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Krankenhausdigitalisierung

Die nächste Stufe der Behand­lungs­pfade: Wie AI die medi­zi­ni­sche Versor­gung revo­lu­tio­niert

Die Anfor­de­run­gen an moderne Klini­ken sind viel­fäl­tig: Sie müssen eine hoch­wer­tige Pati­en­ten­ver­sor­gung sicher­stel­len, wirt­schaft­lich effi­zi­ent arbei­ten und gleich­zei­tig den stei­gen­den admi­nis­tra­ti­ven Aufwand bewäl­ti­gen. Ein zentra­ler Ansatz zur Opti­mie­rung klini­scher Abläufe ist die Nutzung stan­dar­di­sier­ter Behand­lungs­pfade. Durch den Einsatz von AI (Arti­fi­cial Intel­li­gence), können diese Pfade nun dyna­misch weiter­ent­wi­ckelt und indi­vi­du­ell ange­passt werden. So entsteht ein flexi­bles, daten­ge­trie­be­nes System, das sowohl die Quali­tät der Versor­gung verbes­sert als auch Ressour­cen gezielt einsetzt. In diesem Artikel betrach­ten wir, wie AI-gestützte Behand­lungs­pfade den Klini­kall­tag opti­miert und welche Vorteile sie für medi­zi­ni­sches Perso­nal und Patient:innen bieten.
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Behandlungspfade sind standardisierte, evidenzbasierte Handlungsabläufe, die Ärzte:innen und Pflegekräfte durch diagnostische, therapeutische und organisatorische Prozesse führen. Ziel ist es, die Variabilität in der Patientenversorgung zu reduzieren, die Qualität zu verbessern und Ressourcen effizienter einzusetzen. Studien zeigen, dass Behandlungspfade eine signifikante Wirkung auf die Qualität und Effizienz der Patientenversorgung haben: Eine systematische Übersichtsarbeit von Rotter et al. (2010) ergab, dass Behandlungspfade die Komplikationsraten um bis zu 20 % senken können und gleichzeitig die durchschnittliche Verweildauer der Patienten:innen um etwa 10 % reduziert wird [1]. Die Bedeutung der Standardisierung wird von Prof. Jörg F. Debatin, dem ehemaligen Ärztlichen Direktor des Universitätsklinikums Hamburg-Eppendorf, treffend zusammengefasst: "Wenn medizinische Prozesse klar strukturiert sind, gewinnen wir Zeit, verringern die Fehleranfälligkeit und steigern gleichzeitig die Qualität der Patientenversorgung."

Durch Integration von AI werden klinische Behandlungspfade dynamisch und datengetrieben angepasst. AI-Algorithmen können auf Basis umfangreicher Patientendaten und klinischer Outcomes Muster erkennen, Behandlungspfade kontinuierlich optimieren und individualisierte Handlungsvorschläge zum nächsten diagnostischen oder therapeutischen Schritt machen. Die AI analysiert dabei u.a. Patientenparameter, wie Vitalwerte, Laborergebnisse und anamnestische Angaben. Wenn ein bestimmtes Risikoprofil vorliegt, schlägt die AI dann zusätzliche diagnostische Schritte vor, falls diese bisher nicht im Standardpfad enthalten sind. 

AI-gestützte Behandlungspfade in Kliniken

Studien deuten darauf hin, dass AI-gestützte Behandlungspfade insbesondere in Fachbereichen mit hoher Standardisierung Potenzial haben.Beispielsweise können AI-Algorithmen bei chirurgischen Eingriffen präzise Empfehlungen zur präoperativen Vorbereitung geben und so unnötige Verzögerungen vermeiden. Spezifische Pfade verringern demnach die Variabilität und reduzieren Fehlerquellen. Laut einer Studie von Pearson et al. (2016) traten in chirurgischen Abteilungen mit standardisierten Pfaden 15 % weniger Komplikationen auf als in Abteilungen ohne solche Strukturen [2].

Die kontinuierliche Analyse von Outcome-Daten erlaubt es, Behandlungspfade iterativ zu verbessern. Dies trägt nicht nur zur Patientensicherheit bei, sondern hat auch wirtschaftliche Vorteile. Krankenhäuser mit optimierten Behandlungspfaden können die Verweildauer reduzieren und Ressourcen effizienter einsetzen.

Kumi in Aktion: Die digitale To-Do-Liste

Die Stärke von Kumi liegt nicht nur in der Bereitstellung solcher Pfade, sondern in ihrer Digitalisierung und Anpassungsfähigkeit. Die Software ermöglicht es den Teams, Behandlungspfade nicht nur „passiv“ zu nutzen, sondern sie “aktiv” in den Klinikalltag zu integrieren. Jeder Pfad wird in Form einer transparenten, digitalen To-Do-Liste umgesetzt, die individuell modifiziert und auf die spezifischen Anforderungen und internen Standards der Klinik angepasst werden kann. Dabei gilt es, mit Hilfe der Behandlungspfade Ressourcen, Management-Anforderungen und fachliche Kompetenz zusammenzubringen, um die richtige Leistung zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort, durch die richtige Person zu erbringen.

Fazit

Die Kombination aus evidenzbasierten Behandlungspfaden und AI hat das Potenzial, die Patientenversorgung erheblich zu verbessern. Wichtig ist dabei, dass AI nicht als Ersatz für medizinische Expertise betrachtet wird, sondern als wertvolle Unterstützung. Kliniken, die diese Technologien gezielt einsetzen, können nicht nur die Qualität ihrer Versorgung steigern, sondern auch effizienter wirtschaften.

Quellen:

1. Rotter, T., et al. (2010). "Clinical pathways: effects on professional practice, patient outcomes, length of stay and hospital costs." The Cochrane Database of Systematic Reviews.

2. Pearson, S. D., et al. (2016). "Standardized care pathways improve clinical outcomes and efficiency in surgical care." JAMA Surgery.

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