Fallbegleitend codieren – Für eine sichere Zukunft Ihres … · begegnen Sie souverän, indem Sie den Codierprozess digitalisie-ren. So verbessern Sie die Abrechnungsqualität

Fallbegleitend codieren – Für eine sichere Zukunft Ihres KrankenhausesMit ID blicken Sie der Zukunft gelassen entgegen

Liebe Leserin, lieber Leser,

das MDK-Reformgesetz und das Pflegepersonal-Stärkungs-gesetz (PpSG) setzen eine gesamte, fehlerfreie und schnelle Leis-tungsdokumentation voraus. Diesen gesetzlichen Anforderungen begegnen Sie souverän, indem Sie den Codierprozess digitalisie-ren. So verbessern Sie die Abrechnungsqualität und sichern die Liquidität Ihrer Einrichtung. Wenn neue Verfahrensregeln und Veränderungen bei Abrechnungsverfahren einerseits den Druck auf Krankenhäuser erhöhen, Fallprüfungen durch den MD mit richtigen Daten zu begegnen und sich andererseits die Vergütung der Pflegeleistungen komplett ändert, dann hat das weitreichen-de Konsequenzen für Krankenhäuser.

Ohne korrekte Datengrundlage können weder Fragen des MD beantwortet noch Verhandlungen mit den Kranken-kassen aufgenommen werden.

Belastbare, das heißt einwandfreie und komplette Leistungs-dokumentation sind Voraussetzung für einen professionellen Um-gang mit den Vorgaben und für ein wirtschaftlich gesundes Kran-kenhaus. Unterstützung bietet Ihnen ID mit seinen Produkten für die Digitalisierung der Leistungsdokumentation, Codierung, Abrechnung und Datenanalyse. Die Softwareprodukte leiten dazu an, Daten fallbegleitend korrekt und vollständig zu erfassen und auch nachträglich digitalisierte Inhalte auf erlösrelevante

Angaben zu prüfen und auszuwerten. Der so codierte Fall bringt am Ende den sachgerechten Erlös und alle Daten sind jederzeit abrufbereit und prüfungsresistent. Zusätzlich helfen Grouper dem Medizincontroller, Fälle zu untersuchen und Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Diese dienen als Basis für Verhandlungen mit den Kassen. Lesen Sie, wie Sie sich die Arbeit leichter machen können!

Dr. Daniel DiekmannGeschäftsführer ID GmbH & Co. KGaA

❱❱❱Ohne korrekte Datengrundlage können weder Fragen des ❱❱❱Ohne korrekte Datengrundlage können weder Fragen des MD beantwortet noch Verhandlungen mit den Kranken-❱❱❱

MD beantwortet noch Verhandlungen mit den Kranken-

Editorial

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Neue Möglichkeiten für Codierung und Dokumentation ______________________________________ 3Gesetzliche Herausforderungen 2020 ________________________________________________________________ 3

Fallbegleitende Codierung – Basis für eine korrekte Abrechnung __________________________________________ 5

Medizincontrolling – Jederzeit und schnell Prognosen erstellen ___________________________________________ 7

Fokus NLP/Forschung – Für wirkungsvolle und wirtschaftliche Therapien ____________________________________ 8

Best-Practice-Beispiele: Codierung ____________________________________________________________ 12Fallbegleitende Codierung mit ID clinical context coding _________________________________________________ 12

Beispielfälle fallbegleitendes Codieren _______________________________________________________________ 13

Vollständigkeit von Dokumentation und Codierung _____________________________________________________ 16

Dokumentationsvervollständigung mit verbundenen Prozeduren _________________________________________ 16

Medikamente geben Hinweise auf codierrelevante Diagnosen ____________________________________________ 18

Codieren unter Zeitdruck – Mögliche Zusatzentgelte nicht vergessen _______________________________________ 18

Dosisabhängige ZE-Erkennung ______________________________________________________________________ 18

Berücksichtigung von Codierung aus Voraufenthalten ___________________________________________________ 19

Durchblick behalten mit der semantischen Schlagwortsuche _____________________________________________ 20

Analyse und Bereitstellung von Codier- Belegen im Rahmen der MD-Prüfung ________________________________ 21

Codierprüfung auf Daten externer Systeme am Beispiel Labor ____________________________________________ 22

MD-Sicherheit durch Verweis auf Voraufenthalte und konkrete Belegstellen _________________________________ 22

Aufwände für Diagnosen ___________________________________________________________________________ 22

Codierqualität erhöhen mit der Arbeitsliste von ID DIACOS® ______________________________________________ 23

Visualisierung zur Ermittlung optimaler Erlöse _________________________________________________________ 25

Integrierte Fallprüfung mit ID KR CHECK® _____________________________________________________________ 25

Integration medizinischer Leistungsgruppen mit GSG ___________________________________________________ 25

Zeit sparen, Qualität sichern und strukturiert arbeiten __________________________________________________ 27

Best-Practice-Beispiele: Controlling ___________________________________________________________ 28Konstellationen für Kontraindikationen erkennen ______________________________________________________ 28

eMedikation für Qualität und Wirtschaftlichkeit ________________________________________________________ 28

Kritische klinische Konstellationen erkennen und vorbeugen _____________________________________________ 29

Medikationssicherheit für Patienten Ü65 _____________________________________________________________ 31

Forschung ____________________________________________________________________________________ 32Wissenschaftliche Evaluation: Wie gut ist ID LOGIK®? ____________________________________________________ 32

Forschungsfragen beantworten mit ID LOGIK® _________________________________________________________ 33

Schnittstellen _________________________________________________________________________________ 34Medizinische Daten umfassend zur Dokumentenanalyse nutzen __________________________________________ 34

Integration am Beispiel von SAP IS-H/i.s.h.med ________________________________________________________ 35

Differenzbetrages, mindestens je-doch 300 €, zusätzlich fällig.

Ab dem Jahr 2021 haben die Krankenhäuser bei einem Anteil unbeanstandeter Abrechnungen unterhalb von 60% neben der Rück-zahlung der Differenz zwischen dem ursprünglichen und dem ge-minderten Abrechnungsbetrag einen Aufschlag auf diese Differenz an die Krankenkassen zu zahlen. Dieser Aufschlag (Strafzahlung) be-trägt jedoch mindestens 300 € und höchstens 10% des aufgrund der Prüfung durch den Medizinischen

Neue Möglichkeiten für Codierung und Dokumentation

nisatorisch von den Krankenkas-sen getrennt werden. Auch auf die Krankenhäuser hat das neue Gesetz Auswirkungen. Weil die Prüfung der Krankenhausabrech-nung einheitlicher und transpa-renter werden soll, um strittige Co-dier- und Abrechnungsfragen syste-matisch zu vermindern, wurden neue Verfahrensregeln für Fallprü-fungen durch den MD formuliert (s. Abb. 1).

