Wir leben zwar in einer Welt, in der die Technologie bereits viele Science-Fiction-Filme überholt hat, doch im Bereich der Automatisierung von Arbeitsabläufen im Gesundheitswesen hat sie bisher wenig bewirkt. Die meisten Kliniken stecken noch immer in der Ära von Papier und Telefon fest, und die Patienten zahlen den Preis dafür. Von einer durchschnittlichen Wartezeit von einem Monat für einen Termin für neue Patienten bis hin zu Verzögerungen bei der Vorabgenehmigung, die bei fast einem Drittel der Patienten zu schwerwiegenden unerwünschten Ereignissen und jährlich zu Milliarden an Mehrausgaben führen, verursacht durch die Komplexität der Verwaltung.
Der Patientenweg, vom ersten Symptom bis zur endgültigen Rechnung, ist zu einem Labyrinth aus unzusammenhängenden Systemen, überflüssigem Papierkram und administrativen Hürden geworden, das Patienten und Ärzte gleichermaßen erschöpft. Jede Übergabe ist ein potenzieller Fehlerpunkt. Jeder Telefonanruf ist eine Belastung für die Ressourcen. Jede abgelehnte Forderung bedeutet Zeitverlust und Verzögerungen bei der Versorgung.
Aber das muss nicht so sein! Im Folgenden analysieren die KI-Experten von Redwerk jeden Schritt des Patientenwegs und erklären, wie die KI-Automatisierung im Gesundheitswesen die häufigsten Probleme lösen kann, die diese Prozesse und die Versorgung behindern.
Automatisierung des Patientenpfades: Was lässt sich mit KI vereinfachen?
Da das Gesundheitssystem sehr komplex ist, kann kein einzelnes KI-Tool alles automatisieren. Darüber hinaus wäre eine solche Lösung extrem teuer in der Entwicklung, und ihre Fehlfunktion könnte verheerende Folgen für Millionen von Menschen haben. Im Folgenden bieten wir jedoch Vorschläge für kleinere Entwicklungen im Bereich der Gesundheitssoftware, die mit einem überschaubaren Budget realisiert werden können und erhebliche Fortschritte bringen.
Automatisierung von Gesundheitsprozessen für die Symptomanalyse und Navigation
Alles beginnt damit, dass ein Patient bestimmte Symptome bemerkt. Dann steht er vor der ersten Herausforderung: mangelnde Gesundheitskompetenz, die dazu führt, dass er nicht weiß, was er tun soll. Also versucht die verwirrte und möglicherweise kranke Person, sich selbst zu triagieren, indem sie die Google-Suche, ChatGPT, eine Krankenschwester-Hotline oder sogar einen Besuch in der Notaufnahme (ER) nutzt.
Darüber hinaus muss der Patient berücksichtigen, ob er versichert ist, welchen Versicherungsschutz er hat, welche Netzwerkregeln gelten, welche Zuzahlungen anfallen und welche Überweisungsvoraussetzungen bestehen. Das reicht aus, um selbst eine erfahrene Person an der Spitze ihres Fachgebiets zu verwirren. Daher ist es nicht verwunderlich, dass die Verwaltung der Versicherung zusätzlich zur ersten Triage eine große Quelle von Stress und Verzögerungen in einem System ist, das sofortige Hilfe leisten sollte, stattdessen aber nur umständliche Unterstützung bietet.
Hier erfahren Sie, wie KI-Workflows zur Automatisierung im Gesundheitswesen in dieser Phase helfen können:
- Triage von Symptomen zum Behandlungsort: Verwendung regelbasierter und ML-gesteuerter Lösungen, um den Patienten mit Sicherheitsüberprüfungen an Telemedizin/Notfallversorgung/Hausarzt (PCP)/Notaufnahme (ED) weiterzuleiten.
- Vorteilsbewusste Weiterleitung: KI kann Symptome mit den Versicherungsbedingungen des Patienten und der Verfügbarkeit innerhalb des Netzwerks abgleichen, um „falsche Türen” und überraschende Rechnungen zu vermeiden. Vor allem kann die Maschine all dies in Sekundenschnelle tun, ohne dass Datenverluste oder falsche Informationen den Prozess unterbrechen.
