Predictive Analytics im Krankenhaus

Wie Krankenhäuser mit Data Science Belegung, Verweildauer und Aufnahmen vorhersagen, welche Daten und Methoden sie dafür brauchen und wie ein erstes Projekt gelingt.

Beraterin, Trainerin und Autorin

Veröffentlicht am 4 Min. Lesezeit

Kurze Antwort

Predictive Analytics im Krankenhaus bezeichnet den Einsatz statistischer Verfahren und Machine Learning, um aus historischen und aktuellen Daten künftige Entwicklungen vorherzusagen – zum Beispiel Aufnahmen, Bettenbelegung, Verweildauer oder Wiederaufnahmen. So können Kliniken Betten, OP-Säle und Personal vorausschauend planen, statt nur auf Engpässe zu reagieren.

Das Wichtigste in Kürze

  • Die besten Einstiegsfelder sind Belegungs- und Aufnahmeprognosen: hoher Nutzen, gute Datenlage, kein Medizinprodukt.
  • Der Datensatz nach § 21 KHEntgG liegt in jedem Krankenhaus standardisiert vor und ist ein guter Ausgangspunkt.
  • Nachvollziehbare Modelle mit Unsicherheitsbereichen schaffen mehr Vertrauen als die höchste Genauigkeit.
  • Ohne Einbindung von Belegungsmanagement, Pflege und Controlling bleibt jede Prognose ungenutzt.

Wofür nutzen Krankenhäuser Predictive Analytics?

Kurze Antwort

Für die Planung von Kapazitäten und Abläufen: Aufnahmen und Belegung, Verweildauer, Notaufnahme-Aufkommen, OP-Dauer und Personalbedarf. Klinische Risikoprognosen sind möglich, unterliegen aber strengeren Anforderungen.

Anwendungsfälle im Überblick

Anwendungsfall Nutzen Typische Daten Medizinprodukt?
Aufnahme- und Belegungsprognose Betten und Personal vorausschauend planen Falldaten, Kalender, OP-Plan In der Regel nein
Verweildauerprognose Entlassplanung, Belegungsmanagement Diagnosen, Prozeduren, Alter, Aufnahmeart In der Regel nein
Notaufnahme-Aufkommen Besetzung der Notaufnahme Zeitstempel, Wochentag, Feiertage Nein
OP-Dauer Realistischere OP-Planung OP-Historie, Eingriff, Team In der Regel nein
Wiederaufnahmerisiko Gezieltes Entlassmanagement Falldaten, Vorgeschichte Je nach Zweckbestimmung
Klinische Verschlechterung Frühwarnung auf Station Vitalwerte, Labor In der Regel ja

Welche Daten braucht man?

Kurze Antwort

Falldaten aus dem Krankenhausinformationssystem mit Zeitstempeln, Fachabteilung, Diagnosen und Prozeduren, ergänzt um Kalender- und Planungsdaten. Der Datensatz nach § 21 KHEntgG ist ein standardisierter Startpunkt.

Jedes Krankenhaus übermittelt jährlich den Datensatz nach § 21 KHEntgG an das InEK. Er enthält unter anderem Aufnahme- und Entlassdaten, Fachabteilungen, Diagnosen und Prozeduren in einheitlicher Struktur – ideal für erste Prognosemodelle. Für tagesaktuelle Prognosen werden zusätzlich laufende Daten aus dem KIS benötigt, etwa aktuelle Belegung, geplante Aufnahmen und das OP-Programm. Kalenderinformationen wie Feiertage, Schulferien und Brückentage verbessern die Vorhersagen spürbar.

Welche Methoden kommen zum Einsatz?

Kurze Antwort

Zeitreihenmodelle für Belegung und Aufnahmen, Regressions- und Klassifikationsmodelle wie Gradient Boosting für Verweildauer und Risiken. Einfache, gut erklärbare Modelle sind oft ein besserer Start als komplexe Verfahren.

  • Zeitreihenmodelle erfassen Wochen- und Jahresmuster, Trends und Feiertagseffekte.
  • Regressionsmodelle schätzen Größen wie die Verweildauer aus Merkmalen eines Falls.
  • Klassifikationsmodelle wie Gradient Boosting schätzen Wahrscheinlichkeiten, etwa für eine Wiederaufnahme.
  • Erklärbarkeit: Verfahren, die zeigen, welche Merkmale eine Prognose beeinflussen, erhöhen die Akzeptanz.

Umgesetzt werden die Modelle häufig mit Python oder R, betrieben auf einer Datenplattform und visualisiert in Dashboards, zum Beispiel mit Power BI. Mehr dazu im Artikel Power BI im Krankenhaus.

Worauf kommt es bei Qualität und Recht an?

Kurze Antwort

Modelle müssen auf zeitlich getrennten Daten geprüft, laufend überwacht und datenschutzkonform betrieben werden. Für die Nutzung eigener Daten zur Qualitätssicherung bietet § 6 GDNG eine Grundlage.

