Eine Frage von Ressourcen und Kapazitäten

Pflegekräfte sehen sich häufig mit dem Dilemma konfrontiert, die Versorgung der Patient*innen sicherzustellen und gleichzeitig mit begrenzten Ressourcen zu arbeiten. Fehlplanungen bei der Bettenbelegung können Stress verursachen und die Qualität der Pflege beeinträchtigen. In diesem Zusammenhang ist der Einsatz intelligenter Algorithmen zur Entlastung von Pflegepersonal von administrativen Aufgaben von Relevanz. KI kann das zentrale Belegungsmanagement übernehmen und in Echtzeit Empfehlungen liefern. So werden zeitaufwändige Suchprozesse nach freien Kapazitäten oder die Koordination von Betten über mehrere Stationen hinweg obsolet. Autonome KI-Modelle unterscheiden sich in ihrem Funktionsprinzip grundlegend von traditionellen Systemen. Während letztere auf eine fortlaufende menschliche Intervention angewiesen sind, agieren autonome KI-Modelle proaktiv. Sie optimieren Bettenbelegungen und identifizieren Engpässe frühzeitig. Polevikov (2023) hebt hervor, dass solche Systeme in der Lage sind, Belegungsentscheidungen innerhalb von Sekunden zu treffen und dadurch den organisatorischen Aufwand erheblich zu reduzieren. Der zentrale Vorteil von KI liegt in ihrer Fähigkeit zur Analyse großer Datenmengen und der Ableitung von Mustern, was im Belegungsmanagement bedeutet, dass historische Belegungsdaten, Patient*innenzahlen und sogar externe Faktoren wie saisonale Grippewellen berücksichtigt werden. Durch die Kombination dieser Daten entstehen präzise Vorhersagen, die das Pflegepersonal bei der Planung unterstützen und somit die Effizienz steigern können. Die Implementierung eines derartigen Belegungsmanagements, das auf KI basiert, resultiert für die Organisation von Krankenhäusern in signifikanten Vorteilen. Meskó et al. (2018) betonen, dass KI den Verwaltungsaufwand minimiert, indem sie zeitaufwändige manuelle Aufgaben, wie die Überprüfung von Bettenkapazitäten oder die Koordination zwischen Abteilungen, übernimmt. Dies führt nicht nur zu einer Entlastung der Mitarbeitenden, sondern auch zu einer effizienteren Ressourcennutzung.

Mehr Zeit für die Pflege: Der Mensch im Mittelpunkt

Die Priorisierung der Pflege und die Reduzierung des Verwaltungsaufwands sind wesentliche Vorteile, die sich aus der Implementierung von KI-basiertem Belegungsmanagement ergeben. Die Technologie kann jedoch nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die menschliche Arbeitskraft entlasten, indem sie zeitaufwändige manuelle Tätigkeiten übernimmt. Dies ermöglicht den Pflegepersonal, mehr Zeit für die direkte Versorgung der Patientinnen und Patienten aufzuwenden. Insbesondere in Situationen, in denen Pflegekräfte zwischen administrativen Aufgaben und der Betreuung von Patientinnen und Patienten hin- und herwuseln, kann KI ein wertvolles Hilfsmittel sein. Ein zentrales KI-System kann beispielsweise Verweildauern prognostizieren und so frühzeitig freie Kapazitäten identifizieren, wodurch Betten gezielt für Notfälle oder geplante Eingriffe reserviert werden können (Secinaro et al. 2021). Dies ermöglicht eine bessere Planbarkeit, die sich sowohl auf die Patientenversorgung als auch auf die Betriebskosten auswirkt. Eines der größten Potenziale von KI liegt in ihrer Fähigkeit, präzise Prognosen zu erstellen. Mithilfe von Algorithmen analysiert sie historische Daten und aktuelle Trends, um vorherzusagen, wann und wo Kapazitäten benötigt werden. Hiltawsky et al. (2024) zeigen, dass KI hierbei nicht nur vergangene Belegungsmuster berücksichtigt, sondern auch externe Faktoren wie Wetterbedingungen oder saisonale Krankheitsausbrüche in die Analyse einfließen lässt. Zusätzlich trifft KI in Echtzeit Entscheidungen, die auf umfassenden Datenanalysen basieren. Die Reduzierung von Verzögerungen und die Optimierung der Auslastung der Betten sind wesentliche Vorteile, die sich aus der Implementierung von KI in Pilotprojekten ergeben. Ein Beispiel ist die Reduktion von Engpässen auf Intensivstationen um bis zu 25 %, die durch eine effizientere Steuerung der Patientenströme erreicht wurde (Polevikov, 2023). Die Weiterentwicklung autonomer KI-Systeme im Belegungsmanagement wird eine nachhaltige Veränderung des Krankenhauswesens bewirken. Meskó et al. (2018) prognostizieren, dass KI nicht nur Entscheidungen treffen, sondern auch die Effizienz ganzer Kliniknetzwerke optimieren könnte. Dies würde es ermöglichen, Patientenströme regional zu steuern und Ressourcen standortübergreifend zu koordinieren. Gleichzeitig wird der Einsatz von KI immer stärker in andere Bereiche der Krankenhausorganisation integriert. Hiltawsky et al. (2024) identifizieren in der Kombination von Belegungsmanagement und KI-gestützter Personal- und Ressourcenplanung ein signifikantes Potenzial zur Steigerung der Effizienz.

Herausforderungen in der Praxis

Ungeachtet der vielfältigen Vorteile bestehen auch Herausforderungen. Die Implementierung eines KI-gestützten Belegungsmanagements erfordert Schulungen der Mitarbeitenden, um Ängste vor neuen Technologien abzubauen und einen sicheren Umgang zu gewährleisten. Insbesondere im Pflegebereich ist es essenziell, dass das Pflegepersonal die Funktionsweise der KI-basierten Entscheidungsfindung versteht, um diese nachvollziehen und mit ihrer Expertise ergänzen zu können (Davenport & Kalakota, 2019). Der Einsatz solcher Technologien erfordert erhebliche Investitionen, sowohl in die KI selbst als auch in die notwendige IT-Infrastruktur (Hiltawsky et al., 2024). Ein weiterer kritischer Punkt ist der Datenschutz. Secinaro et al. (2021) betonen die Notwendigkeit der Entwicklung klarer Richtlinien für den Umgang mit sensiblen Patientendaten, um rechtliche und ethische Probleme zu vermeiden. Zudem wird darauf hingewiesen, dass die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsprozesse der KI gewährleistet sein muss, um das Vertrauen in die Technologie aufrechtzuerhalten.

Zusammenfassung und Ausblick

Die Entwicklung autonomer KI-Systeme im Belegungsmanagement wird eine nachhaltige Veränderung des Krankenhauswesens mit sich bringen. Es wird prognostiziert, dass KI nicht nur Entscheidungen trifft, sondern auch die Effizienz ganzer Kliniknetzwerke optimieren wird. Dies würde es ermöglichen, Patient*innenströme regional oder überregional zu steuern und Ressourcen standortübergreifend zu koordinieren. Gleichzeitig wird der Einsatz von KI immer stärker in andere Bereiche integriert. Die Kombination von Belegungsmanagement und KI-gestützter Personal- und Ressourcenplanung wird als ein wesentlicher Faktor angesehen, um die Effizienz in der Gesundheitsversorgung weiter zu steigern.