Ambulante und stationäre Routinedaten aus Krankenhäusern sind mittlerweile zentraler Bestandteil vieler Forschungsansätze im Gesundheitswesen. Diese Daten liefern standardisierte Informationen zu Diagnosen, Prozeduren, Verweildauern, Komorbiditäten, Medikationen, Aufnahme- und Entlassungsmanagement sowie Abrechnungsmodalitäten.
Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) können Massendatenanalysen durchgeführt werden, die Zusammenhänge sichtbar machen, welche bislang im Klinikalltag verborgen blieben. So lassen sich etwa Muster zu wiederkehrenden Komplikationen, Therapieabbrüchen, regionalen Versorgungsungleichheiten oder nicht leitliniengerechter Behandlung erkennen. Routinedaten können darüber hinaus mit weiteren Datenquellen, z. B. aus Patientenbefragungen, klinischen Registern oder sozialen Determinanten, angereichert werden. Diese methodische Kombination eröffnet neue Horizonte in der Versorgungsforschung, die sich in drei zentrale Bereiche unterteilen lässt: medizinische, prozessuale und administrative Versorgungsforschung.
Medizinische Versorgungsforschung
In der medizinischen Versorgungsforschung stehen Patientenergebnisse, Behandlungsqualität und Outcome-Analysen im Fokus. Hierzu zählen Fragen wie:
- Welche Therapieverfahren führen bei bestimmten Patientengruppen zu besseren Outcomes?
- Wo gibt es Abweichungen von medizinischen Leitlinien?
- Welche regionalen Unterschiede existieren in der Diagnostik und Therapie?
Durch Analysen medizinischer Routinedaten können beispielsweise Frühindikatoren für nosokomiale Infektionen, unerwünschte Arzneimittelwirkungen oder Rehospitalisierungen identifiziert werden. KI-gestützte Prognosemodelle erlauben es, Risikopatienten frühzeitig zu erkennen und individuelle Behandlungspläne zu entwickeln.
Zukunftspotenzial: Die Verknüpfung von Behandlungsdaten mit genetischen, soziodemografischen und Umfragedaten könnte die Basis für eine personalisierte Medizin auf Populationsebene schaffen.
Prozessuale Versorgungsforschung
Hier geht es um die Effizienz und Effektivität klinischer Prozesse, etwa:
- Wie lange dauert der Aufnahmeprozess bei bestimmten Diagnosen?
- Wie wirken sich intersektorale Schnittstellen auf die Behandlungskontinuität aus?
- Welche Prozessschritte sind besonders fehleranfällig oder redundant?
Durch die Analyse von Zeitstempeln, Verlegungsprotokollen, Entlassbriefen oder OP-Planungsdaten lassen sich bottlenecks und Verzögerungen identifizieren. Zudem können durch Simulationen mithilfe von KI alternative Prozesswege entwickelt und getestet werden.
Zukunftspotenzial: Eine datengetriebene Prozessoptimierung kann zur Entlastung von Personal, Verkürzung von Liegezeiten und Reduktion vermeidbarer Kosten beitragen.
Administrative Versorgungsforschung
Dieser Bereich analysiert die Verwaltung, Steuerung und Finanzierung von Gesundheitsleistungen. Relevante Fragen sind:
- Welche administrativen Prozesse verursachen den größten Dokumentationsaufwand?
- Wo existieren Inkonsistenzen zwischen Kodierung, Abrechnung und tatsächlicher Leistungserbringung?
- Wie wirken sich regulatorische Änderungen auf das Krankenhausbudget aus?
Insbesondere durch Data-Mining lassen sich Fehlerquellen in der Kodierung, Dubletten, oder widersprüchliche Dokumentationen aufdecken. Auch Simulationen zur Wirkung neuer Vergütungssysteme (z. B. HybridDRGs) sind hier möglich.
Zukunftspotenzial: Administrative Routinedaten könnten zukünftig als Frühwarnsysteme für wirtschaftliche Risiken genutzt werden und die Grundlage für evidenzbasierte Krankenhausplanung bilden.