- Personalisierte Hinweise: ML-gesteuerte Erinnerungstools können Hochrisikopatienten (z. B. Patienten mit chronischen Erkrankungen) dabei helfen, rechtzeitig Hilfe in Anspruch zu nehmen.
Workflow-Automatisierung bei der Terminvereinbarung im Gesundheitswesen
Jeder, der schon einmal versucht hat, einen Termin bei einem Facharzt zu vereinbaren, weiß, wie langwierig und mühsam dieser Prozess sein kann – manchmal sogar im wahrsten Sinne des Wortes. Man könnte meinen, dass dies mittlerweile einfacher geworden sein sollte, da Online-Terminvereinbarungen mittlerweile fast überall möglich sind. Statistiken zufolge stieg die durchschnittliche Wartezeit für neue Patienten in großen Ballungsräumen jedoch von 26 Tagen im Jahr 2022 auf 31 Tage im Jahr 2025.
Angesichts der Einfachheit des Prozessalgorithmus sind diese Zahlen erschreckend. Der Patient sucht einen Arzt innerhalb des Netzwerks und ruft dann an oder bucht online einen Termin. Wer eine fachärztliche Behandlung benötigt, muss möglicherweise zuerst eine Überweisung vom Hausarzt einholen, was den Prozess um einen weiteren Schritt verlängert. Aufgrund der langen Wartezeiten, der Überlastung der Callcenter und des begrenzten Zugangs zu Medicaid in einigen Regionen wird der Prozess jedoch komplex und kann sich negativ auf die zukünftigen Behandlungsergebnisse auswirken.
So kann intelligente Prozessautomatisierung im Gesundheitswesen dazu beitragen, diese Probleme zu lösen und die Versorgung zu beschleunigen:
- Zugangsoptimierung: ML-Modelle können Absagen/Nichterscheinen vorhersagen und automatisch frühere Termine anbieten.
- Terminplanung in natürlicher Sprache: Die Entwicklung von KI-Agenten (Bots) zur Automatisierung der Anrufbearbeitung reduziert die Arbeitsbelastung der Callcenter-Mitarbeiter im Gesundheitswesen und ermöglicht es ihnen, über die einfache Terminbuchung hinaus auch komplexere Anfragen zu bearbeiten.
- Automatisierung der Überweisung zum Termin: Spezielle KI-Tools für das Gesundheitswesen können Überweisungen entgegennehmen, Kriterien überprüfen, Optionen innerhalb des Netzwerks vorschlagen und sofort Termine buchen.
Automatisierungslösungen für das Gesundheitswesen zur Patientenregistrierung und Versicherungsüberprüfung
Der Schritt der Patientenregistrierung bietet die größten Verbesserungsmöglichkeiten durch die Automatisierung von Prozessen im Gesundheitswesen, da dabei mehrere Formulare ausgefüllt und eingereicht werden müssen. Es überrascht nicht, dass dies auch der Schritt ist, bei dem die meisten Fehler auftreten. Infolgedessen müssen Patienten den Prozess oft neu starten. Das ist nicht nur ein persönlicher Verlust für den Patienten, sondern auch für die Gesundheitsorganisation, die dadurch Terminmöglichkeiten verliert.
Zu den häufigsten Problemen in dieser Phase der Patientenreise gehören doppelte Dateneingaben, fehlende Anamneseunterlagen und anhaltende Frustration aufgrund wiederholter Formalitäten. Auf der Versicherungsseite nehmen Gesundheitsdienstleister oft ungenaue Schätzungen vor, die später zu Ablehnungen von Leistungsansprüchen führen.
Selbst ein einfacher Automatisierungsworkflow im Gesundheitswesen, der auf grundlegenden KI-Algorithmen basiert, kann dabei helfen:
- Intelligente Patientenaufnahme: Mithilfe von Natural Language Processing (NLP) können strukturierte Daten aus Patiententexten, PDFs und früheren Krankenakten extrahiert werden. Es sollte nicht notwendig sein, Formulare manuell auszufüllen oder abzulegen.
- Identitäts- und Datensatzabgleich: Die Automatisierung dieser Prozesse kann Duplikate reduzieren und den Master-Patientenindex verbessern.
