So hilft künstliche Intelligenz im Belegungsmanagement

Belegungsmanagement gehört zu den komplexesten Aufgaben im Klinikalltag, insbesondere angesichts von Personalmangel, steigenden Patientenzahlen und begrenzten Ressourcen. Umso gefragter sind digitale Lösungen, die Planungsprozesse entlasten und gleichzeitig mehr Transparenz schaffen. Künstliche Intelligenz (KI) rückt dabei zunehmend in den Fokus. Durch sie lässt sich die Bettenbelegung vorausschauend steuern und automatisieren. Dies führt zu weniger Engpässen und ein stabiles Bettenmanagement. Dieser Artikel zeigt auf, wie KI konkret im Belegungsmanagement unterstützen kann, welche Vorteile und welche Hürden sich daraus ergeben und gibt eine Checkliste, was vor dem Start zu beachten ist, mit an die Hand.

Wie kann künstliche Intelligenz im Belegungsmanagement helfen?

Künstliche Intelligenz kann das Belegungsmanagement in Kliniken auf vielfältige Weise unterstützen. So kann sie beispielsweise Aufnahme- und Entlassungsprognosen für jede Station und jeden Versorgungsbereich erstellen, an dem sich Pflegefachkräfte und Ärzte orientieren können. Dabei kann der gesamte Belegungsprozess durch eine automatisierte Betten-Zuweisung erleichtert werden. So können freie Kapazitäten besser genutzt werden.

Künstliche Intelligenz kann sich zudem schnell an besondere Situationen anpassen, wie Infektionswellen, ein Massenanfall an Verletzten durch einen großen Unfall, oder personell dünn besetzte Feiertage. Auch präventiv kann KI das Bettenmanagement optimieren: Etwa, wenn durch eine Großveranstaltung oder ein Fest mit Alkoholausschank erwartbar ist, dass etliche Personen zeitnah medizinisch versorgt werden müssen.

Sind KI-Modelle im Belegungsmanagement bereits jetzt erfolgsversprechend?

Studien zeigen bereits jetzt, dass KI-Modelle besonders in hochdynamischen Bereichen wie der OP-Belegung oder in der Notaufnahme dazu beitragen, Engpässe frühzeitig zu erkennen und zu steuern. Dabei kommen häufig Klassifikationsmodelle und neuronale Netze, die rechnergestützt nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns arbeiten, zum Einsatz. Diese Modelle beziehen die patientenindividuellen Parameter, etwa Diagnosen, Alter oder Pflegeaufwand in die Belegungsentscheidung mit ein. Durch eine Verzahnung von KI mit klinischen Informationssystemen lassen sich so Pflegekapazitäten in Echtzeit anpassen und kritische Ressourcen wie Isolierzimmer oder Intensivbetten gezielter verwaltet werden. Gleichzeitig erhöht dies die Patientensicherheit.

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Welche Vorteile bietet künstliche Intelligenz im Belegungsmanagement?

Der Einsatz von KI im Belegungsmanagement bietet zahlreiche Vorteile für Pflegekräfte und medizinisches Personal im Klinikalltag. Einer der größten Pluspunkte ist die bessere Planbarkeit. Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI Vorhersagen treffen, wann wie viele Patienten aufgenommen oder entlassen werden. Das hilft dabei, Engpässe frühzeitig zu erkennen und Kapazitäten optimal zu nutzen. Gleichzeitig können so Kosten gesenkt werden.

Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, wie dem Zuweisen von Betten oder dem Prüfen von Verfügbarkeiten, bleibt den Pflegekräften mehr Zeit für die direkte Patientenversorgung. Darüber hinaus können KI-Systeme bei Entscheidungen unterstützen – etwa wenn es darum geht, welcher Patient auf welche Station passt – basierend auf medizinischen Daten, Pflegebedarf und Verweildauer. Ein weiterer Vorteil: Die Abläufe im Krankenhaus werden transparenter und nachvollziehbarer. Wenn Pflegekräfte verstehen, wie Vorschläge zustande kommen, steigt auch das Vertrauen in die Technik.

