Die klinische Realität

Pflegefachpersonen stehen im Krankenhausalltag an einer zentralen Schnittstelle zwischen Beobachtung und Entscheidung, ärztlicher Anordnung und therapeutischer Umsetzung sowie zwischen Daten und Menschen. Sie nehmen Veränderungen im Zustand von Patientinnen häufig als Erste wahr – etwa leichte Verwirrtheit, Unruhe, Rückzug, verminderte Mobilität oder nachlassenden Appetit (O’Connor et al., 2023). Gleichzeitig ist die Versorgung komplexer geworden: Patientinnen sind älter, multimorbider und ihre Aufenthalte kürzer, aber intensiver. Für Österreich zeigen aktuelle Daten eine anhaltende Verkürzung stationärer Verweildauern in der Akutversorgung (Statistik Austria, 2025). Was ökonomisch effizient erscheint, erhöht die klinische Dynamik: Risiken müssen früher erkannt und Maßnahmen rascher eingeleitet werden.

Komplikationen wie Delir, Sturz, Mangelernährung oder Dysphagie entwickeln sich meist schleichend und beginnen mit subtilen Veränderungen, die im dichten Arbeitsalltag leicht übersehen werden. Hier setzt ein Ansatz an, der international als zukunftsweisend für die Pflege gilt: KI-gestützte Risikoprognosemodelle (O’Connor et al., 2023; Seibert et al., 2021). Diese analysieren Routinedaten und identifizieren Risikokonstellationen, bevor sich Komplikationen klinisch manifestieren (Linnen et al., 2019; O’Connor et al., 2024). Ziel ist nicht die Automatisierung oder der Ersatz professioneller Expertise, sondern klinische Entscheidungsunterstützung, die pflegerische Beobachtung strukturiert und ergänzt (Ronquillo et al., 2021).

Von der Beobachtung zur Prognose

KI-gestützte Frühwarnsysteme ermöglichen ein frühzeitiges Eingreifen zur gezielten Vermeidung von Komplikationen. Grundlage sind maschinelle Lernverfahren, die auf umfangreichen historischen Daten trainiert werden. Sie dienen der frühzeitigen Erkennung drohender klinischer Verschlechterungen (Kramer et al., 2017; Linnen et al., 2019; O’Connor et al., 2024) und weisen im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren eine höhere Prognosegenauigkeit auf (Linnen et al., 2019; Xie et al., 2022; Tu et al., 2025).

Prädiktionsmodelle zur Risikovorhersage analysieren gesundheitsbezogene Routinedaten und stellen strukturierte Risikohinweise bereit. Sie unterstützen den Versorgungsprozess, ohne die Entscheidungsverantwortung der Pflegefachpersonen zu ersetzen. Methodisch basieren sie häufig auf Machine Learning, das Muster erkennt und Wahrscheinlichkeiten berechnet. Im Krankenhaus greifen die Modelle auf dokumentierte Informationen wie Diagnosen, Laborwerte, Medikationen, Vitalparameter und pflegerische Einschätzungen zurück. Durch deren Verknüpfung werden Risikokonstellationen identifiziert und drohende klinische Verschlechterungen frühzeitig sichtbar gemacht (Linnen et al., 2019; O’Connor et al., 2024).

Wesentlich ist, dass eine Risikoprognose keine Diagnose ist, sondern ein strukturiertes Frühwarnsignal. Sie erweitert die Entscheidungsgrundlage, ersetzt jedoch nicht Erfahrung oder professionelles Urteilsvermögen, sondern unterstützt eine gezielte Priorisierung präventiver Maßnahmen.

Beispiel Delir im Krankenhaus

Ein besonders praxisnahes Beispiel für den Einsatz von Risikoprognosen ist das Delir. Delir zählt zu den häufigsten Komplikationen im Krankenhaus. Die Punktprävalenz in stationären Einrichtungen liegt – je nach Setting – zwischen 7 % und 32 % (Koirala et al., 2020; Schimböck et al., 2025), dennoch werden nur rund 13 % der tatsächlichen Delirereignisse als solche diagnostiziert (Titlestad et al., 2024). Delir ist mit verlängerter Aufenthaltsdauer, erhöhter Komplikationsrate, häufiger Intensivbehandlung sowie gesteigerter intra- und poststationärer Mortalität assoziiert (Al Huraizi et al., 2023; Yan et al., 2023). Zudem steigt der pflegerische Betreuungsaufwand erheblich (Weinrebe et al., 2016).

