Eine Standard-Analyse zum Ambulantisierungspotenzial hat mich vor einigen Jahren noch ein bis zwei Tage Arbeitszeit gekostet. Mittlerweile führen wir die gleiche Datenanalyse per One-Click in weniger als einer Stunde durch. Somit haben wir viel mehr Zeit für Datenbereinigung, -plausibilisierung und die Interpretation der Ergebnisse gewonnen. Die Qualität unserer Analysen ist dadurch deutlich gestiegen.

Nach meiner Einschätzung wird auch im Krankenhauscontrolling ein großer Teil der Routineaufgaben innerhalb der kommenden fünf Jahre automatisiert werden. Umso wichtiger ist es, bereits heute die Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass diese Entwicklung nicht nur schnellere Analysen, sondern einen echten Mehrwert für Krankenhäuser liefert.

Die technische Hürde für Datenanalyse sinkt

Heute bindet die Aufbereitung von Krankenhausdaten häufig erhebliche Ressourcen. Außerdem können schon kleine Änderungen der Fragestellung neue Auswertungsschleifen auslösen. KI wird viele dieser Tätigkeiten deutlich beschleunigen. Statt mehrere Tage auf eine neue Auswertung zu warten, werden Verantwortliche ihre Fragestellungen zunehmend im direkten Dialog mit Analysesystemen weiterentwickeln können. KI verändert damit grundlegend, was gute Analyse ausmacht. Künftig liegt der Mehrwert weniger in der technischen Aufbereitung von Zahlen als in ihrer fachlichen Interpretation und der Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen.

Datenqualität wird zum entscheidenden Engpass

In meiner täglichen Arbeit mit nicht- oder nur teilweise standardisierten Datensätzen wie beispielsweise OP- oder Bewegungsdaten komme ich regelmäßig an den Punkt, dass bestimmte Fragestellungen aufgrund lückenhafter oder fehlerhafter Daten nicht oder nur näherungsweise beantwortet werden können. Häufig fehlen relevante Zeitmarker, die Granularität reicht nicht aus oder die Dokumentation ist uneinheitlich. KI kann solche Daten in kürzester Zeit auswerten. Gerade darin liegt jedoch das Risiko: Sie beschleunigt nicht nur die Analyse, sondern ebenso die Produktion plausibel wirkender, aber fachlich unsicherer Ergebnisse und kann dadurch schnell falsche Sicherheit erzeugen. 

Mangelnde Datenqualität ist dabei kein rein technisches Problem. Sie entsteht in den operativen Prozessen. Ein unplausibler Zeitstempel kann auf uneinheitliche Dokumentationspraxis, fehlende Verantwortlichkeiten, ungeeignete Erhebungsprozesse oder schlicht auf Zeitdruck im Tagesgeschäft zurückzuführen sein. Wer die Datenqualität verbessern will, darf deshalb nicht nur Datensätze bereinigen. Krankenhäuser müssen klären, welche Kennzahlen sie wie definieren, wer für bestimmte Datenfelder verantwortlich ist und wie die Erhebung im klinischen Alltag tatsächlich erfolgt.

Das Krankenhauscontrolling wird zum Architekten der Steuerungslogik.

Wenn die technische Erstellung von Auswertungen einfacher wird, kann und muss das Controlling seine Rolle deutlich erweitern. Statt einen Großteil der Zeit für langwierige Standardauswertungen aufzuwenden, verschiebt sich die Gewichtung der Zeitanteile auf die vor- und nachgelagerten Prozesse.

Dadurch bleibt mehr Zeit für die Sicherstellung der benötigten Datenqualität. Denn KI kann nur auf der Grundlage arbeiten, die ihr zur Verfügung steht. Das Controlling sollte dabei eine zentrale, koordinierende Rolle übernehmen und gemeinsam mit den verantwortlichen Stellen verbindliche Qualitätsstandards etablieren.

Gleichzeitig eröffnet die Automatisierung der technischen Analyse die Chance, den Blick des Controllings stärker nach vorn zu richten. Wenn weniger Zeit für wiederkehrende Auswertungen und Programmierung benötigt wird, bleibt mehr Raum, um Entwicklungen frühzeitig zu erkennen, deren Ursachen zu verstehen und konkrete Entscheidungen vorzubereiten. Der Wert der Analyse liegt dann nicht mehr vor allem in der Beschreibung dessen, was bereits passiert ist, sondern in der Frage, was daraus für die kommenden Monate und Jahre folgt.

Die Rolle des Krankenhauscontrollings verändert sich

Krankenhäuser sollten deshalb nicht warten, bis KI-gestützte Analysen zum Standard geworden sind. Wer künftig schneller und verlässlicher entscheiden will, muss bereits heute die Qualität seiner Daten sichern und die Rolle des Controllings neu ausrichten. KI löst das Problem schlechter Daten nicht. Sie skaliert es. 

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