Unter dem Motto „I Will Survive – Überleben im Bürokratie-Dschungel“ stand das diesjährige DGfM-Herbstsymposium 2026 ganz im Zeichen der Frage, wie Kliniken, Medizincontrolling und Kodierfachkräfte den stetig wachsenden regulatorischen Anforderungen begegnen können. Diesem Leitthema widmete sich in besonderer Weise auch der zweite Kongresstag: der Tag der Tools. Dabei wurde eindrucksvoll deutlich, dass digitale Lösungen und insbesondere Künstliche Intelligenz nicht mehr nur Zukunftsvision sind, sondern bereits heute tief in die Arbeitsprozesse des Medizincontrollings hineinwirken.
Noch vor einem Jahr hatten viele Softwareunternehmen erste Schritte unternommen, KI-Funktionen in ihre bestehenden Lösungen zu integrieren. Was damals vielfach noch nach Pilotprojekt, Zusatzfunktion oder technischer Demonstration aussah, hat sich innerhalb eines Jahres mit bemerkenswerter Geschwindigkeit weiterentwickelt. Auf dem diesjährigen Tag der Tools zeigte sich ein regelrechter Quantensprung: KI ist inzwischen fester Bestandteil vieler Softwarelösungen und wird aus dem täglichen Arbeitsalltag im Medizincontrolling künftig nicht mehr wegzudenken sein.
KI und Kodierung: vom Assistenzsystem zur teilautomatisierten Fallbearbeitung
Besonders deutlich wurde diese Entwicklung im Bereich der Kodierung. Es zeichnet sich ein klarer Trend ab: KI übernimmt zunehmend klassische Kodiertätigkeiten. Einfache Fälle werden künftig weitgehend automatisiert oder zumindest teilautomatisiert bearbeitet werden können. Möglich wird dieser Entwicklungsschub vor allem durch den Einsatz großer Sprachmodelle, sogenannter Large Language Models. Diese sind inzwischen so leistungsfähig, dass sie medizinische Dokumentationen analysieren, relevante Sachverhalte erkennen und daraus Kodierungsvorschläge ableiten können.
Damit rückt die Kodierfachkraft zunehmend aus der Rolle der primär erfassenden Instanz heraus und übernimmt stärker die Funktion eines Revisors. Die KI bereitet Fälle vor, strukturiert Informationen und erstellt erste Kodierungsvorschläge. Die menschliche Expertise bleibt jedoch unverzichtbar, insbesondere bei komplexen Fallkonstellationen, bei der Bewertung medizinischer Zusammenhänge und bei der Plausibilisierung der Ergebnisse. Der nächste wesentliche Entwicklungsschritt wird in der noch engeren Verknüpfung der Sprachmodelle mit den jeweils aktuellen Regelwerken liegen. Dadurch dürfte die Kodierqualität im kommenden Jahr nochmals deutlich zunehmen.
Wandel des Berufsbildes: vom Kodierer zum klinischen Fall- und Erlösmanager
Diese technische Entwicklung wird das Berufsbild der Kodierfachkräfte und Medizincontroller grundlegend verändern – und zwar nicht erst in einigen Jahren, sondern bereits in den kommenden Wochen und Monaten. Die klassischen, eher einfachen Kodiertätigkeiten werden zunehmend von KI-Systemen unterstützt oder übernommen. Die Aufgaben verschieben sich hin zur Revision komplexer, KI-vorkodierter Fälle, zur Fallsteuerung und zur Sicherstellung einer vollständigen, sachgerechten Dokumentation.
Gefragt sein wird künftig weniger der isoliert arbeitende Kodierer, sondern vielmehr ein tief in die Abläufe der jeweiligen Klinik integrierter klinischer Fall- und Erlösmanager. Diese neue Rolle wird fester Bestandteil des ärztlichen und pflegerischen Teams sein müssen. Sie erfordert Akzeptanz vor Ort, ein tiefes Verständnis klinischer Prozesse und die Fähigkeit, Fälle frühzeitig zu steuern. Neben der Prüfung, ob Diagnosen und Therapien sachgerecht dokumentiert und abgebildet sind, wird zunehmend eine Lotsenfunktion entstehen: Der Fall- und Erlösmanager begleitet den Behandlungsfall durch ein immer komplexeres System aus medizinischen, abrechnungsrelevanten und regulatorischen Anforderungen.
Hybrid-DRGs und die wachsende Komplexität der Fallsteuerung
Wie dringend solche Lotsenfunktionen benötigt werden, zeigte sich auch am Beispiel der Hybrid-DRGs. Mit 162 neuen Hybrid-DRGs im Jahr 2027 wird das System für klinische Kolleginnen und Kollegen nochmals deutlich unübersichtlicher. Unterschiedliche Eingriffe der Politik und Selbstverwaltung in das DRG-System führen bereits jetzt zu Fallkonstellationen, die medizinisch und ökonomisch kaum noch intuitiv nachvollziehbar sind. Es wird Situationen geben, in denen komplexere Eingriffe niedriger vergütet werden als einfachere Eingriffe vergleichbarer Art. Solche Schieflagen sind den behandelnden Ärztinnen und Ärzten logisch kaum noch vermittelbar.