Potenziale durch Kooperationen
Die wissenschaftliche Nutzung von Medizincontrolling-Daten kann nur im Zusammenspiel mit starken Partnern erfolgen:
- Krankenhausgesellschaften und Krankenhauskonzerne: stellen strukturierte Datensätze bereit und können als Real-Labore für neue Versorgungsmodelle dienen.
- Krankenkassen: liefern ergänzende Abrechnungs- und Patientendaten, mit denen sektorenübergreifende Analysen möglich sind.
- Gemeinsamer Bundesausschuss (G-BA): kann Forschungsergebnisse in Richtlinien überführen.
- Industriepartner wie Hersteller von Krankenhausinformationssystemen (KIS) und Softwareanbieter: unterstützen bei der Implementierung von Schnittstellen, Dashboards und KI-Tools.
- Akademische Einrichtungen: sichern die methodische Qualität und Ausbildung von Nachwuchskräften.
- Patientenvertretungen und Ethikkommissionen: gewährleisten Akzeptanz, Datenschutz und Transparenz.
Forschungsförderung und Auftragsforschung
Die Versorgungsforschung wird zunehmend durch öffentliche Programme gefördert. Der Innovationsfonds des G-BA ist hierbei ein zentraler Mechanismus zur Finanzierung praxisnaher Projekte mit hoher Versorgungsrelevanz.
Ein beispielhaftes Projekt wäre die „Entbürokratisierung im Gesundheitswesen“, das auf die Analyse von Richtlinien, Dokumentationspflichten und Regelungen zielt. Mittels KI-gestützter Textanalyse könnten redundante oder widersprüchliche Regelungen erkannt werden. Ziel wäre eine Harmonisierung und Reduktion des bürokratischen Aufwands – ein Gewinn für Kliniken und Krankenkassen gleichermaßen.
Weitere Forschungsfelder:
- Implementierung evidenzbasierter Leitlinien durch Decision-Support-Systeme
- Entwicklung von Frühwarnsystemen für Ressourcenengpässe
- Evaluation der Auswirkungen des Pflegebudgets auf die Versorgungsqualität
Wissenschaftliches Potenzial des Medizincontrollings
Das operative und strategische Medizincontrolling bietet zahlreiche Ansatzpunkte für wissenschaftliche Studien.
Operatives Controlling:
- Analyse der Kodierqualität und Ableitung von Schulungsbedarfen
- Untersuchung von Abweichungen bei DRG-Zuordnungen
- Identifikation von systematischen Fallkonstellationen mit Regressrisiko
Strategisches Controlling:
- Entwicklung von Leistungsportfolioanalysen zur Standortstrategie
- Simulation künftiger Erlösentwicklungen unter regulatorischen Szenarien
- Prognosemodellierung zur Personal- und Ressourcenplanung basierend auf Leistungstrends
Durch die systematische Verbindung von Controlling-Daten mit wissenschaftlicher Methodik wird das Medizincontrolling zu einem aktiven Treiber von Innovation, Qualität und Nachhaltigkeit im Gesundheitswesen.
Fazit
Wissenschaftlichkeit im Medizincontrolling bedeutet mehr als Dateninterpretation – sie ermöglicht Erkenntnisgewinn, Innovation und Verbesserung der Versorgung. Die Integration in die Versorgungsforschung, die Kooperation mit relevanten Partnern und die gezielte Förderung durch Programme wie den Innovationsfonds machen das Medizincontrolling zu einer Zukunftsdisziplin. Wer heute Daten nur dokumentiert, verschenkt das Potenzial von morgen.
Autoren: PD. Dr. Claus Wolff-Menzler, Dr. Jacqueline Voges, Dr. Ulf Dennler, Dr. Bettina Beinhauer und PD Dr. Nikolaus von Dercks, Ressort Wissenschaft der Deutschen Gesellschaft für Medizincontrolling
Aus: KU Gesundheitsmanagement, Special Medizincontrolling 2025