Bereits im Jahr 2020 wird bei einer Rechnungsminderung durch den MD ein Aufschlag von 10% des

Gesetzliche Heraus-forderungen 2020

Der Druck auf Einrichtungen für die Gesundheitsversorgung steigt. Pflichten zum Austausch von Ab-rechnungsdaten, Vorgaben zum Nachweis von Qualität, aktives Verhandeln um eine gerechte Ver-gütung und der Kampf um knappe Personalressourcen beanspruchen viel Aufmerksamkeit und Energie. Im Folgenden haben wir die wich-tigsten Änderungen aufgeführt und zeigen, wie unsere Produkte Sie dabei optimal unterstützen.

MDK-Reformgesetz

Im November 2019 hat der Bundes-tag das MDK-Reformgesetz be-schlossen. Künftig wird der MDK als eigenständige Körperschaft des öffentlichen Rechts einheitlich unter der Bezeichnung „Medizi-nischer Dienst“ (MD) geführt. Die-ser soll künftig unabhängiger, transparenter und effektiver arbei-ten können. Dazu wird dieser orga-

Fakten

n Forderung: mehr Transparenz und effektive Abwicklung der Krankenhausabrechnung

n Ziel: korrekte, vollständige und verfügbare Datengrundlage

Neue Verfahrensregeln bei Fallprüfungen durch den MD

n Nach Übermittlung der Rechnung an die Krankenkasse ist keine Korrektur der Fall-daten mehr gestattet.

n Unterlagen dürfen ausschließlich elektronisch übermittelt werden.

n Beanstandete Rechnungen werden wirtschaftlich sanktioniert.

n Die bisherige „6-Wochen-Prüffrist“ wurde auf 4 Monate verlängert.

n Krankenhäuser müssen die Differenz zum korrekten Abrechnungsbetrag erstatten und einen Abschlag, der sich an der Höhe der Prüfquote orientiert, entrichten.

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Dienst geminderten Abrechnungs-betrages, wobei der Mindestbetrag von 300 € nicht unterschritten wer-den darf (s. Tab. 1).

Pfl egepersonal-Stärkungsgesetz

Krankenhäuser sind seit Jahresbe-ginn 2019 verpflichtet, Personal-untergrenzen in der Pflege einzu-halten. Außerdem ist es ab dem Krankenhausjahr 2020 ihre Aufga-be, individuell mit den Kassen zu

verhandeln, in welcher Höhe die dann ausgegliederten Pflegekosten erstattet werden. Diese Um-stellung der Krankenhausvergü-tung auf eine Kombination von DRG-Fallpauschale und Pflegekos-tenvergütung bedeutet eine kom-plexe Änderung der Abrechnungs-methodik. Sie stellt Krankenhäu-ser vor die Herausforderung, den Pflegepersonalbedarf und die re-sultierenden Kosten korrekt zu kal-kulieren.

Abb. 1 Unbeanstandete MD-Prüfungen und Prüfquote

Fakten

n Forderungen: Verbesserung der Qualität der Pflege in Kranken-häusern

n Ziel: Vorgaben zur Personalstärke in sensiblen Bereichen des Kranken-hauses

n Förderung der Digitalisierung: einmalig 12.000 € pro ambulanter bzw. stationärer Einrichtung durch Pflegeversicherung

Maßnahmen/Vorgaben für Krankenhäuser

n Einführung des sogenannten Ge-samthausansatzes zur Ermittlung des Verhältnisses der Pflegekräf-te zu dem zu leistenden Pflegeauf-wand („Pflegequotient“), Aufschluss über die Personalausstattung und Arbeitsbelastung im gesamten Kran-kenhaus

n Umstellung der Finanzierung der Pflegepersonalkosten der Kranken-häuser auf eine neue, von den Fall-pauschalen unabhängige, kran-kenhausindividuelle Vergütung (Rausrechnung aus den DRG)

Tab. 1 Quoten und Strafzahlungen bei MD-Prüfungen

Jahr Anteil unbeanstandeter Rechnungen

Prüfquote MD Sanktionsregelung

2020 egal max. 12,5% 10%, mindestens 300 €

ab 2021

≥ 60% max. 5% 0%

40%–60% max. 10% 25%, mindestens 300 €

20%–40% max. 15% 50%, mindestens 300 €

< 20% unbegrenzt 50%, mindestens 300 €

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Fallbegleitende Codierung – Basis für eine korrekte Abrechnung

Eff ektives codieren im stationären Alltag wirkt sich unmittelbar auf die Erlössituation im Krankenhaus aus. Mit ID clinical context coding (ID CCC) und der neuen Generation von ID DIACOS® nutzen Sie die Mög-lichkeiten der Digitalisierung op-timal aus. Unsere Software ist da-für entwickelt, die Codierqualität zu steigern und Mitarbeiter zu entlas-ten.

Erbrachte Leistungen zeitnah und vollständig abzurechnen und digi-tal an den MD zu übermitteln, hat künftig eine noch zentralere öko-nomische Bedeutung für Kranken-häuser. Denn nur wenn Gelder zu-verlässig fließen, ist eine zukunfts-orientierte und erfolgreiche Posi-

❱❱❱Eff ektives codieren im stationären ❱❱❱Eff ektives codieren im stationären Alltag wirkt sich unmittelbar auf

❱❱❱Alltag wirkt sich unmittelbar auf

tionierung möglich. Eine digitale Dokumentation ist ein wesentlicher Schritt hin zu einer höheren Quali-tät der erfassten Daten. Mit unse-ren Produkten ID clinical context coding (ID CCC) und ID DIACOS® erhalten Sie gleichermaßen be-währte, wie innovative Produkte, die Ihre Arbeitsprozesse optimal unterstützen (s. Abb. 2).

Kurze Vorbereitungszeiten bei Prüfanfragen

ID clinical context coding zerlegt zum Beispiel jegliche digitale sowie jede nachträglich digitalisierte Do-kumentation in ihre sprachlichen Einzelteile und identifiziert so ab-rechnungsrelevante Leistungen di-rekt im Arbeitsprozess oder über Nacht. Diese Angaben werden so-wohl der Kodierfachkraft als auch den Mitarbeitern der primären Pa-tientenversorgung als Ergänzung in einer Liste vorgeschlagen. So

senkt ID clinical context coding den personellen und administrati-ven Aufwand für die Abschlussprü-fung eines Falles und unterstützt bei MD-Prüfungen. ID clinical con-text coding plausibilisiert jederzeit die aktuelle Dokumentation und stellt die Nachweise übersichtlich dar. Sowohl fehlende Nachweise als auch Nachweise, die noch nicht in der aktuellen Codierung vorhanden sind, können jederzeit eingesehen und bearbeitet werden.

