Auf dem Weg zur automatisierten Kodierung
Vielversprechende Fortschritte
Das Carl-Thiem-Klinikum Cottbus hat sich das Ziel gesetzt, seine Primärkodierer bei hochkomplexen Abrechnungsfällen zu entlasten. Seit 2021 arbeitet das Klinikum daher an einer automatisierten Lösung – und es gibt vielversprechende Fortschritte. Das Softwarehaus Tiplu, Entwicklungspartner des CTK im Projekt “Automatisierte Kodierung”, meldet Erfolge in der Detektion von OPS-Kodes, insbesondere dank des Einsatzes von maschinellem Lernen (ML).
Momo – Die KI-gestützte Kodiersoftware
Die KI-gestützte Kodiersoftware namens “Momo” soll Rechnungen korrekt erstellen, ohne dass eine Kodierfachkraft eingreifen muss, bevor sie an die Krankenkassen übermittelt werden. Tiplu gibt an, dass “Momo” den Fall eigenständig in die passende DRG kodiert, aus der sich die Leistungsvergütung ergibt.
Automatisierte Kodierung von bestimmten Fällen bereits möglich
Bereits jetzt können bestimmte Fälle automatisiert kodiert werden, indem Technologien zur Identifizierung von Nebendiagnosen und ML-gestützte Detektion von OPS-Kodes und Hauptdiagnosen kombiniert werden. Nach der Entlassung und bei vollständiger Dokumentation können häufig wiederkehrende, abrechnungstechnisch weniger komplexe Fälle automatisiert kodiert werden. In Zukunft soll dies auch für komplexere Fälle möglich sein.
“Wir versprechen uns davon eine schnellere Abrechnung, sodass wir die Ressourcen unserer Primärkodierer auf die hochkomplexen Abrechnungsfälle lenken können”, erklärt Sebastian Scholl, Direktor Finanzen, IT und Digitalisierung am CTK. “Hier kann Digitalisierung einen echten Mehrwert schaffen.”
Höhere Trefferquote für spezifische Kodes
Die Entwickler scheinen auf dem richtigen Weg zu sein. Mit dem neuesten Software-Update hat sich die Detektion von OPS-Kodes im CTK verbessert, wie Dr. Moritz Augustin, Leiter des Bereichs Machine Learning bei Tiplu, erklärt. “Beispielsweise konnte die Trefferquote für OPS-Kodes aus OP-Berichten bei gleichbleibender Präzision von 26 auf rund 37 Prozent gesteigert werden.”
Dazu wurden die ML-Modelle mit deutlich mehr Daten trainiert. Der Lernalgorithmus nutzt dabei Informationen aus mehreren vernetzten Krankenhäusern, um die Mustererkennung für OPS-Kodes zu verbessern. Dies führt zu einem größeren und vielfältigeren Trainingsdatensatz, der den Datenschutzbestimmungen entspricht.
Zusätzlich wurde das CTK in das ML-Netz von Tiplu integriert, was die Lerndatenbasis für neue Modelle weiter vergrößert. Die Modelle lernen spezifische Muster des CTK und können so bei der automatisierten Detektion von OPS-Kodes aus Entlassbriefen, Diagnostik- und Herzkatheter-Befunden noch besser werden.
Das Carl-Thiem-Klinikum Cottbus strebt an, bis zum Jahr 2038 zum “Digitalen Leitkrankenhaus” ausgebaut zu werden. Dabei sollen effiziente digitale Prozesse geschaffen und administrative Aufgaben gezielt automatisiert werden, um Arbeitszeit freizusetzen