- Vorabprüfung der Anspruchsberechtigung/Leistungen: ML-Modelle können bei der Erkennung von Anomalien helfen, indem sie Unstimmigkeiten zwischen geplanten Leistungen und Versicherungsbedingungen kennzeichnen.
Automatisierung des Arbeitsablaufs im Gesundheitswesen vor dem Besuch: PA, Tests & Überweisungen
Wussten Sie, dass die PA, oder Vorabgenehmigung, möglicherweise der tragischste Teil der Patientenreise ist? Laut einem AMA-Bericht führte PA in 29% der Fälle zu schwerwiegenden unerwünschten Ereignissen. Diese „Ereignisse“ umfassen Krankenhausaufenthalte, Behinderungen, dauerhafte Schäden und sogar den Tod. Weniger als 10 % der Ablehnungen von PA-Anträgen werden angefochten, doch über 80% dieser Berufungen werden aufgehoben.
Diese Statistiken zeigen, dass der PA-Prozess eine große Chance für die Automatisierung im Gesundheitswesen darstellt, die Leben retten könnte.
Dasselbe gilt für andere Verfahren vor dem Besuch, wie die Terminplanung von Tests und die Verarbeitung ihrer Ergebnisse. Die Reduzierung von Ablehnungen und die Straffung des PA-Prozesses werden mehr Menschen ermöglichen, die benötigte Versorgung schnell zu erhalten.
So können KI und Automatisierung im Gesundheitswesen in dieser Phase helfen:
- PA-Autopaket-Generierung: Fortschrittliche Dienstleistungen zur Entwicklung künstlicher Intelligenz ermöglichen heute Tools, die medizinische Notwendigkeitsnachweise (Notizen, Bildgebung, Richtlinien, ausprobierte Medikamente) in das vom Versicherer geforderte Format zusammenstellen. Der PA-Prozess wird gestrafft, und das Risiko einer Forderungsablehnung ist minimal, da alle Nachweise gesammelt und übersichtlich in einem einzigen Paket organisiert sind.
- Entscheidungsunterstützung für „PA-Wahrscheinlichkeit“: Ein KI-Modell kann die Genehmigungswahrscheinlichkeit vorhersagen und alternative abgedeckte Wege vorschlagen, wenn dies klinisch angemessen ist.
- Automatisierung von Berufungen: KI-Tools können Berufungsschreiben entwerfen, Beweismittel zusammenstellen und Fristen verfolgen, was den Berufungsprozess für Patienten erleichtert.
- Richtlinienkonforme Prüfungen: Spezialisierte Bots könnten Schreibfehler reduzieren, die „vermeidbare Ablehnungen“ auslösen.
Automatisierung in klinischen Begegnungen im Gesundheitswesen
Nachdem der Patient nun endlich in der Arztpraxis angekommen ist, wird nur ein Teil der Zeit des Spezialisten für die eigentliche Untersuchung und Diagnostik aufgewendet. Mehrere Stunden werden für die Schreibarbeit aufgewendet. Dazu gehören die Dokumentation der Besuchsergebnisse, die Erstellung von Rezepten, Abrechnungsdokumenten und alle notwendigen rechtlichen Unterlagen. Im Wesentlichen wird ein großer Teil der Zeit des Klinikers durch Schreibarbeit und die Bearbeitung des Posteingangs in Anspruch genommen.
Darüber hinaus führt das Volumen der Dokumentation oft zu einer Fragmentierung der Aufzeichnungen, was zu Forderungsablehnungen und anderen nachgelagerten Problemen führt. Letztendlich verlassen Patienten ihren Termin oft unsicher, wie sie weiter vorgehen sollen.
Hier sind einige Ideen, wie die Vorteile der Workflow-Automatisierung im Gesundheitswesen für diesen Teil der Patientenreise realisiert werden können:
- Generierung von Umgebungsdokumentation: Eine der besten KI-Lösungen für das Gesundheitswesen ist ein Speech-to-Text-Notizenschreiber. Selbst mit einer Überprüfung durch den Kliniker als obligatorischem Schritt im Workflow der App kann dieses grundlegende KI-Tool die für die Dokumentation von Besuchen erforderliche Zeit erheblich reduzieren.
