Praxis­beispiel [#4]: 
KI-Support für das Kranken­haus­manage­ment

Viele große Krankenhäuser kämpfen mit einer bekannten Herausforderung: OP-Säle sind die teuerste Ressource im Haus. Jede Verspätung, OP-Absage oder ungeplante Verlängerung löst Kaskadeneffekte aus – von Überstunden über belegte Aufwachräume bis hin zu verschobenen Eingriffen. Gleichzeitig sind die Bettenstationen ungleich ausgelastet: Einige überfüllt, andere unterbelegt.

OP-Planungen erfolgen auf Basis historischer Erfahrungswerte. Überraschend lange Eingriffe oder Komplikationen führen zu Staus im Aufwachraum. Durch unvorhersehbare Patient*innenzuflüsse (z.B. Grippesaison) entstehen kurzfristige Engpässe. Entlassungen und Verlegungen müssen täglich neu koordiniert werden - und dies oft unter großem Zeitdruck. Die Folge sind ineffiziente Prozessabläufe, Unzufriedenheit sowohl bei den klinischen Teams als auch bei den Patient*innen sowie steigende Kosten für das Krankenhaus.

Wie kann eine KI-basierte Lösung helfen?

Stellen wir uns vor, ein Krankenhaus implementiert eine KI-gestützte Managementplattform, die mit OP-Planungstools, dem KIS / PDM-System und Aufnahmestatistiken verknüpft ist. Sie unterstützt drei zentrale Bereiche:

1. Intelligente OP-Planung
   Die KI könnte historische OP-Daten - wie die Dauer einzelner Eingriffe, beteiligte Teams, Komplikationswahrscheinlichkeiten, Narkosezeiten und Übergabeprozesse - analysieren. Auf Basis dieser Daten könnte das System wahrscheinliche OP-Zeiten für zukünftige Fälle genauer voraussagen als manuelle Erfahrungswerte dies heute tun. Das Tool könnte zudem optimierte OP-Slots vorschlagen und vor möglichen Konflikten warnen (z.B.: „Bei drei parallelen Hüft-TEPs droht eine Überlastung des Aufwachraums zwischen 10:30–12:00 Uhr.“). In der Folge käme es zu weniger Verzögerungen und zu besserer Saal- und Ressourcennutzung. Auch besser planbareren Arbeitszeiten für die beteiligten Teams wären möglich.
    
2. Dynamisches Betten- und Kapazitätsmanagemen
   Die KI könnte geplante Aufnahmen, Notfallaufkommen, Entlassprognosen und aktuelle Belegungsdaten berücksichtigen. Sie könnte so früh identifizieren, wenn eine Station eng wird, und kann sinnvolle Alternativen anzeigen (z.B. Verlegung von elektiven Patient*innen auf geeignete Schwesterstationen). Entlassprognosen könnten auf klinischen Daten, typischen Behandlungsverläufen und Dokumentationseinträgen basieren. Dadurch wären die Klinikstationen besser ausbalanciert, Engpässe seltener, und Entlassungen deutlich planbarer als heute.
    
3. Vorhersage saisonaler Spitzen & Netzwerksteuerung
   KI-Modelle könnten vergangene Fallzahlen, Meldedaten, lokale Wetter- und Infektionsmuster, nutzen um zu erwartende Patientenzahlen besser vorherzusagen. Bei drohenden Spitzen (z.B. RSV oder Grippe) könnten Management-Teams frühzeitig Hinweise (z.B.: „In Woche 7 wird ein um 22 % erhöhtes Notfallaufkommen erwartet.“) erhalten. Gleichzeitig könnte das System die Planung von Anschlussversorgung unterstützen, indem es freie Reha-Kapazitäten, ambulante Angebote und Verlegungsmöglichkeiten anspricht und strukturiert darstellt. Das Resultat: Deutlich bessere regionale Steuerung, weniger Entlassverzögerungen aus dem Krankenhaus und eine in Summe flüssigere Versorgungskette.

Mögliche Gesamtwirkung für das Krankenhaus:

• Deutlich stabilere OP-Auslastung
• Weniger ungeplante Überstunden
• Frühzeitige Erkennung von Kapazitätsengpässen
• Entlastung der Pflege durch planbarere Verlegungen
• Schnellere Patientenflüsse vom Akut- in den Rehabereich bzw. ins ambulante Setting
• Wirtschaftlicher und sicherer Krankenhausbetrieb