Hohe Abrechnungsqualität, geringere Prüfquote

Mit der neuen Generation des be-kannten, marktführenden ID DIA-COS® 8 dokumentieren Sie auch mobil im Webbrowser oder aus dem KIS heraus. Egal ob Sie die Software mobil oder am PC nutzen – Sie er-möglicht Ihnen eine schnelle und sichere Dokumentation klinischer Leistungen durch Diagnose- und

Abb. 2 Falldarstellung ID clinical context coding

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Prozedurencodes (ICD und OPS-Zif-fern) unter Einhaltung der gesetz-lichen Vorgaben. Das Ergebnis beim Einsatz von ID DIACOS® ist eine korrekt ermittelte DRG, die den jeweiligen Kodierrichtlinien entspricht und optimal den Status der Dokumentation berücksich-tigt. Für medizinische Komplexbe-handlungen und andere Spezialge-biete bieten die Module von ID DIA-COS® Spezial gezielte, praxisorien-tierte Unterstützung.

Digitale Datenübermittlung an den MD

Für mehr Medizin statt Bürokrati e: Mit ID-Produkten arbeiten Sie fallbe-gleitend und sind sowohl organisa-torisch als auch inhaltlich nah am Codierungsprozess.

❱❱❱Für mehr Medizin statt Bürokrati e: ❱❱❱Für mehr Medizin statt Bürokrati e: Mit ID-Produkten arbeiten Sie fallbe-

❱❱❱Mit ID-Produkten arbeiten Sie fallbe-

Projektphasen von ID clinical context coding

Für eine optimale Einbindung der Textanalyse in Ihren hausspezifi-schen Workflow empfehlen wir eine Pilotimplementierung, die insgesamt vier Phasen umfasst (s. Abb. 3).

In Phase 1 empfehlen wir, ausge-hend von einer konkreten Bedarfs-analyse, die Analyse typischer Fall-beispiele. Dabei wird festgelegt, welche Dokumententypen bzw. Daten analysiert werden sollen. Nachdem individuelle Anpassungen auf die hausspezifische Terminolo-gie erfolgt sind, findet die Pilotie-rung in einer Testumgebung statt.

In Phase 2 ist der Zugriff auf die im Haus abgelegten digitalen Fallak-ten oder Dokumente zu klären; ent-weder über eine Archivschnittstelle über Datenbankkonnektoren oder auch über den Austausch von Do-kumenten über das Dateisystem. Außerdem können Daten über

Standardschnittstellen wie HL7 er-fasst werden. Während der Test-stellung werden die Ergebnisse der Textanalyse kontinuierlich seitens ID überprüft und ggf. durch weite-re Anpassungen der Software ver-bessert. Dafür wird ein Fernwar-tungszugang zu dem Demosystem benötigt. Die Daten verlassen zu keiner Phase das Haus.

In Phase 3 sollen die Ergebnisse der Textanalyse in das Produktivsystem integriert werden – im einfachsten Fall über die fallspezifische Arbeits-liste innerhalb von ID DIACOS®.

In Phase 4 wird geklärt, ob und wie die Ergebnisse der Textanalyse archiviert werden. Eine einfache Möglichkeit besteht in der von ID zu jedem analysierten Fall angeleg-ten semantischen Akte, die in kom-primierter Dateiform abgespei-chert werden kann. Damit kann das Haus die Analyseergebnisse für weitere Auswertungen verwenden und zum Beispiel ein semantisches Data-Warehouse aufbauen.

Funktionen

n einfaches und standardisiertes Dokumentieren medizinischer und pflegerischer Leistungen direkt am Patientenbett

n Finden von entgeltrelevanten Leis-tungen in der nachträglich digitali-sierten Dokumentation

n Abgleich der Leistungen mit der be-reits erfolgten Codierung

n umfassende Liste zur Kontrolle für das Medizincontrolling, hier liegt die Entscheidungshoheit

n semantische Aufbereitung der digi-talisierten Patientenakte für Fall-prüfungen durch den MD

Vorteile

n optimale Erlössituation auf-grund hoher Dokumentations-qualität

n kurzfristig verfügbare und belast-bare Datengrundlage im Falle einer Prüfung

n reduzierter Arbeitsaufwand für Medizincontroller

Phase 0 Analysieren:Einsatzszenarien definieren

Testen:Analyse von Standardfällen

Pilotieren:Analyse von hausspezifischen Dokumenten/Anpassen an Workflow vor Ort

Vollzugriff:Einbindung in das Produktivsystem

Archivieren:semantische Digitalisierung der Patientenakte

Phase 2

Phase 1

Phase 3

Phase 4

Abb. 3 Phasen der Pilotierung von ID clinical context coding

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Nach erfolgreicher Projektpha-se kann die Texterkennung im ge-samten Krankenhaus ausgerollt werden.

Intelligente, adaptierbare Schnittstellen – Grundlage für Effi zienz im Codierablauf

Im laufenden Aufenthalt des Pa-tienten im Krankenhaus können aus unterschiedlichen Systemen und Anwendungen DRG-relevante Informationen entstehen. Diese Informationen können fallbeglei-tend durch die zielgerichtete An-bindung von ID DIACOS® zugeord-net und erfasst werden.

Die bidirektionale Integration von ID DIACOS® in das KIS bzw. MIS ist Voraussetzung für einen schnellen, unkomplizierten Zu-griff auf Diagnosen und Prozedu-ren verschiedenster Klassifikatio-nen durch semantische Suchalgo-rithmen und sofortige Entgelt-ermittlung mittels integriertem ID GROUPER G-DRG oder PEPP, der über die Standardanforderun-gen der InEK-Zertifizierung hin-ausgehende Features enthält.

Je nach Bedarf und Workflow können auch einzelne ID DIACOS® Web- Facetten, wie zum Beispiel die Diagnosen- oder Prozedurensu-che, aber auch eine komplette Übersicht des Falls inklusive der DRG-relevanten Daten zum Fall di-rekt in die klinischen Systeme in-tegriert werden.

Durch die Möglichkeit der mobi-len Nutzung können dokumentati-ons- bzw. DRG-relevante Informatio-nen zum Fall auch direkt zur Visite aufgerufen und ergänzt werden.

Je nach Prozess werden neue Codes als Vorschläge für die spätere Fakturierung erfasst, direkt zum Fall hinzugefügt oder geändert. Er-folgt eine Änderung der Codie-rung, wird diese Änderung direkt

an das klinische oder administra-tive System zurückgegeben.

Zusätzlich ermöglicht die sofor-tige Berechnung der Arbeits-DRG, zusammen mit der integrierten Fallprüfung durch ID KR CHECK® und der kontinuierlich wachsen-den spezifischen Detailinforma-tion, ein fallbegleitendes Control-ling während des Aufenthaltes. Durch das Anlegen und Speichern von Alternativen können Simula-tionen zur aktuellen Codierung evaluiert und hinsichtlich der Er-lösdifferenzen miteinander vergli-chen werden.

Wie gut sind solche Systeme eigentlich?

Die Ergebnisse aus durchgeführten Projekten sind dabei ermutigend, eine Güte von > 90% sind in der Re-gel erreichbar. Differenzierte klini-sche und administrative Regelwer-ke erarbeiten dabei im Hintergrund Vorschläge, die sich auf die konkre-te DRG- und Ist-Dokumentation des Patienten beziehen.