Gerade hier können digitale Tools und KI-Systeme wertvolle Unterstützung leisten. Sie helfen dabei, einen Behandlungsfall im richtigen Setting einzuordnen, relevante Abrechnungswege zu erkennen und frühzeitig auf mögliche Fehlsteuerungen hinzuweisen. Während im Vorjahr hierzu erst einfachere Softwarelösungen verfügbar waren, zeigte sich in diesem Jahr eine deutliche Weiterentwicklung. Entscheidend wird jedoch sein, die Informationen den klinischen Teams möglichst einfach, verständlich und barrierefrei zur Verfügung zu stellen. Die beste Software nützt wenig, wenn Ärztinnen und Ärzte neben dem KIS noch zahlreiche zusätzliche Programme bedienen müssen.
Gleichzeitig bleibt festzuhalten, dass die Hybrid-DRGs nach aktuellem politischen Willen nur noch für das Jahr 2027 gelten sollen. Ab 2028 sollen sie durch Kurzzeitfallpauschalen ersetzt werden. Auch dies zeigt, wie dynamisch und schwer planbar die Rahmenbedingungen geworden sind – und wie wichtig flexible digitale Unterstützungssysteme künftig sein werden.
Ambient Listening: Dokumentation im Hintergrund
Ein weiterer Trend, der zunehmend Einzug in deutsche Kliniken hält, ist das sogenannte Ambient Listening. In den USA wird diese Technologie bereits breiter eingesetzt. Gemeint ist der Einsatz KI-gestützter Systeme, die Gespräche zwischen Ärztinnen, Ärzten und Patientinnen oder Patienten im Hintergrund erfassen, transkribieren und in strukturierte medizinische Dokumentation überführen können.
Der Nutzen liegt auf der Hand: Ärztinnen und Ärzte können sich stärker auf das Patientengespräch konzentrieren, während die Dokumentation im Hintergrund unterstützt wird. Gleichzeitig kann die Qualität der Dokumentation verbessert werden, da relevante Informationen vollständiger und strukturierter erfasst werden. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass für solche Anwendungen häufig bereits vorhandene technische Infrastrukturen und Diktier- oder Spracherkennungslösungen der Kliniken weiterentwickelt oder integriert werden können. Ziel sollte sein, keine zusätzlichen Medienbrüche zu schaffen, sondern die bestehenden Arbeitsabläufe möglichst nahtlos zu ergänzen.
Ambient Listening ist damit weit mehr als eine technische Spielerei. Es kann zu einem wichtigen Baustein der digitalen Transformation im Gesundheitswesen werden, weil es an einer der zentralen Schwachstellen ansetzt: der zeitaufwendigen, häufig unvollständigen und zugleich abrechnungsrelevanten Dokumentation.
Datenqualität als zentrale Voraussetzung
Bei aller Begeisterung über die gezeigten technologischen Möglichkeiten wurden am Tag der Tools aber auch zwei zentrale Voraussetzungen deutlich. Die erste lautet: KI ist immer nur so gut wie die Datenbasis, auf der sie arbeitet.
War eine gute Dokumentation bereits in der Vergangenheit der Schlüssel zu korrekter Kodierung und sachgerechter Erlösabbildung, so wird sich ihr Wert in Zukunft nochmals erheblich erhöhen. Nur wenn die Ausgangsdaten vollständig, präzise und medizinisch nachvollziehbar sind, können nachgeschaltete KI-Systeme ihr Potenzial entfalten. Bei unzureichender Datenlage wirken die Ergebnisse großer Sprachmodelle auf den ersten Blick möglicherweise überzeugend. Bei genauer Revision zeigen sich dann jedoch relevante Mängel, Fehlinterpretationen oder unvollständige Ableitungen.
Der bekannte Grundsatz „Shit in – shit out“ wird durch KI nicht aufgehoben, sondern eher verstärkt. Kliniken müssen daher konsequent den Weg hin zu Datenexzellenz gehen. Dokumentation ist künftig nicht mehr nur medizinische Gedächtnisstütze oder klassischer Behandlungsnachweis. Sie wird vielmehr zu einem zentralen Beweismittel und zur essenziellen Grundlage jeder KI-gestützten Weiterverarbeitung.
Kosten und Token-Verbrauch: die unterschätzte Steuerungsgröße
Der zweite wesentliche Punkt betrifft die Kosten. Jeder Aufruf eines Large Language Models verursacht Aufwand und damit Kosten. Gerade hier können verdeckte Kostenfallen entstehen. Wenn etwa bei der Arztbriefschreibung, bei Dokumentationsvorschlägen oder bei Kodierprozessen nicht nur einmal, sondern mehrfach KI-Unterstützung angefordert wird, können sich die Kosten schnell summieren.