Auch die Patienten selbst, sowie externes Pflege- und medizinisches Personal profitiert. Zusammengefasst ergeben sich durch KI-Nutzung im Belegungsmanagement folgende weitere Vorteile:

• Transparente Belegungssituation auf jeder Station vereinfacht Entscheidungen in der Notaufnahme und beschleunigt die Boarding-Zeit.
• Kürzere Wartezeiten für Patienten bei zeitgleich ausgeglichenerer Belastung der Pflegekräfte.
• Eine höhere Bettenwechsel-Rate bei gleichbleibend hoher Pflegequalität.
• Eine transparente und vorausschauende Steuerung für Pflegekräfte, OP-Teams, Intensivstationen, Notaufnahme, Sanitäter und externes Personal wie Pflegedienste.
• Eine Minimierung von Ausweichverlegungen, weil auf der eigentlich präferierten Station kein Platz ist.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Trotz der vielen Chancen bringt der Einsatz von KI im Belegungsmanagement auch einige Herausforderungen mit sich. Eine zentrale Schwierigkeit ist der Datenschutz. Damit KI gut funktionieren kann, braucht sie große Mengen an sensiblen Patientendaten. Diese müssen besonders geschützt werden. Kliniken müssen hier klare rechtliche und technische Rahmenbedingungen schaffen. Auch die Datenqualität kann ein Problem sein: Viele Krankenhäuser arbeiten noch mit veralteten oder unvollständigen Datensätzen, was die Prognosefähigkeit der KI einschränkt. Hinzu kommt, dass die Einführung neuer Technologien Schulungen, Anpassungen im Arbeitsalltag und eine gute technische Anbindung an bestehende Systeme erfordert.

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KI im Belegungsmanagement – Checkliste für den Start

Kliniken und Pflegeheime, die eine Implementierung von KI-Anwendungen im Belegungsmanagement anstreben, sollten vor dem Start folgende Punkte beachten.

• Sind Software und Datensätze auf dem aktuellsten Stand?
• Erfassen wir alle nötige Patientendaten, die wir für einen reibungslosen Ablauf benötigen?
• Haben wir Zugriff auf alle relevanten Daten? Beispielsweise OP-Pläne, Auslastung der Intensivstation und Isolationszimmer, aktuelle Lage in der Notaufnahme.
• Ist die Datenqualität ausreichend, damit eine KI zielführend damit arbeiten kann?
• Müssen wir gewisse Daten im Voraus anonymisieren oder besonders schützen?
• Sind die Mitarbeiter im Umgang mit den KI-Anwendungen geschult?
• Haben wir die Einverständnis von Vorgesetzten, Personal und Patienten zur Nutzung solcher KI-Anwendungen?

Wie messe ich, ob KI im Belegungsmanagement wirkt?

Erfolge von KI-Anwendungen im Belegungsmanagement lassen sich messen. So kann man beispielsweise vergleichende Analysen der durchschnittlichen Bettenauslastung pro Station vor und nach der KI-Implementierung durchführen. Weiter lässt sich etwa die durchschnittliche Dauer zwischen Aufnahme in der Notaufnahme und Stationsaufnahme vor und nach KI-Implementierung messen. Auch Auswertungen über ungeplante, notwendig gewordene Verlegungsraten lassen eine nachvollziehbare Messung des KI-Erfolgs zu. Letztlich können auch Befragungen der Pflegekräfte über Änderungen ihrer Belastung seit der KI-Implementierung Aufschluss über deren Erfolg geben.

Wohin geht die Entwicklung im Belegungsmanagement?

Der Blick in die Zukunft zeigt: Künstliche Intelligenz wird im Belegungsmanagement eine immer wichtigere Rolle spielen. Langfristig wird an Modellen gearbeitet, bei denen verschiedene Kliniken anonymisierte Daten austauschen können, um voneinander zu lernen, sogenannte “federated learning”-Ansätze. Der menschliche Faktor bleibt dennoch entscheidend: KI wird nicht als Ersatz, sondern als Unterstützung gedacht. Der Erfolg hängt davon ab, wie gut Pflegekräfte, IT-Fachleute und Klinikleitungen zusammenarbeiten, um die Technik sinnvoll in den Alltag zu integrieren.

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