Um die Daten und Dokumente aus Ihrem KIS für diese Fragestel-lungen verwenden zu können, bie-tet ID verschiedene Möglichkeiten:1. die Nutzung bestehender bidi-

rektionaler Schnittstellen in Ihrem KIS,

2. die Datenextraktion über einen Kommunikationsserver und

3. die Analyse bestehender Daten-banken.

Medizincontrolling – Jederzeit und schnell Prognosen erstellen

Kosten im Blick haben und für die Zukunft planen: ID bietet für das kaufmännische und medizinische Controlling Analysen, mit denen Sie

❱❱❱Kosten im Blick haben und für die ❱❱❱Kosten im Blick haben und für die Zukunft planen: ID bietet für das

❱❱❱Zukunft planen: ID bietet für das

erlös- und qualitätsrelevante Da-ten im Blick haben und Ihr Kran-kenhaus wirtschaftlich und sicher steuern.

Die Software ID EFIX® ist ein um-fassender Arbeitsplatz für das Kran-kenhausmanagement und Medi-zincontrolling. Sie bietet vordefi-nierte und individuelle Auswertun-gen, die in Kombination mit flexib-len Filtermöglichkeiten schnell einen umfassenden Überblick über Leistungsgeschehen, Codierquali-tät und Erlössituation geben. Dank der durch ID ausgelieferten Einstel-lungen können die Verantwortli-chen direkt nach Installation der Software starten und Daten analy-sieren. Mit nur wenigen Klicks pas-sen Sie die im Lieferumfang enthal-tenen Analysen selbständig auf die individuellen Fragestellungen Ihres Krankenhauses an.

Datenbasis für die Verhandlung der Pfl egeleistungen mit den Kassen

Um den Überblick zu behalten und trotz Unsicherheit im Hinblick auf Budgets und Personalverfügbarkeit möglichst verlässlich zu planen, bieten wir mit unseren Groupern die Möglichkeit, Analysen und Simulationen zur Erlössituation durchzuführen. So werfen Sie einen Blick in die Zukunft und ge-winnen Fakten für die Verhand-lungen mit den Kassen, zum Bei-spiel für die ausgegliederten Pflege-personalkosten.

Zur Analyse von Budgets und der Planung von Leistungen orien-tiert sich ID EFIX® (s. Abb. 4) an der Struktur des aktuellen pauschalie-renden Entgeltsystems (zum Bei-spiel MDC, DRG), an den Organisa-tionsstrukturen des jeweiligen Hauses sowie an medizinischen

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Leistungen. Falldaten werden nach dem Import in die gewünsch-ten ID GROUPER G-DRG-Versio-nen gruppiert und können gleich-zeitig über Applikationen wie ID KR CHECK® auf ihre Plausibilität hin geprüft werden.

Blick auf erbrachte Leistungen als Grundlage für Zukunfts-prognosen

Gegen die fehlende Verfügbarkeit von Pflegekräften helfen keine Datenanalysen. Doch sie machen transparent, welche Leistungen er-bracht wurden und wie groß der Bedarf an qualifiziertem Personal ist. So erhalten Sie die Möglich-keit, an Stellschrauben für eine bessere Erlössituation zu drehen und Ihr Krankenhaus optimal für die Zukunft zu positionieren.

Fokus NLP/Forschung – Für wirkungsvolle und wirtschaftliche Therapien

Um unsere Gesundheitsversor-gung auf gewohnt hohem Niveau

zu halten, müssen wir die Mög-lichkeiten der Digitalisierung stär-ker nutzen. Das ist keine neue Er-kenntnis. Umso unverständlicher ist es, dass die meisten medizini-schen Versorgungseinrichtungen nicht auf die gebotenen Möglich-

Funktionen

n Auswertungen und Berichte zu unterschiedlichsten Fragestellungen

n Durchführung von Komplett- oder Teilsimulationen zur Erlössituation

n Aufbereitung der Datengrundlage für die Budget- und Leistungsplanung

n Begleitung der Durchführung und Ableitung von Qualitätsberichten und QS-Statis-tiken

n Erstellung geografischer Auswertungen auf Basis von Qualitätsbericht und § 21-Datensatz

Vorteile

n Überblick auf spezifische und individuelle Kennzahlen – schnell und einfach

n Unterstützung für den Dialog mit den Kostenträgern (Budgetverhandlung) dank einer optimierten Budget- und Leistungsplanung

n beste Voraussetzungen zur Reaktion auf veränderte Anforderungen bei der Rech-nungsprüfung

n Unterstützung zum Einstieg in die Vorgaben des neuen MDK-Reformgesetzes

Abb. 4 Erlöskennzahlen in ID EFIX®

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keiten zugreifen. Die Mitarbeiter von ID beschäftigen sich täglich mit Lösungen, die, auch in nur teildigitalisierten Krankenhäu-sern, einen großen Effekt haben. Sie konzipieren Technologie und Software so, dass am Ende auf Ba-sis eines Terminologieservers und einer Ontologie (semantisches Netz) komplexe und zeitknappe Arbeiten im Krankenhaus einfa-cher und qualitativ besser werden.

Grundlage der Programme ist unser tiefes Verständnis zur Strukturierung von Daten und dem Erkennen logi-scher Zusammenhänge zwischen die-sen. Künstliche Intelligenz ist das Stichwort in den Medien, digitale Intelligenz nennen wir die Basis unserer Produkte.

Intelligenz hilft Software dann, wenn Medizincontroller eine Liste von Leistungen erhalten, die noch

❱❱❱Grundlage der Programme ist unser ❱❱❱Grundlage der Programme ist unser tiefes Verständnis zur Strukturierung

❱❱❱tiefes Verständnis zur Strukturierung

codiert werden können. Oder dabei, dass eine Rückmeldung an Ärzte, Pflegende und Apotheker erfolgt, wenn ein verordnetes Medikament nicht zu einer bestehenden Medika-tion passt und dem Patienten eher schaden würde, als nutzen. Auch or-ganisatorisch kann ID mit seinen Produkten helfen, MD-Begehungen einfach und genau vorzubereiten oder bereits während der Dokumen-tation auf fehlende Angaben hinzu-weisen.

Das ist keine Magie, und auch kein Eingriff in die Souveränität von Ärzten und Pflegenden, son-dern digitales Arbeiten. Die ver-schiedensten Methoden der Künst-lichen Intelligenz kommen in den ID-Produkten schon seit Jahren er-folgreich zum Einsatz. Beginnen auch Sie damit, Ihr Controlling, die Erlössituation oder das Qua-litäts- und Medikamentenma-nagement zu verbessern – einfach und effektiv mit ID.

Wie bereits erwähnt, kann die semantische Analyse auch für me-dizinische Fragestellungen be-nutzt werden. Im Rahmen von wissenschaftlichen Veröffentli-chungen konnten wir zeigen, dass Erkennungsraten von teilweise über 95% möglich sind. Mit dieser Grundlage wird der erfolgreiche Einsatz von ID clinical context coding überhaupt erst möglich.