  • Validierung: Modelle immer auf einem späteren Zeitraum testen als dem, auf dem sie trainiert wurden.
  • Unsicherheit zeigen: Prognosen mit Spannbreite statt einer einzelnen Zahl darstellen.
  • Überwachen: Abläufe und Fallmix ändern sich; die Genauigkeit muss regelmäßig gemessen werden.
  • Fairness prüfen: Ergebnisse für verschiedene Patientengruppen vergleichen, um Verzerrungen zu erkennen.
  • Datenschutz: Gesundheitsdaten sind nach Art. 9 DSGVO besonders geschützt. § 6 GDNG erlaubt die Weiterverarbeitung eigener Daten unter anderem zur Qualitätssicherung und Forschung.
  • Medizinprodukterecht: Bei patientenbezogenen klinischen Prognosen die Zweckbestimmung und die MDR prüfen.

Wie gelingt das erste Projekt?

  1. Frage schärfen: Welche Entscheidung soll die Prognose verbessern, zum Beispiel die tägliche Bettendisposition?
  2. Nutzer einbinden: Belegungsmanagement, Pflegedirektion und Controlling von Anfang an beteiligen.
  3. Daten bereitstellen: § 21-Datensatz und KIS-Daten zusammenführen, Datenqualität prüfen.
  4. Einfach beginnen: ein gut erklärbares Basismodell als Vergleichsmaßstab.
  5. Ehrlich messen: Abweichungen auf neuen Daten bewerten und mit der bisherigen Planung vergleichen.
  6. In den Alltag bringen: Prognosen dort anzeigen, wo entschieden wird, etwa im Belegungs-Dashboard.
  7. Betreiben: Verantwortliche, Aktualisierung und Überwachung festlegen.

Fazit

Predictive Analytics hilft Krankenhäusern, Engpässe früher zu erkennen und Ressourcen gezielter einzusetzen. Den schnellsten Nutzen bringen Belegungs- und Aufnahmeprognosen auf Basis vorhandener Daten. Wer klein startet, ehrlich misst und die Prognosen in die tägliche Steuerung einbindet, schafft die Grundlage für weitere Anwendungen – bis hin zu KI-gestützten Verfahren, wie im Artikel KI im Krankenhaus beschrieben.

Quellen

  1. § 21 Krankenhausentgeltgesetz (KHEntgG) – Übermittlung und Nutzung von Daten. Bundesministerium der Justiz.
  2. § 6 Gesundheitsdatennutzungsgesetz (GDNG). Bundesministerium der Justiz.
  3. Verordnung (EU) 2017/745 über Medizinprodukte (MDR). Anhang VIII, Regel 11.
  4. Verordnung (EU) 2016/679 (DSGVO). Art. 9.

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Häufige Fragen

Was ist Predictive Analytics im Krankenhaus?

Predictive Analytics nutzt historische und aktuelle Daten, um mit statistischen Verfahren und Machine Learning künftige Ereignisse vorherzusagen – etwa Aufnahmen, Bettenbelegung, Verweildauer, Wiederaufnahmen oder das Aufkommen in der Notaufnahme. Ziel ist es, Ressourcen vorausschauend zu planen.

Welche Daten braucht ein Krankenhaus für Prognosen?

Grundlage sind Falldaten aus dem Krankenhausinformationssystem mit Aufnahme- und Entlassdaten, Fachabteilung, Diagnosen und Prozeduren. Der standardisierte Datensatz nach § 21 KHEntgG liegt in jedem Krankenhaus vor und eignet sich gut als Start. Ergänzend helfen Kalenderdaten wie Feiertage und Ferien sowie OP-Planungsdaten.

Welche Methoden werden eingesetzt?

Für Belegung und Aufnahmen eignen sich Zeitreihenmodelle mit Wochen- und Jahresmustern. Für Fragen wie Verweildauer oder Wiederaufnahmerisiko werden Regressionsmodelle und Verfahren wie Gradient Boosting verwendet. Wichtig sind nachvollziehbare Modelle und eine Prüfung auf zeitlich getrennten Daten.

Ist ein Prognosemodell ein Medizinprodukt?

Prognosen für Planung und Steuerung, etwa Bettenbelegung oder Personalbedarf, sind in der Regel kein Medizinprodukt. Modelle, die Informationen für Diagnose- oder Therapieentscheidungen bei einzelnen Patientinnen und Patienten liefern, können dagegen unter die Medizinprodukteverordnung fallen.

Wie genau sind Prognosen zur Bettenbelegung?

Das hängt von Datenqualität, Prognosehorizont und Abteilung ab. Kurzfristige Prognosen für die nächsten Tage sind meist deutlich verlässlicher als Wochen- oder Monatsprognosen. Entscheidend ist, die Genauigkeit laufend zu messen und Prognosen mit Unsicherheitsbereichen anzuzeigen.

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