Umsetzung der Automatisierung und Kodierqualität


Im Krankenhausalltag treffen die unterschiedlichsten Patienten mit den verschiedensten Beschwerden in den Kliniken ein. Die einen oder anderen zu diagnostizierenden Beschwerden tauchen dabei häufiger auf. So war in 2018 die häufigste Diagnose mit rund 2,3%* eine Herzinsuffizienz, während eine akute Appendizitis mit rund 0,5%* Platz 50 belegt. Im Krankenhausalltag kommt es aber trotzdem sehr oft vor, dass die Fallakte keine oder nur eine unvollständige Kodierung beinhaltet und die Kodierfachkräfte im Nachgang die Akte komplett lesen und kodieren müssen.


Ein erheblicher Anteil von Patienten, gerade bei den elektiven Krankenhausaufenthalten, hat in vielen Fällen neben der Hauptdiagnose nur wenige Nebendiagnosen bzw. die Kodierung weiterer Nebendiagnosen verändert den generellen Case-Mix nicht nachhaltig. Das bedeutet, dass die Kodierung dieser Diagnosen und Prozeduren einen wiederkehrenden Prozess darstellt, der schnell erlernt ist. Diese sich häufig wiederholenden Fälle mit ähnlichen Diagnosen und Fallkonstellationen machen i.d.R. je nach Krankenhaus zwischen 30% und 60% aller stationären Fälle aus.

#Standarddiagnosen #wiederkehrender_Prozess #KI

Diese „Standarddiagnosen“ eignen sich demnach hervorragend als Trainingsbasis für eine KI, die eine gewisse Datenmenge benötigt, um trainiert zu werden. Die KI wird solange mit neuen Daten befüllt bis sie vollkommen selbstständig in der Lage ist eine erlössichere Primärkodierung durchzuführen.


Um den Aufwand einer korrekten Primärkodierung zu verdeutlichen, schauen wir uns ein paar Zahlen etwas genauer an. Ein guter und geübter Leser schafft es ca. 400** Wörter pro Minute zu lesen, wenn der Text nicht außerordentlich kompliziert ist. Im Mittel enthält ein Dokument aus einer Patientenakte unserer Testreihe 380 Wörter. Das bedeutet, pro Dokument benötigt dieser Leser knapp unter einer Minute und erreicht ein Textverständnis von ca. 70%-80%**.

Unsere KI-Software schafft es 4.536 Wörter pro Minute zu lesen und braucht demnach für das gleiche Dokument bloß fünf Sekunden - wenn ein gescanntes Dokument zusätzlich erst eingelesen werden muss - mit einem Verständnis von 80%-98% (eigener Benchmark). Am Ende des Jahres kommt eine KI-basiert Kodiersoftware auf ungefähr 6,3 Millionen bearbeitete Seiten pro Jahr, während eine Kodierfachkraft ungefähr 26.400 Seiten schafft.

#Training #KI_ist_schneller #KI_versteht_mehr



Eine KI kann natürlich nur Kodier-Ergebnisse ausgeben, die sie gelernt hat. Unvollständige oder fehlerhafte Kodierung wird über Feedbackmechanismen manuell korrigiert, sodass die KI beim nächsten Fall wieder fehlerfrei arbeitet. Sie lernt kontinuierlich dazu und verbessert so nachhaltig die Kodierqualität.


Mithilfe einer KI spart Ihr Medizincontrolling demnach die Bearbeitung von ca. 50% aller aufkommenden Kodierfälle ein. Zeit, die genutzt werden kann, um komplexere Fälle, die hohe Fachkompetenz erfordern, vollständig und erlössicher zu kodieren.

#nobody_is_perfect #Perfektion_lernen #bessere_Kodierqualität






* http://www.gbe-bund.de/oowa921-install/servlet/oowa/aw92/dboowasys921.xwdevkit/xwd_init?gbe.isgbetol/xs_start_neu/&p_aid=i&p_aid=66373170&nummer=564&p_sprache=D&p_indsp=6000&p_aid=43515261

** Stanford E. Taylor: Eye Movements in Reading: Facts and Fallacies. Band 2, Nr. 4. American Educational Research Association, 1965, S. 187–202.

Karin Landerl: Lesegeschwindigkeitstest (National und International). In: G. Haider und B. Lang (Hrsg.): PISA PLUS 2000. Studien Verlag, Innsbruck 2001, S. 119–130.

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