Weiterführende Literatur

Sander A, Wauer R Integrating terminologies into standard SQL: a new approach for re-search on routine data J Biomed Semantics 2019 Apr 24;10(1):7

Sander A, Wauer R From single-case analysis of neonatal deaths toward a further reduction of the neonatal mortality rate J Perinat Med 2018 Dec 19;47(1):125–133

König M, Sander A, Demuth I, Diekmann D, Stein-hagen-Thiessen E Knowledge-based best of breed approach for automated detection of clinical events based on German free text digital hospital discharge letters PLOS ONE 2019 Nov 27, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0224916

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ID Lösungen für eine moderne Dokumentation

ID DIACOS®

Das Codiersystem ID DIACOS® steht marktführend für schnelle und sichere Dokumentation klinischer Leis-tungen durch Diagnose- und Prozedurencodes unter Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben. ID DIACOS® er-möglicht die direkte Entgeltermittlung in den jeweils erforderlichen Entgeltsystemen. Die Codierqualität wird durch die bidirektionale Integration in das Kran-kenhausinformationssystem (KIS) optimiert. Hinweise auf mögliche, in diesem Fallkontext ebenfalls zu codie-rende Nebendiagnosen werden aus einem Bench-mark-Projekt abgeleitet und dem Anwender angeboten.

In mehr als 1.200 Krankenhäusern in Deutschland, der Schweiz und Österreich arbeiten Medizinerinnen und Mediziner seit Jahren mit ID DIACOS®. Multilin-gual angelegt, stehen neben Deutsch auch weitere Sprachen wie Englisch, Französisch oder Italienisch zur Verfügung. ID DIACOS® wird bereits in zahlrei-chen europäischen Ländern eingesetzt.

Strukturierte Hitlisten zur Effi zienz-Steigerung

Der Karteikasten ist eine strukturierte Zusammenstel-lung häufig benötigter Diagnosen und Prozeduren. Hitlisten – von Ärzten, Medizincontrollern und Codier-fachkräften erstellt – erleichtern das Arbeiten erheb-lich, sorgen für Zeitersparnis, eine einheitliche Co-dierqualität und helfen bei der Vermeidung abtei-lungsspezifischer Fehler. Die fachbezogenen Hitlisten lassen sich individuell modifizieren. Auch die direkte Kombination von Diagnosen mit Prozeduren sowie Verbindungen in zusätzliche Klassifikationen oder Re-gelwerke (Pharma, EBM, ICF usw.) sind möglich.

ID SEMGuide®

Mit dem ID SEMGuide® ermitteln Sie schnell und da-bei sicher Diagnosen- und Prozedurencodes. Eine ganzheitliche Betrachtung von ausgewählten The-menbereichen ist gewährleistet. Die Analyse der Suchergebnisse erfolgt im Kontext der Systematik der jeweiligen Klassifikation. Der Anwender wird von dem Modul insbesondere bei der Verschlüsselung von

„Codier-Problembereichen“ unterstützt.

ID KR CHECK®

ID KR CHECK® prüft differenziert spezielle Parameter in der Codierung, z.B. die Einhaltung der in Kodier-

regeln, ICD, OPS und Infektionsschutzgesetz festge-schriebenen Regeln. Zusätzlich zur jeweiligen Länder-version werden die Regeln des Abrechnungssystems (G-DRG-System, PEPP, LKF, AP-DRG), aber auch wei-tere gesetzliche Erfordernisse (G-AEP, AOP, QS, NUB usw.) beachtet und geprüft.

Das System bietet beim Auftreten von Fehlern fach-gerechte Korrekturvorschläge mit einem Assistenten zur direkten Intervention und ohne zusätzlichen Mas-kenwechsel an.

Mit ID KR CHECK® können Sie benutzerdefinierte Prüfungen anlegen, Regeln für Benutzergruppen ak-tivieren bzw. deaktivieren oder gewichten, sodass das Werkzeug optimal für den speziellen Bedarf einer Kli-nik arbeitet.

ID GROUPER DRG und ID GROUPER PEPP

Die InEK-zertifizierten Grouper stehen in allen in Deutschland gültigen Versionen des G-DRG-Systems zur Verfügung.

Der ID GROUPER DRG enthält zusätzlich zum zerti-fizierten DRG-Ermittlungsteil erweiterte Funktionali-täten zur Zu- und Abschlagsberechnung, kaskadieren-der Berechnung bei Belegabteilungen und Fallprüfung auf Fallzusammenführung.

Individuelle Abrechnungsbeträge zu DRGs und Zu-satzentgelten können komfortabel mittels Editor ge-pflegt werden. Die bundesweiten Basisfallwerte ste-hen zur Verfügung und können ebenfalls, je nach Ab-schluss der Budgetverhandlungen, zeitnah und nach Geltungsdauer verwaltet werden.

NUBs sind dabei ebenso wie hauseigene DRGs und Zusatzentgelte anpassbar bzw. editierbar.

Die Abrechnung psychiatrischer tagespauschalier-ter Entgelte erfolgt in gleicher Weise durch den ID GROUPER PEPP, wobei auch eine tagesgenaue Zuord-nung aller Erlöse möglich ist (s. Abb. 5 u. 6).

Modul „Stationsübersicht“

Die Stationsübersicht zeigt farblich codiert die wich-tigsten Parameter bei der Erlösermittlung an, weist auf neue, noch nicht interpretierte Informationen wie z.B. Medikamente oder Berichte hin und gibt Hinwei-se zur wirtschaftlichen Verweildauer unter der vor-handenen Codierung, sodass während des Aufenthal-tes noch eingegriffen werden kann (s. Abb. 32).

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Abb. 5 ID GROUPER DRG

Abb. 6 ID GROUPER PEPP

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Best-Practice-Beispiele: Codierung

Fallbegleitende Codierung mit ID clinical context coding

Bereits während des Aufnahme-prozesses entstehen Dokumente, die ID clinical context coding auto-matisch analysiert. So werden bei-spielsweise direkt aus Anamnese (s. Abb. 7), CT-, Röntgen- oder La-borberichten codierrelevante Be-funde oder Leistungen über Nacht identifiziert und in eine Arbeits-liste eingetragen. Die Codierung von Aufnahmediagnosen – eine ungeliebte Tätigkeit vieler Kran-kenhausärzte – wird damit von ID

clinical context coding wirksam unterstützt.

Kritische Ereignisse wie Blut-druckkrisen, akuter Verlust der Seh- oder Hörfähigkeit, plötzliche Bewusstseinsstörungen und viele andere Kriterien des G-AEP-Katalo-ges, die zwar eine stationäre Be-handlung, aber nicht zwingend codierbare Eingriffe erfordern, können somit zeitnah an den Kos-tenträger zur Begründung der Krankenhausbehandlung über-mittelt werden. Zweifel über die stationäre Behandlungsnotwen-digkeit werden also frühzeitig aus-geräumt.

