Künstliche Intelligenz (KI) wandelt nicht-klinische Steuerungsprozesse in Krankenhäusern, indem sie administrative, logistische und planerische Aufgaben automatisiert. Dadurch entsteht messbarer Return on Investment (ROI) durch Kosteneinsparungen und Effizienz-gewinne, während Fachkräfte entlastet werden. Verantwortliche wie IT-Leiter, Krankenhaus-vorstände und Prozessmanager können die Implementierung voranbringen.

Nicht‑klinische Steuerungsprozesse mit hohem Transaktionsvolumen, klaren Kostentreibern und guter Datenbasis liefern den schnellsten ROI durch KI. Besonders ertragreich sind Abrechnung, Medizincontrolling, Materialwirtschaft und Verwaltung.

Im Revenue Cycle erhöhen KI-gestützte Kodier- und Abrechnungsprozesse die Erlöse, reduzieren MD-Prüfquoten und senken manuelle Aufwände; NLP-Modelle extrahieren relevante Informationen aus Arztbriefen und OP-Berichten und schlagen Codes vor. In der Materialwirtschaft ermöglichen prädiktive Modelle exakte Verbrauchsprognosen, wodurch Lagerbestände, Eilbestellungen und Verfallkosten sinken und Einkaufsbündelungen datenbasiert optimiert werden.

Im administrativen Backoffice automatisiert KI Routineaufgaben, etwa Rechnungseingangsprüfung, Mahnwesen oder Termin- und Dokumentenmanagement, was Personalkapazitäten für wertschöpfende Tätigkeiten freisetzt. Gemeinsam bieten diese Prozesse kurze Implementierungszeiten, messbare KPIs (Kosten pro Fall, Lagerumschlag, Durchlaufzeiten) und dadurch einen besonders schnellen wirtschaftlichen Nutzen.

In der Personalplanung erstellen KI-Systeme Schichtpläne unter Berücksichtigung von Verfügbarkeiten, Qualifikationen und gesetzlichen Vorgaben, was Konflikte minimiert und Führungskräfte entlastet. Logistische Prozesse profitieren von KI-gestützter Inventarverwaltung, Bedarfsprognosen und autonomen Transportrobotern, die Botengänge übernehmen und Pflegekräfte um 20–30% effizienter machen. In der Abrechnung und Codierung reduzieren Algorithmen Fehler, beschleunigen Prüfungen und steigern Erlöse, wodurch tägliche Administrationszeiten von Ärzten und Pflegern – oft mehrere Stunden – halbiert werden können.

Messbarer ROI ergibt sich aus quantifizierbaren Einsparungen: Studien zeigen Kostensenkungen im Millionenbereich pro Klinik durch optimierte Lieferketten und reduzierte Engpässe. Entlastung von Fachkräften führt zu höherer Zufriedenheit und mehr Zeit für patientennahe Aufgaben, was die Versorgungsqualität steigert. Projekte wie die „Eingabefreie Station“ des Fraunhofer IML demonstrieren, wie Sensorik und KI Dokumentation automatisieren.

Steuerungsprozesse mit Nutzenversprechen

Für einen pragmatischen Einstieg eignen sich vor allem gut strukturierte, datenreiche und wiederkehrende Steuerungsprozesse mit klarem Nutzenversprechen und geringem klinischen Risiko.

• OP-Planung und Saalauslastung
• Prognose von OP-Dauern auf Basis historischer Daten und Patientenmerkmalen.
• Optimierte Slot-Zuweisung zur Reduktion von Überstunden, Leerlauf und Verlegungen am OP-Tag.
• Betten- und Kapazitätsmanagement
• Vorhersage von Notaufnahmeankünften, Entlassungen und Verweildauern für Belegungsprognosen.
• Unterstützung der tagesaktuellen Belegungssteuerung (z.B. Verlegungsprioritäten, Öffnen/Schließen von Stationen).
• Personal- und Dienstplanung
• Predictive Analytics zur Ableitung von Personalbedarfen aus Fallzahlen, Saisonalität und Casemix.
• KI-gestützte Vorschläge für Schichtpläne, die Peaks abdecken und Überstunden reduzieren.
• Medizincontrolling und Abrechnung
• KI-basierte Kodierunterstützung durch Freitextanalyse von Arztbriefen und OP-Berichten.
• Frühzeitige Erkennung von MD-Risiken und Erlöslecks als Grundlage für Steuerungsentscheidungen.
• Logistik und Materialwirtschaft
• Prognose von Materialverbräuchen (Implantate, Medikamente) zur Bestandsoptimierung.
• Unterstützung der Transport- und OP-Logistik (z.B. Reihenfolgen, Laufwege) in einem Hospital Control Center.

Am schnellsten kann ein messbarer ROI dort entstehen, wo hohe Volumina, klare Kostenstrukturen und reife Datenbasis zusammenkommen wie bei einigen nicht‑klinischen und quasi‑klinischen Steuerungsprozessen.

Verantwortliche sind primär die IT-Abteilungen für Integration ins Krankenhausinformationssystem (KIS), Geschäftsführungen für strategische Priorisierung und Controller für ROI-Bewertung. Eine KI-Strategie mit Use-Case-Analyse minimiert Risiken und maximiert schnelle Erfolge, da nicht-medizinische Anwendungen weniger regulatorischen Hürden unterliegen als klinische. Langfristig schafft dies Basis für erweiterte KI-Nutzung.

Status quo der KI in nicht-klinischen Steuerungsprozessen

In Deutschland steht der Einsatz von KI in nicht-klinischen Steuerungsprozessen wie Personalplanung, Logistik, Abrechnung und Dokumentation erst am Beginn der breiten Umsetzung. Piloten zeigen Erfolge bei Schichtplanung und Inventarverwaltung, wo Algorithmen Engpässe vorhersagen und Automatisierung Fachkräfte um bis zu 20% entlasten.

Trotz Potenzials bremsen regulatorische Hürden, Datenschutz (DSGVO) und mangelnde Integration in Klinische Informationssysteme (KIS) die Skalierung. 2026 investieren Kliniken zunehmend in „low-hanging fruits“ wie KI-gestützte Codierung und Transportroboter, doch nur 15–20% nutzen sie routinemäßig.

Förderprogramme der Bertelsmann Stiftung und Fraunhofer-Projekte wie „Eingabefreie Station“ treiben Akzeptanz voran, doch fehlende Standards behindern den ROI. Zukünftig wird Cloud-KI und Explainable AI den Durchbruch ermöglichen.

Autor: Wolf-Dietrich Lorenz

Symbolbild: Netaya / AdobeStock