- Klinische Zusammenfassung: Es wäre einfach für ein speziell trainiertes ML-Modell, externe Aufzeichnungen, Medikamente, Allergien und frühere Bildgebung abzugleichen, um dem Kliniker von Anfang an einen umfassenden Überblick über die Gesundheit des Patienten zu geben. Dies wird die Diagnose und die Verschreibung der richtigen Behandlung erleichtern.
- Orchestrierung der nächsten Schritte: KI-Tools können Aufgaben wie Tests, Überweisungen und Nachfolgetermine automatisch erstellen, bevor der Patient geht, damit er genau weiß, wie er vorgehen muss.
KI- und ML-Anwendungen in der Diagnostik und Laborergebnisverarbeitung
Es muss unbedingt einen separaten Abschnitt zur Automatisierung im Gesundheitswesen geben, der ausschließlich der Diagnostik gewidmet ist. Diese Tools sollten die Verarbeitung von Testergebnissen, die Überprüfung durch Kliniker und die Benachrichtigung von Patienten abdecken.
Solche Lösungen für die KI-Automatisierung im Gesundheitswesen können das sogenannte „Ergebnis-Limbo“ verhindern, das Überprüfungen verzögert. Diese Verzögerungen wiederum führen zu einer schlechten Nachverfolgung. Als Beispiel dafür, warum dies wichtig ist, stellen Sie sich vor, dass die fraglichen Ergebnisse abnormal sind. Wenn in solchen Fällen keine rechtzeitigen Maßnahmen ergriffen werden, ist der Patient direkt dem Risiko schwerwiegender Folgen ausgesetzt.
Wie Softwareunternehmen für die Automatisierung von Arbeitsabläufen im Gesundheitswesen dabei helfen können:
- Ergebnis-Triage: Erstellen Sie Multi-Agenten-KI-Tools, die eingehende Ergebnisse nach Risikostufen einteilen, dringende Anomalien priorisieren und den Kliniker auf die Notwendigkeit seines Inputs aufmerksam machen, während sie den Patienten über die Ergebnisse informieren und ihn anleiten, wie er vorgehen soll. Im Wesentlichen ist es möglich, einen geschlossenen Nachverfolgungs-Algorithmus „Ergebnis → Aktion → geplante Nachverfolgung“ zu erstellen.
- Patientenfreundliche Erklärungen: KI-Chatbots können Patienten Anleitungen geben, während sie Leitlinien einhalten und von Klinikern genehmigte Vorlagen verwenden. Auf diese Weise kann der Patient über seinen Zustand aufgeklärt werden, wodurch die Zeit, die er in Live-Konsultationen mit Klinikern verbringen muss, begrenzt wird.
Workflow-Automatisierung für das Behandlungsmanagement
Direkt in der Behandlungsphase können KI-Automatisierungstools im Gesundheitswesen dazu beitragen, Verzögerungen beim Medikamentenzugang und Probleme, die durch Koordinationsfehler verursacht werden, zu verhindern. Im Wesentlichen können diese Tools dazu beitragen, die Beschaffung von Medikamenten oder die Durchführung notwendiger Behandlungsverfahren nach deren Verschreibung zu erleichtern.
Einige Beispiele für die Workflow-Automatisierung im Behandlungsmanagement im Gesundheitswesen sind:
- Vorschläge zur verschreibungsfähigen Medikation: Solche Tools können die PA auf Apothekenseite reduzieren.
- Pflegekoordinations-Copiloten: Dies sind KI-Agenten, die fehlende Voraussetzungen überwachen und diese automatisch anfordern.
Prozessautomatisierung im Gesundheitswesen für Entlassung und Nachsorge
Endlich ist das Ende der Patientenreise innerhalb des Gesundheitssystems in Sicht. Doch scheint es kein Ende des Papierkrams und der Bürokratie zu geben, die den Entlassungsprozess und die Terminplanung für die Nachsorge behindern.
In dieser Phase sollte der Patient Anweisungen erhalten und Termine für Nachuntersuchungen, Rehabilitation oder jede notwendige Versorgung vereinbart bekommen. All dies erfordert den Austausch von Nachrichten zwischen mehreren Akteuren. Dies führt wiederum zu Verzögerungen, Kommunikationsfehlern und Informationsverlusten während der Übertragung.
