Die Cleveland Clinic und AKASA haben eine strategische Zusammenarbeit etabliert, um generative KI-Tools zur Unterstützung effizienter und präziser medizinischer Klassifikation einzusetzen.
Durch diese Partnerschaft wird die Cleveland Clinic an ihren US-Standorten mehrere KI-gestützte Tools von AKASA während der mittleren Phase des Umsatzzyklus einsetzen – der Phase zwischen Patientenversorgung und Abrechnung, in der Dokumentation und Klassifikation erfolgen.
Die genaue und effiziente Dokumentation der Patientenversorgung kann komplex und zeitaufwendig sein. In der Cleveland Clinic prüft das Abrechnungsteam in der Regel über 100 klinische Dokumente pro Fall, darunter Verlaufsdokumentationen, Entlassungsberichte und Pathologieberichte. Anschliessend wählen sie die passenden Codes aus über 140.000 Optionen aus. Dieser Prozess kann bis zu einer Stunde pro Patientenkontakt dauern.
Klassifikationsfachkräfte können nun ein KI-gestütztes Kodierhilfetool nutzen, das umfassende, effiziente und präzise Klassifikationsverfahren unterstützt. Zusätzlich wird von den beiden Organisationen ein zweites KI-Tool erprobt, das sich auf die Integrität der klinischen Dokumentation (CDI) konzentriert. Gemeinsam sollen diese Tools die Genauigkeit der Dokumentation und Klassifikation verbessern.
Diese KI-Tools sollen diesen Prozess beschleunigen und die Verwendung der jeweils passendsten Codes sicherstellen. Der KI-Kodierungsassistent kann ein klinisches Dokument in weniger als zwei Sekunden lesen und über 100 Dokumente in 1,5 Minuten verarbeiten. Darüber hinaus ist die Technologie so konzipiert, dass sie den klinischen Kontext über Schlüsselwörter hinaus versteht und sich an die Komplexität des Patienten anpasst.
„KI kann das Gesundheitswesen grundlegend verändern – nicht nur in der Patientenversorgung, sondern auch, indem sie zu reibungsloseren und effizienteren Abläufen im Gesundheitssystem beiträgt“, sagte Dr. Rohit Chandra, Chief Digital Officer der Cleveland Clinic. „Wir freuen uns darauf, diese Technologie mit unseren Teams im Bereich des Erlösmanagements zu teilen und in diesem Bereich weiterhin Innovationen voranzutreiben.“
AKASA verfolgt einen speziell auf das Gesundheitswesen zugeschnittenen Ansatz, der es der KI ermöglicht, aus realen Dokumentationspraktiken zu lernen und die Besonderheiten einzelner Gesundheitssysteme zu erkennen. Dieser Ansatz versetzt die Technologie in die Lage, selbst komplexeste und anspruchsvollste Patientenfälle, wie beispielsweise stationäre Krankenhausaufenthalte, zu analysieren. Dies ist besonders wichtig in einem Umfeld wie der Cleveland Clinic, die regelmässig einige der weltweit fortschrittlichsten stationären Behandlungen durchführt.
Diese KI-Funktionen sollen die Arbeit von Kodierern unterstützen, um den klinischen Verlauf, das Risiko und die Komplexität der Behandlung eines Patienten bestmöglich abzubilden. Die korrekte Darstellung der Behandlungsqualität ist besonders wichtig geworden, da Krankenhäuser und Leistungserbringer zunehmend anhand klinischer Qualitätskennzahlen bewertet werden, die Einfluss auf die Benchmarks haben.
„Die Cleveland Clinic setzt künstliche Intelligenz ein, um die Erfahrung von Patienten und Pflegekräften zu verbessern. Durch unsere Zusammenarbeit mit AKASA optimieren wir nun mithilfe von KI unsere Prozesse im mittleren Abrechnungszyklus“, so Dennis Laraway, Executive Vice-President & Chief Financial Officer der Cleveland Clinic. „Da wir einige der schwerstkranken Patienten des Landes behandeln, sind unsere Abrechnungsprozesse äusserst komplex. Mithilfe autonomer Kodierung wollen wir diese komplizierten und zeitaufwändigen Aufgaben effizienter und genauer gestalten – ein Bereich, in dem KI ideale Voraussetzungen bietet.“
„Wir haben uns entschieden, diese Technologie in Zusammenarbeit mit der Cleveland Clinic zu erproben, weil wir unsere KI anhand einiger der komplexesten Patientenfälle weltweit testen wollten“, sagte Malinka Walaliyadde, CEO und Mitbegründerin von AKASA. „Wir sind stolz darauf, sie nun flächendeckend einzuführen und gemeinsam mit den Kodierern und CDI-Spezialisten der Cleveland Clinic weitere Produkte zu entwickeln, um den Abrechnungsprozess einfacher und effizienter zu gestalten.“
Die Cleveland Clinic hat mit der Einführung dieses Tools begonnen und wird es in den kommenden Wochen an allen US-Standorten implementieren. Darüber hinaus wird sie weiterhin zur Verbesserung des Produkts beitragen und die Entwicklung neuer KI-Tools für das Gesundheitswesen unterstützen.
