Was KI in der klinischen Stations­logistik bewegen kann

KI kann die Stationslogistik deutlich effizienter, sicherer und personalfreundlicher machen, wenn sie richtig implementiert wird. Sie ersetzt nämlich keine Pflegekräfte, sondern sorgt vielmehr dafür, dass sie mehr Zeit für Patient*innen und weniger für organisatorische Aufgaben haben. Hier sind ein paar aktuelle Anwendungsfelder inkl. praktischen Beispielen aufgezeigt, die Einblick in jene Felder bieten, wo ein Handeln derzeit den größten Nutzen verspricht:

Bedarfsprognose & Ressourcenplanung

Klinisches Pflegepersonal wie auch Stationsleitungen schätzen heute oftmals, wie viele Verbrauchsmaterialien, Medikamente oder Geräte benötigt werden. Auch wenn etablierte Softwareprodukte im Bereich der Stationslogistik wertvolle Unterstützung für Wareneingänge, Bestandsverwaltung, Inventur, Lagerorganisation und Warenausgänge umfassend digital unterstützen, reicht die analytische Tiefe selten aus, um treffsichere Prognosen über Material- und Ressourcenbedarfe zu liefern.

Erst der gezielte KI-Einsatz macht es möglich, historische Verbrauchsdaten, Patientenzahlen, Behandlungsarten und saisonale Muster zuverlässig zu analysieren. Daraus entstehen schließlich präzise Prognosen, wann und wo Material oder Personal benötigt wird.

In der Folge werden Engpässe vermieden, die Reduktion von Überbeständen und Materialverschwendungen eingedämmt und eine Entlastung der Pflegekräfte realisiert.

Beispiel: Eine KI erkennt, dass auf der internistischen Station im Winter 20% mehr Infusionen verbraucht werden und passt automatisch die Bestellungen an.

Intelligente Materiallogistik & Transportsteuerung

Das Transportieren von Medikamenten, Proben, Wäsche und Essen erfolgt nach festen Routen und Zeiten, was oftmals ineffizient ist.

KI-gestützte Systeme (z.B. in Kombination mit fahrerlosen Transportsystemen) planen dynamisch optimierte Routen basierend auf Echtzeitdaten. Sensoren und IoT-Geräte liefern Positions- und Füllstandsdaten, die von der KI verarbeitet und aufbereitet werden können.

Dadurch werden Transportzeiten verkürzt und das beteiligte Personal effizienter eingesetzt. Es kommt zudem zur Reduktion von Wartezeiten bei der Pflege.

Beispiel: Ein KI-System priorisiert den Transport eines dringenden Labormusters automatisch vor einer Wäschelieferung, wenn es erkennt, dass ein Arzt auf das Ergebnis wartet.

Stationsinterne Prozessoptimierung

KI-gestützte Prozessanalyse (Process Mining) trägt dazu bei logistische Abläufe wie Medikamentenbereitstellung, Patientenaufnahme oder Entlassung kontinuierlich zu analysieren. KI identifiziert dabei erklärbare Engpässe, denen man gezielt gegensteuern kann (z.B. ist die Medikamentenausgabe täglich zur gleichen Zeit überlastet). 

So werden Vorschläge zur Umverteilung von Aufgaben oder Zeitfenstern automatisch generiert, was in der Entlastung des Personals, kürzeren Wartezeiten für Patient*innen und bessere Abstimmung zwischen Stationen und Funktionsbereichen resultiert.

Unterstützung der Pflegekräfte durch KI-Assistenten

KI-Systeme können digitale Stationsassistenten bereitstellen, die Materialbedarf, Bettenbelegung oder Transportaufträge verwalten. 

Sprachgesteuerte Assistenten oder Chatbots führen zu reduzierten Dokumentations- und Koordinationsaufwänden.

Beispiel: Eine Pflegekraft sagt: „Bestelle bitte zehn neue Infusionsflaschen für Zimmer 203–210“, und die KI erledigt die Bestellung automatisch über das Lagerverwaltungssystem.

Datenintegration & Transparenz

KI kann dabei unterstützen, Daten aus unterschiedlichen klinischen Informationssystemen (KIS, ERP, Lager, IoT) zu integrieren. Dashboards zeigen dabei aktuelle Lagerbestände, Transportstatus und Personalverfügbarkeit in Echtzeit an.

Dadurch können schnelle Entscheidungen auf Stationsleitungsebene getroffen werden und eine Früherkennung von Problemen (z.B. drohender Medikamentenmangel) sichergestellt werden.

Beispiele aus der Praxis

In einigen deutschen Krankenhausverbünden finden aktuell Pilotprojekte mit KI-basierten Bedarfsprognosen für medizinische Verbrauchsmaterialien statt. In anderes werden KI-gestützte Logistikplanungen für autonome Transportroboter getestet. Auch Lösungen zur Prozessautomatisierung und Materialflussoptimierung mit Machine Learning sind in Pilotierungsphasen. 

Es tut sich also bereits einiges, weil der erhebliche Nutzen durch den zielgerichteten Einsatz von KI für viele Entscheider auf der Hand liegt und die angespannte Kostensituation in den Kliniken zum Handeln zwingt – auch wenn klar ist: Je früher man agiert – je mehr man also einen Pionierstatus einnimmt, desto höher kann das Investment („Lehrgeld“) sein.  

Besondere Herausforderungen stellen natürlich der Datenschutz (bei Patientendatenintegration), die Interoperabilität der unterschiedlichen IT-Systeme, die Akzeptanz von KI-basierten Lösungen bei Pflege- und Logistikpersonal sowie die Notwendigkeit klarer Verantwortlichkeiten bei automatisierten Entscheidungen dar. Allerdings sind all diese Punkte "machbar". 

Es ist wohl nur eine Frage der Zeit, bis auch im Bereich der klinischen Stationslogistik ein sehr schneller und intensiver KI-Wind weht und zu disruptiven Veränderungen der Arbeitsweise des klinischen Personals führen wird.