KI-gestützte Digitalisierung im Klinikmanagement: Strukturierte Roadmap und exemplarischer Anwendungsfall Entlassmanagement

Lutz Anderie and Harald Agel

No 40, Working Paper Series from Frankfurt University of Applied Sciences, Faculty of Business and Law

Abstract: Dieses Working Paper beleuchtet die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in Krankenhausumfeldern, mit dem Ziel, die Qualität der Patientenversorgung zu steigern, klinische und administrative Prozesse zu optimieren und Kosten im Gesundheitswesen zu senken. Es startet mit einer Einführung in zentrale KIDefinitionen - wie maschinelles Lernen, Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung - und erläutert deren spezifische Relevanz im Krankenhauskontext, wobei zwischen schwacher und starker KI unterschieden wird und der Fokus auf aufgabenbezogenen Anwendungen liegt. Das Paper identifiziert systematisch KI-Anwendungsfälle und priorisiert diese anhand von Kriterien wie klinischem Nutzen, wirtschaftlicher Effizienz, technischer Machbarkeit, ethischer Konformität und Skalierbarkeit. Eine detaillierte Fallstudie zum KI-Einsatz im Entlassmanagement (§ 39 Abs. 1a SGB V) demonstriert das transformative Potenzial, einschließlich prädiktiver Analytik für Wiedereinweisungsrisiken, automatisierter Planung durch Tools wie Recare PREDICT und VOICE sowie agentischer KI zur Prozessorchestrierung, die Verweildauern verkürzen und erhebliche Kosteneinsparungen ermöglichen kann (z. B. 75.000 €/Monat für ein 850-Betten-Krankenhaus mit ca. 35.000 stationären Patienten). Weitere effizienzsteigernde Anwendungsfälle wie KI in der bildgebenden Diagnostik, Ressourcenplanung, Patientenüberwachung und personalisierten Medizin werden skizziert. Eine strategische Roadmap für die KI-Implementierung wird vorgeschlagen, in Kooperation mit Partnern wie HA&P Beratungsgesellschaft mbH, umfassend Bedarfsanalysen, Pilotprojekte (z. B. Chatbot-Prototypen) und modulare Skalierung. Ethische und regulatorische Aspekte werden kritisch bewertet, mit Schwerpunkt auf dem EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689) und seinem risikobasierten Ansatz sowie DSGVO-Anforderungen an Datenschutz und Bias-Minimierung durch erklärbare KI. Maßnahmen zur Skalierung umfassen Serious Games wie "Keine Angst vor KI" und "Entlassmanagement Training" (inspiriert von Charités GameEducation-Initiativen) zur Personal-Schulung und gewährleisten Konformität bis August 2026 für Hochrisikosysteme. Das Paper schließt mit einem umfassenden, handlungsorientierten Rahmen ab, der Krankenhäusern den Weg zu ethischer, effizienter und nachhaltiger KI-Adoption ebnet und Innovationen fördert, ohne die Patientensicherheit und das Vertrauen zu gefährden.

Keywords: Krankenhausmanagement; Künstliche Intelligenz; Patienten; Fallmanagement; Schnittstellenmanagement (search for similar items in EconPapers)
Date: 2026
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DOI: 10.48718/jp9b-jx94

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