https://newsroom.clevelandclinic.org/2025/04/29/cleveland-clinic-and-akasa-announce-strategic-collaboration-to-launch-ai-tools-for-the-revenue-cycle
Vergleich: Cleveland Clinic vs. Kliniken in der DACH-Region
Obwohl das US-Gesundheitssystem fundamental anders finanziert wird als die Systeme in Westeuropa, sind die administrativen Lasten in der «Mid-Cycle» Phase (zwischen Behandlung und Abrechnung) absolut vergleichbar – wenn nicht sogar in der DACH-Region noch komplexer.
Administrative Ähnlichkeiten
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Dokumentationsdichte: Auch in der DACH-Region müssen Ärzte und Kodierfachkräfte hunderte Dokumente (OP-Berichte, Laborwerte, Pflegeberichte) sichten.
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Komplexität der Kodierung: Während die USA das ICD-10-CM und CPT-System nutzen, verwenden Deutschland und die Schweiz das DRG-System (Diagnosis Related Groups) auf Basis von ICD-10-GM/ICD-10-WHO und komplexen Prozedurenkatalogen (OPS in DE, CHOP in der Schweiz).
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Fachkräftemangel: Der Mangel an qualifizierten Medizinischen Kodierern ist in der DACH-Region eklatant, was den Druck zur Automatisierung erhöht.
Unterschiede
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Regulatorik: Die MD-Prüfungen (Medizinischer Dienst) in Deutschland sind extrem streng. Ein KI-Tool in der DACH-Region muss nicht nur den «richtigen» Code finden, sondern diesen auch revisionssicher gegen Kassenanfragen begründen können.
KI-Tools für Kodierung und CDI in der DACH-Region
Es gibt bereits mehrere Akteure, die ähnliche Lösungen wie AKASA anbieten. Diese werden unter den Begriffen «Computer-Assisted Coding» (CAC) oder «Autonome Kodierung» zusammengefasst.
1. ID Berlin (ID DIACOS / ID E-DRG)
ID Berlin ist Marktführer in Deutschland. Ihr Tool ID LOGIK nutzt semantische Analysen, um aus der ärztlichen Dokumentation Kodiervorschläge zu generieren.
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Einsatz: In hunderten Kliniken (u.a. Universitätsklinika wie die Charité Berlin oder große Verbünde wie Vivantes).
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Fokus: Unterstützung der Kodierfachkräfte durch automatische Extraktion von Diagnosen und Prozeduren.
2. 3M Health Information Systems (3M 360 Encompass)
3M bietet eine Plattform an, die dem AKASA-Ansatz sehr nahe kommt. Sie kombiniert CDI (Clinical Documentation Improvement) mit Kodierung.
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Einsatz: Weit verbreitet in der Schweiz (z.B. Inselgruppe Bern, Universitätsspital Zürich) und Deutschland.
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Besonderheit: Es erkennt Lücken in der Dokumentation («Query-Workflow») noch während der Patient im Haus ist, um die Erlösqualität zu sichern.
3. Tiplu (Momo)
Ein deutsches Scale-up, das sich auf KI-gestützte Fallbegleitung und Kodierung spezialisiert hat.
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Einsatz: Über 200 Kliniken in Deutschland, darunter die Asklepios Kliniken und viele kommunale Häuser.
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Funktion: Die Software «Momo» scannt die Patientenakte in Echtzeit und weist auf fehlende Erlöspotenziale oder Kodierfehler hin.
4. Semfinder (gehört zu 3M)
Besonders stark in der Schweiz und Österreich vertreten. Ihre semantische Engine wird zur automatischen Textanalyse genutzt, um aus Freitexten strukturierte medizinische Daten zu machen.
Fazit für das Spitalmanagement
Die DACH-Region steht der Cleveland Clinic technologisch in nichts nach, was die Verfügbarkeit von Tools angeht. Allerdings ist die Implementierungstiefe oft noch geringer, da Datenschutzbedenken (DSGVO) und die Integration in oft veraltete KIS-Systeme (Krankenhausinformationssysteme) die Einführung bremsen.
Kliniken, die wie die Cleveland Clinic auf «Autonome Kodierung» setzen, sparen nicht nur Zeit, sondern sichern sich gegen die hohen Retaxationsquoten (Kürzungen durch Versicherer) ab, die in der DACH-Region oft zwischen 5 % und 15 % des Umsatzes betreffen.
Artikel: Innovator’s Guide Switzerland, April 2025