Die Implementierung von KI-Tools in der Gesundheitsverarbeitung und Entlassung kann folgende Vorteile bieten:
- Personalisierte Nachsorgepfade: Einfache Tools können Patienten Erinnerungen, Symptom-Check-ins und Erklärungen zu Eskalationsregeln bieten.
- Nachrichtentriage: KI-gestützte Plattformen, die Portalnachrichten klassifizieren, sie bei Bedarf weiterleiten und Antworten vorschlagen, wären eine große Hilfe im klinischen Umfeld.
- Wiedereinweisungsrisikomodelle: ML-Modelle können das Wiedereinweisungsrisiko vorhersagen, um proaktive Kontaktaufnahme zu ermöglichen.
Die „zweite Reise“ des Patienten oder Workflow-Automatisierung für das Management von Krankenversicherungen
Leider ist die Reise des Patienten nicht beendet, wenn er die Gesundheitseinrichtung verlässt. Für viele Menschen beginnt der schwierigste Teil erst, da sie sich mit Versicherungsgesellschaften auseinandersetzen müssen. Zu den häufigsten Herausforderungen gehören:
- Verwirrende Rechnungen und Leistungsabrechnungen (EOBs)
- Mehrere Rechnungen von verschiedenen Stellen
- Ablehnungen aufgrund von Kodierungs-/Berechtigungs-/Autorisierungs-Fehlern
- Hoher Verwaltungsaufwand und Nacharbeit
Die Workflow-Automatisierung im Gesundheitswesen mittels KI kann auch hier angewendet werden. So geht’s:
- Kodierungsunterstützung: NLP-basierte Tools können Compliance-Prüfungen durchführen, um ablehnungsanfällige Einreichungen zu reduzieren.
- Ablehnungsprädiktion: ML-Modelle können risikoreiche Ansprüche vor der Einreichung identifizieren und fehlende Elemente automatisch korrigieren.
- Patientenabrechnungs-Erklärungen: KI-Agenten können EOB/Rechnungen in einfacher Sprache interpretieren und bei der Navigation von Zahlungsplänen helfen.
- Beschwerdemanagement: Multi-Agenten-SaaS-Plattformen können den Status verfolgen, Dokumentationen erstellen und bei hohem klinischem Risiko eskalieren.
Wie man mit Workflow-Automatisierung in der Gesundheitsbranche erfolgreich ist
Der wichtigste Faktor für Ihren Erfolg mit Workflow-Automatisierung ist die Suche nach dem richtigen Entwicklungspartner. Zu den Faktoren, die bei dieser Suche zu berücksichtigen sind, gehören Erfahrung und der Tech-Stack der KI-Tools. Redwerk bietet beides im Überfluss. Seit 2005 haben wir an zahlreichen Projekten für das Gesundheitswesen und andere Branchen gearbeitet. Dazu gehört eine Partnerschaft mit ClearDATA, einem US-amerikanischen Cloud-Anbieter für das Gesundheitswesen. Redwerk unterstützte deren Produkt, indem es dessen Integrität und HIPAA-Konformität sicherstellte, um die Datensicherheit zu gewährleisten.
Ein weiteres Beispiel für Redwerks Expertise mit E-Health- und Wellbeing-Tools ist Pridefit, eine App, die personalisierte Coaching-Pläne und Herausforderungen bietet, die Nutzern helfen, fit zu bleiben. Wir haben die veraltete App des Kunden in ein leistungsstarkes Tool mit mehreren Funktionen verwandelt, was zu einem Anstieg der Abonnements um 45 % führte.
Wenn Sie mit Redwerk zusammenarbeiten, erhalten Sie ein Team von erfahrenen Entwicklern, die bereit sind, Ihre Pläne innerhalb strengster Fristen umzusetzen. Wenn Sie also sicherstellen möchten, dass Sie potenzielle Investoren beeindrucken können, beginnen Sie schnell mit dem Aufbau eines MVP. KI kann auch in dieser Phase unterstützen. Kontaktieren Sie uns noch heute für weitere Details.
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Die App wurde von einem US-amerikanischen Personalriesen gekauft.
