Verweildauer im Krankenhaus mit KI vorhersagen: Früher planen, früher entlassen

Verweildauer im DRG-System: Wo Krankenhäuser Geld verlieren

Im DRG-Fallpauschalensystem erhalten Krankenhäuser pro Behandlungsfall einen festen Erlös, unabhängig davon, wie lange ein Patient tatsächlich im Haus bleibt. Wirtschaftlich entscheidend ist der Korridor zwischen unterer Grenzverweildauer (UGVD) und mittlerer Verweildauer (MVD). Innerhalb dieses Zeitraums arbeitet eine Klinik kostendeckend bis gewinnbringend. Sobald die MVD überschritten wird, steigen die Kosten weiter an, während der Erlös stagniert.

Patienten, deren medizinische Behandlung im Krankenhaus abgeschlossen ist und die auf einen Pflegeplatz warten, verursachen volle Tageskosten ohne zusätzlichen Ertrag. Dabei begründen soziale oder organisatorische Gründe für einen verlängerten Aufenthalt keine Behandlungsnotwendigkeit nach § 39 SGB V – das wirtschaftliche Risiko trägt das Krankenhaus.

Kürzer ist dabei nicht automatisch besser. Zu kurze Aufenthalte führen zu Wiederaufnahmen und DRG-Fallzusammenführungen, die den vermeintlichen wirtschaftlichen Vorteil sofort zunichtemachen. Das Ziel ist eine Punktlandung, also die Entlassung zum medizinisch optimalen Zeitpunkt in die passende Anschlussversorgung.

KI im Krankenhaus: Bettenplanung oder Überleitungsprognose?

Nicht jedes Vorhersagesystem im Krankenhaus beantwortet dieselbe Frage. Für das Entlassmanagement ist die Unterscheidung entscheidend.

Beide Ansätze sind sinnvoll, aber für unterschiedliche Zwecke. Für die Kapazitätsplanung reicht eine Stationsprognose. Für das Entlassmanagement braucht es eine Einschätzung pro Patient: Wer wird nach der Entlassung eine Nachversorgung benötigen, und wann sollte die Suche beginnen?

Früher handeln: Wie KI den Sozialdienst bereits bei Aufnahme informiert

Der Rahmenvertrag Entlassmanagement verpflichtet Krankenhäuser seit 2017 zu standardisierten, frühzeitigen Prozessen. In der Praxis fehlt jedoch oft das Signal, das den Sozialdienst bereits bei der Aufnahme auf relevante Fälle hinweist.

In vielen Häusern beginnt die Entlassplanung nämlich erst, wenn die Behandlung abgeschlossen ist. Dann sucht der Sozialdienst telefonisch nach einem Pflegeplatz oder Reha-Angebot, oft ohne schnelle Rückmeldung.

Recare Predict analysiert automatisch die Patientendaten bei Aufnahme und prognostiziert, ob eine Überleitung in Pflege oder Reha wahrscheinlich sein wird:

1. Daten übertragen: Alter, Geschlecht, Haupt- und Nebendiagnosen sowie Wohnverhältnisse werden automatisch via HL7-Schnittstelle aus dem KIS übernommen.
2. Bedarf berechnen: Das KI-Modell ermittelt die Überleitungswahrscheinlichkeit mit einer Genauigkeit von ca. 90 %.
3. Sozialdienst informieren: Bei erkanntem Bedarf wird der Sozialdienst automatisch benachrichtigt, ohne manuellen Aufwand für Ärzte oder Pflege.
4. Überblick behalten: Ein Dashboard zeigt dem Case Management alle Patienten mit ihrem prognostizierten Entlassbedarf auf einen Blick.

Was die KI-Vorhersage von einer manuellen Einschätzung unterscheidet: Das Modell lernt kontinuierlich aus den tatsächlichen Überleitungen der jeweiligen Klinik. Je länger Recare Predict im Einsatz ist, desto präziser werden die Prognosen für Ihr Haus.

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Nachversorger finden: Was nach der KI-Prognose passiert

Wenn der Sozialdienst früh genug informiert wird, die Suche nach einem Nachversorger danach aber genauso abläuft wie bisher, ist der Gewinn begrenzt. Der Sozialdienst kontaktiert Anbieter nacheinander per Telefon oder Fax, Rückmeldungen lassen auf sich warten, offene Anfragen laufen parallel ohne Überblick.

Recare Discharge löst dieses Problem strukturell. Sobald ein Überleitungsbedarf erkannt wird, startet der Sozialdienst mit einem Klick parallele Anfragen an alle geeigneten Einrichtungen – aus einem Netzwerk von über 26.000 Pflege- und Reha-Anbietern. Die Rückmeldungen laufen strukturiert ein, das Wunsch- und Wahlrecht des Patienten bleibt gewahrt.

Die technische Anbindung erfolgt über HL7-Standardschnittstellen, die in den meisten KIS bereits vorhanden sind. Recare ist ISO-27001-zertifiziert, hält das C5-Testat Typ 2 des BSI und verarbeitet alle Daten ausschließlich innerhalb der EU.

Recare Predict: KI-gestützte Überleitungsprognose ab Aufnahmetag

Recare Predict richtet sich an Krankenhäuser, die die Entlassplanung strukturell nach vorn verlagern wollen: weg vom reaktiven Suchen kurz vor Entlassung, hin zur frühzeitigen Einschätzung direkt bei Aufnahme.

• Über 1.000 Krankenhäuser und 26.000 Nachversorger im Netzwerk
• 750.000 erfolgreiche Überleitungen
• Kein Zusatzaufwand für Ärzte oder Pflege: Datenübernahme und Benachrichtigung laufen vollständig automatisch
• Integration über HL7-Schnittstellen, ohne parallele IT-Infrastruktur

Verweildauer mit KI vorhersagen: Der Unterschied liegt im Zeitpunkt

Die Verweildauer im Krankenhaus lässt sich nicht allein durch eine schnellere Behandlung senken. Der entscheidende Hebel liegt im Erkennen des Nachversorgungsbedarfs direkt bei Aufnahme, bevor die medizinische Behandlung abgeschlossen ist.

Recare Predict setzt genau hier an: Die Prognose erfolgt automatisch bei der Aufnahme, ohne Mehraufwand für Ärzte oder Pflege. Krankenhäuser, die die Vorhersage direkt mit dem Entlassprozess über Recare Discharge verknüpfen, gewinnen nicht nur Betten zurück, sondern verbessern gleichzeitig die Versorgungsqualität für ihre Patienten.