Dank des Integrationsservers werden nicht nur aus Textdoku-menten wie Befund-, Verlaufs-, Labor-, Verlegungs- oder Pflegebe-richten, sondern aus nahezu allen klinischen Subsystemen Informa-tionen gewonnen und noch wäh-rend des Aufenthaltes in ID clinical context coding verarbeitet. Zudem wird auch die Medikation geprüft und anhand der Indikationen pas-sende Diagnosen oder bei der Gabe von ZE-relevanten Produkten der passende OPS vorgeschlagen.

Durch die Verknüpfung zahl-reicher Quellen entsteht fallbe-gleitend eine Arbeits-DRG, die – je mehr Informationen zur Ver-

Abb. 7 Zeitnahe Codierung der Aufnahmediagnosen

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fügung stehen – immer präziser wird und zur Verweildauersteue-rung und somit auch für das pros-pektive Bettenmanagement her-angezogen werden kann.

ID clinical context coding er-möglicht Querprüfungen zwi-schen Codierung und vorhandener Dokumentation: n Hat jede codierte Leistung oder

Diagnose auch eine zugehörige Belegstelle? Durch die Anzeige des jeweiligen CCL auf der Arbeitsliste kann speziell für diese gern vom MD geprüften Diagnosen nach Belegstellen gesucht werden. n Wurden Textstellen gefunden,

die zwar auf ZE-fähige Leistun-gen hinweisen, jedoch noch nicht in der Codierung vorhan-den sind? ID clinical context co-ding unterstützt nicht nur eine fallbegleitende Codierung, son-dern hilft auch bei der abschlie-ßenden Vidierung durch Medi-zincontrolling oder DRG-Beauf-tragte.

Abb. 8 ID clinical context coding schlägt aufgrund des fehlenden Organbezugs die Harnwegsinfektion (N39.0) vor.

Beispielfälle fallbegleitendes Codieren

Beispiel 1: Fallbegleitend codieren: Akute Zystitis versus Harnwegsinfektion (s. Abb. 8)

Schlagwörter:

n akute Zystitis N30.0

n Harnwegsinfektion N39.0

Problembeschreibung:

Im Rahmen der Codierung eines Infektes der Harnwege (Harnwegsinfektion N39.0) ist die-ser von der Entzündung der Harnblase (akute Zystitis N30.0) abzugrenzen.

Problemlösung:

Im Rahmen der Freitextanalyse schlägt ID clinical context coding den Code N39.0 für die Harnwegsinfektion vor, wenn der Organbezug aus den Dokumenten nicht hervorgeht. Zusätzlich erfolgt durch generierte Symbole am Code ein Hinweis auf die SEG-4-Codie-rempfehlungen. Diese Empfehlung informiert im Fall der N39.0 über die Abgrenzung zur Zystitis (N30.0).

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Beispiel 4: Fallbegleitend komplexe und differenzierte Sachverhalte codieren (s. Abb. 11)

Schlagwörter:

n Schwindelsymptome (Schwindel, Taumel, Gleichgewichtsstörungen)

n BPPV (Benigner paroxysmaler Lage-rungsschwindel)

n Cupulolithiasis (Dakryolith)

n Epley-Manöver (Lagerungsbehand-lung)


Das Symptom Schwindel allgemein führt in der Codierung zu ganz unterschiedli-chen Kapiteln der ICD-10. Dies erschwert es häufig, die korrekten Codes aus der Dokumentation abzuleiten.

Problemlösung:

n Im Rahmen der Freitextanalyse er-kennt ID clinical context coding kom-plexe und differenzierte Sachverhal-te des Schwindels.

n Die Abkürzung BPPV (Benigner paro-xysmaler Lagerungsschwindel) wird erkannt und liefert die Codes H81.1 für „Benigner paroxysmaler Lage-rungsschwindel“ sowie den Code H55 für den „Lagerungsnystagmus peripher“.

n Der Freitext „Cupulolithiasis“ wird erkannt und liefert den Code H04.5 „Dakryolith“.

n Analog dazu wird im Bereich der Prozedurencodierung für die Durch-führung des Epley-Manövers der OPS 8-390.x „Sonstige Lagerungsbe-handlung“ sowie der OPS 8-390.y La-gerungsbehandlung vorgeschlagen.

Beispiel 3: Fallbegleitend seltene Erkrankungen codieren (s. Abb. 10)

Schlagwörter:

n TTR-Kardiomyopathie

n Amyloid-Kardiomyopathie

n TTR-Amyloid Kardiomyopathie

n Familiäre Transthyretin-assoziierte Amyloid-Kardiomyopathie


n Die Transthyretin-assoziierte Amyloidose mit Kardiomyopathie (ATTR-CM) zählt zu den seltenen Erkrankungen. Die Prävalenz der hereditären kardialen ATTR-Amyloido-se wird auf 1:100.000 geschätzt.

n Die Codierung von Patienten mit seltenen Erkrankungen (sogenannte Orphan Disea-ses) bei denen jeweils nur eine sehr geringe Anzahl an Menschen betroffen ist und die darüber hinaus eine komplexe Symptomvielfalt aufweisen – bereitet oftmals auch für die Codierung einen hohen Aufwand.

Problemlösung:

Im Rahmen der Freitextanalyse erkennt clinical context coding den Freitext „Familiäre Transthyretin-assoziierte Amyloid-Kardiomyopathie und schlägt dem Codierer den zutref-fenden Code E85.4 vor.

Beispiel 2: Fallbegleitend codieren: Koronarangiographie, PTCA und DES (s. Abb. 9)

Schlagwörter:

n KORO (Koronarangiopraphie)

n PTCA (perkutane transluminale koronare Angioplastie)

n DES (medikamentenfreisetzende Stents)


Im Rahmen einer Koronarangiographie (Herzkatheteruntersuchung) wird eine koronare 3-Gefäßerkrankung diagnostiziert und eine PTCA durchgeführt und der Patient mit einem medikamentenfreisetzenden Stent versorgt. Der DES wird am Herzkathetermessplatz nicht verschlüsselt, ist aber im Protokoll dokumentiert.

Problemlösung:

Im Rahmen der Freitextanalyse erkennt ID clinical context coding den Freitext „Implanta-tion DES der mittleren RCA“ und schlägt dem Codierer den zutreffenden OPS 8-837.m0 vor. Das entsprechende ZE kann danach generiert und abgerechnet werden.