Entscheidend wird daher ein konsequentes Monitoring des Token-Verbrauchs und der damit verbundenen Kosten sein. Ohne transparente Steuerung drohen böse Überraschungen im Nachhinein. Technisch wäre es heute bereits möglich, eine Arbeits-DRG regelmäßig durch KI aktualisieren zu lassen, indem der Fall in kurzen Abständen neu analysiert und kodiert wird. Aus Kostengründen spricht aktuell jedoch noch vieles dagegen, Arbeits-DRGs engmaschig vollständig KI-gestützt aktuell zu halten.
Derzeit wird die automatisierte Kodierung mittels LLMs daher vor allem für die Fallkodierung nach Entlassung eingesetzt. Für eine echte, wirksame Fallsteuerung muss der Weg jedoch eindeutig in Richtung einer automatisierten, fallbegleitenden Kodierung gehen. Auch die anwesenden Softwareunternehmen waren sich dieser Herausforderung bewusst. Erste Ansätze und Ideen, wie eine fallbegleitende und zugleich kosteneffiziente KI-Kodierung künftig gelingen kann, sind bereits erkennbar. Es bleibt spannend, welche Lösungen im kommenden Jahr präsentiert werden.
MBEG: auf dem Weg zum KI-gestützten Schriftwechsel
Ein weiterer Trend, der sich aufgrund der im kommenden Jahr deutlich steigenden Prüfquoten voraussichtlich in nahezu jeder Klinik bemerkbar machen wird, ist die automatisierte Erstellung von MBEG-Nachrichten. Die auf dem Tag der Tools vorgestellten Ergebnisse waren durchaus beeindruckend. Gleichzeitig wurde deutlich, dass auch Kostenträger und Medizinischer Dienst in vergleichbare Technologien investieren.
Damit zeichnet sich bereits jetzt ein Szenario ab, das vor einem Jahr ebenfalls auf dem Tag der Tools im Rahmen eines juristischen Updates noch mit einem Zeithorizont von drei bis vier Jahren prognostiziert wurde: ein MBEG-Duell KI gegen KI. Mit Blick auf die diesjährigen Präsentationen muss man feststellen, dass diese Entwicklung deutlich schneller eingetreten ist als erwartet. Wir stehen nicht erst in einigen Jahren an diesem Punkt, sondern im Grunde bereits jetzt.
Für das kommende Jahr haben mehrere Softwareanbieter Weiterentwicklungen ihrer KI-Agenten angekündigt. Diese sollen künftig auch dabei unterstützen, MD-Prüfungen teilautomatisiert vorzubereiten. Angesichts massiv steigender MD-Fallzahlen wird den Kliniken kaum eine andere Wahl bleiben, als in solche Technologien zu investieren. Der Arbeitsmarkt wird nicht genügend ausgebildete Kodierfachkräfte und Medizincontroller bereitstellen können, um die zusätzliche Prüfmenge allein personell zu bewältigen. Leistbar wird dies nur in einer sinnvollen Synergie aus KI-gestützter Vorarbeit und fachkundiger Bewertung durch erfahrene Kodierer und Medizincontroller sein.
Fazit: KI verändert das Medizincontrolling grundlegend
Der Tag der Tools beim DGfM-Herbstsymposium 2026 hat eindrucksvoll gezeigt, dass KI im Medizincontrolling innerhalb eines Jahres einen erheblichen Entwicklungssprung vollzogen hat. Sie ist nicht länger experimentelle Zusatzfunktion, sondern wird zunehmend zum festen Bestandteil der täglichen Arbeit. MBEG-Schreiben, Kodierung, Dokumentationsunterstützung, Fallsteuerung und MD-Vorbereitung werden künftig in hohem Maße KI-gestützt erfolgen.
Gleichzeitig wurde deutlich: Der Mensch wird durch diese Entwicklung nicht überflüssig. Im Gegenteil. Seine Rolle verändert sich. Kodierfachkräfte und Medizincontroller werden weniger Zeit mit einfachen Routinetätigkeiten verbringen und ihre Kernkompetenzen stärker ausbauen müssen: Fallsteuerung, Revision komplexer Sachverhalte, Schulung der klinischen Teams und Verbesserung der Dokumentationsqualität.
Damit entsteht neben Ärztinnen, Ärzten und Pflege zunehmend eine dritte, fest in den klinischen Alltag integrierte Berufsgruppe: klinische Fall- und Erlösmanager. Sie verbinden medizinisches Prozessverständnis, abrechnungsrelevante Expertise und digitale Steuerungskompetenz. Je stärker KI Routineaufgaben übernimmt, desto wichtiger wird diese menschliche Steuerungs- und Integrationsleistung.
Insgesamt war es beeindruckend zu sehen, mit welcher Geschwindigkeit sich die technische Revolution im Medizincontrolling ihren Weg bahnt. Sie wird die klassischen Berufsbilder grundlegend verändern – nicht irgendwann in ferner Zukunft, sondern bereits in naher Gegenwart. Umso gespannter darf man sein, welche Entwicklungsschritte der nächste Tag der Tools bereithalten wird.
Autoren: Dr. med. Frank Reddig, Finanzvorstand der Deutschen Gesellschaft für Medizincontrolling e. V., und Prof. Dr. med. habil. Nikolaus von Dercks, Generalsekretär der Deutschen Gesellschaft für Medizincontrolling e. V.
