Nahtlose Nachversorgung nach Krankenhausaufenthalt
Die Forschenden entwickelten ein Assistenzsystem, das klinische und administrative Prozesse im Entlassmanagement von Krankenhäusern verbessert. Es prognostiziert den individuellen Nachsorgebedarf von Patientinnen und Patienten schon bei der Aufnahme und ermöglicht so eine flexible Entlassung. Ein ebenfalls entwickelter Chatbot fungiert als virtueller Sozialdienstassistent.
Fachkräftemangel sowie die Zunahme komplexer Behandlungsfälle und bürokratischer Auflagen prägen die Arbeit der Sozialdienste. Damit sie Patientinnen und Patienten nach deren Entlassung aus dem Krankenhaus trotzdem gut versorgen können, sollte der individuelle Nachsorgebedarf möglichst früh erkannt und organisiert werden. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei unterstützen, Prozesse zu automatisieren, Mitarbeitende zu entlasten, eine sichere Entlassung mit konstanter Anschlussversorgung zu gewährleisten und unnötig lange Krankenhausaufenthalte zu vermeiden.
Die Forschenden integrierten eine KI in eine bestehende digitale Entlassplattform, damit sie sich dort, wo über Anschlussversorgungen entschieden wird, nahtlos in die bestehenden Prozesse einfügt und sich die Technologie später schneller in der Praxis anwenden lässt. Sie haben ein nachvollziehbares, vertrauenswürdiges und hybrides KI-System entwickelt, das Wissen von Expertinnen und Experten einbezieht und seine Vorhersagen transparent macht. Letztere basieren technologisch auf dem Prinzip des fallbasierten Schließens: Die Grundannahme ist, dass ähnliche Fälle einen ähnlichen Nachsorgebedarf haben.
Zudem entwickelten die Forschenden einen virtuellen Sozialberatungsassistenten, der sich direkt über die digitale Entlassplattform aufrufen lässt. Er unterstützt bei fehlenden Informationen, Fragen zur Entlassung und der Dokumentation wie z. B. dem tabellarischen Ausfüllen des Barthel-Indexes, der Aussagen über die Selbständigkeit der Patientinnen und Patienten erlaubt.
Die Projektergebnisse bilden die Grundlage für eine umfassende und praxistaugliche KI-Unterstützung im digitalen Entlassmanagement, die problemlos in entsprechende Plattformen integriert werden kann. Bessere Datenverfügbarkeit und technologischer Fortschritt könnten langfristig dafür sorgen, dass sich Vorhersageergebnisse und Sozialdienstassistenten weiter verbessern.