technologien in organisatorischen Prozessen führt langfristig zu mehr Effizienz und bildet die Basis für die Implementierung von KI-Lösungen in klinischen Prozessen.
• KI-Lösungen für organisatorische Prozesse bieten hohe zeitliche und finanzielle Einsparpotenziale.
• Deutschland hängt im internationalen Vergleich bei der Entwicklung von KI-Anwendungen für den organisatorischen Bereich hinterher.

KI bietet im Entlassmanagement nicht nur eine deutliche Prozessbeschleunigung, sondern auch eine Qualitätssteigerung in der Versorgungskette. Kliniken profitieren von effizienteren Abläufen, weniger Fehlerquellen und zufriedeneren Patienten, während gleichzeitig Ressourcen geschont werden. So entwickelt sich das Entlassmanagement dank KI von einer oft komplexen, zeitkritischen Aufgabe zu einem präzise gesteuerten, nahtlosen Übergang in die nächste Versorgungsphase.

Auch wenn KI-Anwendungen im organisatorischen Bereich nicht direkt zu medizinischen Entscheidungen beitragen, können Fehler dieser Anwendungen zu Schäden bei den Betroffenen führen. Beispiele hierfür sind eine verzögerte Behandlung aufgrund falsch priorisierter Termine im Terminmanagement oder die falsche beziehungsweise unvollständige Erfassung von Informationen im Dokumentationsprozess. Ähnliches gilt für die Datensicherheit, da für KI in organisatorischen Anwendungen auch teilweise sensible Gesundheitsdaten verwendet werden, weswegen entsprechende Anforderungen an die Datensicherheit gestellt werden müssen.

Autor: Wolf-Dietrich Lorenz

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