Für die Pflege eröffnet eine frühzeitige Risikoprognose konkrete Handlungsspielräume. Evidenzbasierte, nicht-pharmakologische Maßnahmen zur Delirprävention – etwa Reorientierung, Stabilisierung des Schlaf-Wach-Rhythmus, frühzeitige Mobilisation, ausreichende Flüssigkeitszufuhr oder die Einbindung von Angehörigen – können risikoadaptiert priorisiert umgesetzt werden (Burton et al., 2021). Statt erst auf manifeste Symptome zu reagieren, wird zielgerichtete Prävention möglich und Ressourcen können dort eingesetzt werden, wo sie den größten Effekt entfalten (Burton et al., 2021; Zhang et al., 2025).

Zudem kann die frühe Identifikation von Risikopatient*innen interprofessionelle Prozesse anstoßen. Ein erhöhtes Delirrisiko macht es möglich, auslösende Faktoren wie Medikation oder Elektrolytstörungen frühzeitig zu überprüfen und anzupassen. Prädiktive Modelle schaffen so die Grundlage für eine strukturierte, leitlinienorientierte Intervention im Sinne eines koordinierten Delirmanagements (Jauk et al., 2024; Zhang et al., 2025).

Risikoprognose verbessert damit nicht nur die Erkennung von Komplikationen, sondern kann – im Zusammenspiel mit präventiven Maßnahmen – den klinischen Verlauf positiv beeinflussen. Sie erhöht die Wahrscheinlichkeit rechtzeitiger Interventionen und stärkt die proaktive Rolle der Pflege im interprofessionellen Behandlungsteam (Ng et al., 2022; O’Connor et al., 2023).

ML im Pflegealltag: Was es wirklich braucht

Damit Machine Learning im Pflegealltag wirksam wird, genügt technische Verfügbarkeit allein nicht (Ronquillo et al., 2021). Entscheidend ist die organisatorische Einbettung. Es braucht klare Prozessdefinitionen: Wer sieht das Risiko, wann und welche Schritte folgen? Ohne verbindliche Abläufe bleibt ein Risikoscore bloße Information. Risikohinweise müssen daher in bestehende Pflegeprozesse wie Aufnahmeassessment, Pflegevisite oder interprofessionelle Fallbesprechungen integriert werden (Ronquillo et al., 2021; Jauk et al., 2020; Zhang et al., 2025).

Ebenso notwendig sind strukturelle Voraussetzungen: Schulungen zur Funktionsweise und Interpretation der Modelle, transparente Kommunikation ihrer Grenzen sowie Rückmeldemöglichkeiten aus der Praxis (Ayorinde et al., 2024; Sommer et al., 2024). Pflegefachpersonen müssen wissen, dass es sich um Wahrscheinlichkeiten und nicht um Diagnosen handelt – die klinische Einschätzung bleibt maßgeblich.

Zentral ist zudem die kontinuierliche Evaluation im Echtbetrieb. Modelle müssen regelmäßig auf ihre Treffergenauigkeit überprüft und bei veränderten Rahmenbedingungen angepasst werden (Van Calster et al., 2019; Rockenschaub et al., 2025). Klare Verantwortlichkeiten für Monitoring und Validierung sind dafür unerlässlich.

Fazit

Richtig eingesetzt bietet Machine Learning die Chance, Pflege stärker präventiv auszurichten. Statt auf akute Ereignisse zu reagieren, können Risiken frühzeitig adressiert und Komplikationen möglicherweise vermieden werden. Gerade in Zeiten knapper Ressourcen kann dies dazu beitragen, Arbeitsbelastung gezielter zu steuern und Patient*innen sicherer zu versorgen.

Machine Learning ersetzt keine Pflege, es kann jedoch ein wertvolles Werkzeug sein, um Risiken früher sichtbar zu machen, Prioritäten klarer zu setzen, Pflegefachpersonen in ihrer zentralen Rolle zu stärken und Patient*innensicherheit zu erhöhen. Die Entscheidung über pflegerisches Handeln bleibt dabei immer bei den Menschen.

Das Personalised Risk Tool ist eine Software, die das individuelle Risiko von Patient*innen in Krankenhäusern bewertet, um die verfügbaren Ressourcen gezielter einsetzen zu können.