1414

Abb. 9 Fallbegleitend codieren: Koronarangiographie, PTCA und DES

Abb. 10 Fallbegleitend seltene Erkrankungen codieren

Abb. 11 Fallbegleitend komplexe und diff erenzierte Sachverhalte codieren

1515


aktuellen Falldokumentation min-destens eine in Beziehung stehen-de Prozedur ermittelt wurde. n Mit dem Klick auf die Diagnose

mit dem werden die Beleg-stellen angezeigt und markiert.

n Die Belegstellen ermöglichen eine einfache Navigation inner-halb der Dokumente zu den re-levanten Textpassagen. n Für jede Belegstelle werden in

den Codiervorschlägen OPS auf-gelistet und die mit der Diagno-se verbundenen Codes geson-dert hervorgehoben.

n Sobald ein verbundener OPS in die Echtcodierung übernommen oder zunächst auf die Arbeitslis-te gesetzt wird, wandelt sich das blaue Symbol in ein grünes

. n Das grüne Symbol kenn-

zeichnet, dass sich ein passen-der OPS jetzt in der Codierung befindet. Ein Tooltip an dem Symbol gibt Aufschluss darüber, um welchen OPS es sich han-delt.

Dokumentations-vervollständigung mit verbundenen Prozeduren

Fallbeispiel aus der Klinik

Was wurde bereits geprüft, wel-cher Codiervorschlag bereits über-nommen? Wie behalten die Codier-fachkräfte bei der Codierunterstüt-zung durch die Software den Über-blick?

Antwort von ID Berlin

Im gesamten ID clinical context co-ding werden Anwender spielerisch durch hinterlegte Tooltips beglei-tet. Damit ist ein intuitives Arbei-ten leicht zu bewerkstelligen.

In dem in Abbildung 13a und 13b aufgeführten Beispielfall ist eine Diagnose in die Echtcodie-rung aufgenommen worden. Nach der Analyse des eingefügten Arzt-briefes erscheint an dem genann-ten Diagnosecode ein Symbol , das darauf hinweist, dass in der

Vollständigkeit von Dokumentation und Codierung

Im Beispiel in Abbildung 12 kommt eine Patientin wegen einer Struma nodosa zur Strumektomie. Die Operation und der postoperative Verlauf sind unauffällig. Neben einer CLL, Adipositas und Hyper-tonie besteht auch ein Mb. Parkin-son, der jedoch in der Epikrise nicht erwähnt und zunächst auch nicht codiert wurde. In der aktuel-len Medikation findet sich jedoch auch der Wirkstoff Amantadin, des-sen ausschließliche Indikation in der Behandlung von Mb. Parkinson resp. Parkinsonismus besteht. Da-raus wurden entsprechende Co-diervorschläge generiert. Im Zuge der Belegstellenprüfung erhalten die ICD-Codes eine symbolische Kennzeichnung anhand eines „Pil-lensymbols“, wenn ein Medika-ment in dem analysierten Doku-ment gefunden wurde.

Abb. 12 Vollständigkeit von Dokumentation und Codierung

1616

Abb. 13 a Aufwandsprüfung für Diagnosen. Diagnosen mit dokumentierten verbundenen Prozeduren werden über ein blaues Bett als solche gekennzeichnet.

Abb. 13 b Aufwandsprüfung von Diagnosen. Diagnosen mit dokumentierten und codierten verbundenen Prozeduren werden über ein grünes Bett als solche gekennzeichnet.

1717


Medikamente geben Hinweise auf codier-relevante Diagnosen


Wie lassen sich codierrelevante Inhalte aus den in einem Arztbrief dokumentierten Medikamenten, die während des Krankenhaus-aufenthaltes gegeben wurden, ab-leiten?


ID clinical context coding zeigt nach der Analyse eines Arztbriefes im Bereich „Weitere Informatio-nen“ die Wirkstoffe der Medika-mente auf und die Anzahl der ge-fundenen Belegstellen zu diesem Medikament. Über einen Marker lässt sich erkennen, für welche medikamentösen Aufwände be-reits ein ICD-Code codiert wurde. n Passende Indikationen können

direkt in der Dokumentation nachgeschlagen werden. ID cli-nical context coding referenziert

Indikationen zu dem ausge-wählten Wirkstoff und navigiert den Anwender zu allen Entspre-chungen im Text (s. Abb. 14).

n Eine aggregierte Liste von mög-lichen in der Dokumentation genannten Indikationen zum ausgewählten Wirkstoff stellt ID clinical context coding mit einem Klick bereit.

Codieren unter Zeit-druck – Mögliche Zusatzentgelte nicht vergessen


Wie stelle ich sicher, dass die Co-dierfachkräfte wirklich vollstän-dig codieren? Zum Beispiel, wenn eine Patientin mit einer Überwei-sung zur Hämorrhoiden-Opera-tion stationär aufgenommen wird. In der Dokumentation des Aufnah-megesprächs wird beiläufig er-wähnt, dass die Patientin Perito-nealdialyse durchführt. Codierer

unter Zeitdruck können diesen Fakt schnell übersehen.


Mit ID clinical context coding nut-zen Codierfachkräfte ein Werk-zeug, das sämtliche Dokumenta-tion, auch Nebensätze, vollständig liest und auf codierbare Inhalte prüft. Der Anwender wird durch eine Markierung im Text auf die Relevanz dieser Textstellen auf-merksam gemacht. Diese Codier-vorschläge offenbaren Informatio-nen mit Zusatzentgelt-Relevanz im Kontext der Behandlung. Es liegt in der Hand des Codierers, diese Vorschläge zu prüfen und zu entscheiden, ob sie angenommen werden.

Selbst wenn die Textstelle trotz-dem noch als unbedeutend einge-stuft worden ist, offenbart ein Blick in die Liste potenzieller Zu-satzentgelte auf der linken Seite, dass im Beispiel in Abbildung 15 eine Peritonealdialyse durchaus er-lösrelevant ist.

Dosisabhängige ZE-Erkennung


Vor der endgültigen Abrechnungs-freigabe soll final noch auf erlös-relevante Medikamente geprüft werden. Zum Beispiel, indem Che-motherapie-Protokolle und Medika-tionspläne herangezogen werden. Wie unterstützt ID-Software dabei?


Wenn ID clinical context coding auf das vorliegende Chemothera-pie- Protokoll geblickt hat, kann der Anwender schnell erkennen, ob im Therapieabschnitt codierre-

Abb. 14 Belegstellen zu Wirkstoff en

1818

levante Medikamentengaben mit eventuell Zusatzentgelt-relevan-ter Dosis vermerkt wurden. Dazu wird ggf. ein erlöswirksamer und dosisspezifischer OPS vorgeschla-gen.

Das Beispiel in Abbildung 16 zeigt eine Auflistung von ZE-rele-vanten OPS-Codes und den zuge-hörigen Textteilen in der Doku-mentation. Dosisabhängig wer-den die korrekten OPS vorgeschla-gen. Daraus geht hervor, dass erst am 15. Behandlungstag eine co-dierrelevante Medikamentengabe erfolgte. Die vorangegangenen Medikationsgaben wurden zwar erkannt, aber aufgrund der gerin-geren Dosis nicht zur Codierung vorgeschlagen. Der zutreffende

OPS kann direkt in die Fallcodie-rung übernommen werden.

