Künstliche Intelligenz (KI) verbessert die klinische Dokumentation, indem sie Fehlerquoten signifikant senkt und Arbeitsprozesse beschleunigt, was zu effizienterer Patientenver-sorgung führt. Messbare Kennzahlen sind wie Accuracy, Precision, Recall und F1-Score, die die Übereinstimmung automatisierter Einträge mit Referenzdaten quantifizieren.

Durch Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen wandelt KI unstrukturierte Notizen – etwa aus Arztgesprächen – in präzise, strukturierte Daten um, die den Standards wie SIS oder ICD-10 entsprechen. Automatische Plausibilitätsprüfungen erkennen in Echtzeit Unstimmigkeiten, wie ungewöhnliche Medikamentendosierungen, Wechselwirkungen oder fehlende Angaben zu Vorerkrankungen und Allergien, und warnen vorab, wodurch menschliche Tippfehler oder Vergesslichkeiten minimiert werden.

Optimiert Fehlerquoten und Arbeitsprozesse

Diese Funktionen reduzieren die Fehlerquote: Während manuelle Eingaben anfällig für Unvollständigkeit sind, stellen KI-Systeme Vollständigkeit sicher, indem sie offene Felder ergänzen oder Hinweise geben, was Compliance-Risiken und Behandlungsfehler verringert. Pilotprojekte in Deutschland zeigen, dass die Dokumentationszeit pro Patient von 15 auf 4 Minuten sinkt – eine Reduktion um bis zu 73 Prozent –, da Routineaufgaben wie Formularerstellung oder Kodierung automatisiert ablaufen. Generative KI erzeugt zudem genaue Zusammenfassungen und Peer-Reviews, die etablierte Protokolle einhalten und die Qualität der Patientenakten um bis zu 36 Prozent steigern.

Die Prozessbeschleunigung entlastet Klinikpersonal, fördert einheitliche Terminologie und verbessert die Teamkommunikation durch standardisierte Strukturen. In Pflegeeinrichtungen halbiert KI den Zeitaufwand und erleichtert Prüfungen durch den Medizinischen Dienst, während Datenschutzstandards wie DSGVO eingehalten werden. Langfristig steigt so die Arbeitszufriedenheit, da mehr Zeit für direkte Patientenbetreuung bleibt, ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Evidenz. Integrierte Lösungen optimieren Workflows in Krankenhausinformationssysteme (KIS), was Vendor-Lock-in-Risiken mindert und Skalierbarkeit ermöglicht.

Messgrößen und verringerte Fehlerquoten durch KI

Künstliche Intelligenz (KI) in der klinischen Dokumentation verringert Fehlerquoten durch messbare Kennzahlen wie Accuracy, Precision, Recall und F1-Score, die die Übereinstimmung automatisierter Einträge mit Referenzdaten quantifizieren. Accuracy misst den Gesamtanteil korrekter Dokumentationseinträge, etwa bei ICD-10-Kodierungen oder Transkriptionen, und sinkt typischerweise von manuellen 15-20% Fehlerraten auf unter 5% durch KI-gestützte Plausibilitätsprüfungen. Präzision bewertet den Anteil richtiger positiver Vorhersagen, wie präzise Diagnosevorschläge, während Recall sicherstellt, dass relevante Informationen wie Allergien oder Vorerkrankungen nicht übersehen werden; der harmonische Mittelwert F1-Score balanciert beide für klinische Szenarien mit seltenen Ereignissen.

Zusätzlich visualisieren Konfusionsmatrizen False Positives (z. B. falsche Medikamentenwarnungen) und False Negatives (z. B. unerkannte Lücken in Akten), mit Reduktionen um 5-9% im Vergleich zu manuellen Prozessen. Die Area Under the Curve (AUC-ROC) fasst die Modellleistung zusammen, wobei Werte nahe 1 eine überlegene Unterscheidungsfähigkeit signalisieren, wie in Pilotprojekten mit 70% Genauigkeitssteigerung bei Kodierungsfehlern. In der Praxis tracken diese Metriken vor/nach KI-Einsatz Änderungsraten in KIS-Systemen, Rückweisungsraten (auf unter 6%) und Bearbeitungsfehler, die um bis zu 70% abnehmen.

Diese Größen ermöglichen evidenzbasierte Validierung gemäß MDR und GMLP, integrieren Robustheit gegen Datenvarianz und minimieren Risiken für Patientensicherheit durch automatisierte Checks.  

Autor: Wolf-Dietrich Lorenz

Symbolbild: Have a nice day / AdobeStock