Berücksichtigung von Codierung aus Voraufenthalten

Oft sind die Patienten nicht zum ersten Mal in einem Krankenhaus. Sie kommen zum zweiten, dritten oder vierten Mal in die Einrich-tung und in vielen Fällen bringen diese Patienten schon Vorerkran-kungen mit. Im Sinne der vollstän-digen Abbildung des Falls sollen auch alle Aufwände zu einer ggf. chronischen Krankheit codiert werden.

Anhand des in Abbildung 11 ge-zeigten Fallbeispiels möchten wir verdeutlichen, wie einfach es ist, auch aus den Voraufenthalten co-dierrelevante Diagnosen mit in die Echtcodierung zu übernehmen.


Aus den letzten zwei Voraufenthal-ten eines Patienten geht hervor, dass ein Diabetes mellitus Typ II codiert wurde. In der aktuellen Do-kumentation gibt es hierzu aber noch keinen Verweis auf einen ent-sprechenden ICD-Code, weil in den Dokumenten zum aktuellen Auf-enthalt diese Diagnose nicht ver-merkt wurde. Was kann die Co-dierfachkraft tun?

Abb. 15 ID clinical context coding hilft dabei, erlösrelevante Behandlungen in der Dokumentation zu erkennen

Abb. 16 Vorschlag eines erlöswirksamen OPS durch Erkennung eines dosisabhängigen ZE anhand von dokumentierten Medikamentengaben

1919



Über ID clinical context coding kann eine Prüfung auf Voraufent-halte stattfinden. Durch eine Prü-fung auf vielen Ebenen, zum Bei-spiel auf Laborparameter, Medika-mentenerfassung oder auf Hinwei-se der Pflegedokumentation, sind eine vollständige Codierung und die korrekte Abbildung des Falls möglich. In einem separaten Fens-ter werden alle Codierungen der Voraufenthalte chronologisch auf-gezeigt. Der relevante Diabe-tes-Code wird grün markiert und gibt damit einen Hinweis darauf, dass es passende Belegstellen dazu gibt, die dessen Codierung im ak-tuellen Fall rechtfertigen könnten.

In dem in Abbildung 17 gezeig-ten Beispiel ist unter anderem ein Laborwert erhöht, der nicht unty-pisch ist für einen DM II. Wenn ein Medikament im Zusammenhang

des Diabetes mellitus im aktuellen Fall gegeben wurde, kann ID clini-cal context coding die zugehörige Belegstelle zu diesem aufzeigen. Durch die Auflistung der verschie-denen Belegstellen wird ersicht-lich, dass hier ein Aufwand er-bracht wurde und der Diabe-tes-Code aus dem Feld der Vorauf-enthalte kann per Klick in die Echtcodierung übernommen wer-den.

Durchblick behalten mit der semantischen Schlagwortsuche


Wie orientiert sich eine Codier-fachkraft, die mit dem vorliegen-den Fall noch nicht vertraut ist? Und wie findet sie heraus, ob auch die Dokumentation vollständig ist?


Wenn sich eine Codierfachkraft mit einem neuen Fall vertraut macht, muss sie sich einen ersten Über-blick über Diagnosen, Aufwendun-gen und mögliche Testergebnisse verschaffen. Mithilfe der semanti-schen Schlagwortsuche von ID cli-nical context coding kann sie das mit geringem Aufwand erledigen. Durch zielführende Suchwörter wie

„Diagnostik“, „Schmerzmittel“, „Nierenerkrankung“, „Bakterien“ usw. kann sie sich schnell ein Bild von dem Fall machen und sich durchgeführte diagnostische Maß-nahmen, nachgewiesene E.Coli- Bakterien oder die Gabe von Parace-tamol in den Dokumenten aufzei-gen lassen. Die semantische Suche nutzt dabei die Funktionalität der Belegstellenanalyse, um direkt in die aufführenden Dokumente navi-gieren und einem Sachverhalt ge-zielter nachgehen zu können.

Grundsätzlich haben Codier-fachkräfte mit der semantischen Schlagwortsuche die Möglichkeit, alle Dokumente zum vorliegen-den Fall thematisch zu filtern. Durch die Eingabe eines Schlagwor-tes findet das Programm alle Aus-prägungen zu dem gesuchten Ober-begriff. Mit dieser semantischen Suchmaschine wird die inhaltliche Bedeutung von Texten und Suchan-fragen berücksichtigt. Im in Abbil-dung 18 gezeigten Beispiel werden alle relevanten Ergebnisse zum Begriff „Bakterien“ aufgezeigt. Durch diese Schlagwortsuche kön-nen Dokumentationen einfach vervollständigt werden.

Abb. 17 Codierung aus Voraufenthalten anhand gefundener Textstellen mit pathologi-schen Laborwerten und indizierten Medikamentengaben aus dem aktuellem Dokument

20

Analyse und Bereit-stellung von Codier- Belegen im Rahmen der MD-Prüfung

Im Rahmen der MD-Anfragen ist es notwendig, die zu prüfenden Diagnosen oder Therapien anhand der vorhandenen Dokumentation zu belegen.

Mithilfe von ID clinical context coding können zu jedem Eintrag in der Fallcodierung Belegstellen er-mittelt werden. Diese erlauben

eine direkte Navigation in den Dokumenten. Das erleichtert und verkürzt nicht nur die direkte Fall-prüfung vor Ort, sondern beschleu-nigt auch das schriftliche Verfah-ren, indem sämtliche Belegstellen als PDF exportiert und dem MD elektronisch zur Verfügung ge-stellt werden können (s. Abb. 19).

Sollte ID clinical context coding keine Belegstellen für einzelne Codes finden, ist dies ein Hinweis darauf, dass die Dokumentation bzw. die Codierung zu prüfen ist (s. Abb. 19).

Zusätzlich ermöglicht die se-mantische Schlagwortsuche, dass auch bestimmte Sachverhalte, die die stationäre Behandlungsnot-wendigkeit oder unvorhergesehe-ne Verweildauerverlängerungen begründen, schnell aufgefunden werden können. Zudem kann man sich beispielsweise einen schnellen Überblick verschaffen, welche dia-gnostischen oder therapeutischen Leistungen erbracht wurden.

Abb. 18 Semantische Schlagwortsuche Diagnostik: Schlagwort Bakterien

Abb. 19 Belegstellen Export in ID clinical context coding

2121


Codierprüfung auf Daten externer Syste-me am Beispiel Labor

Die Laborwertanalyse durch das ID clinical context coding sucht auffällige Laborwerte und bietet der Codierfachkraft valide Vor-schläge, welche Diagnosen daraus abgeleitet werden können. Das System prüft dabei auf Grenzwerte, welche mit den Diagnosen ver-knüpft sind.

Die einzelnen Laborwerte wer-den im Laborinformationssytem (LIS) in ID MEDICS® erfasst. Grund-sätzlich kann jedes beliebige LIS angebunden werden, damit ID cli-nical context coding auf die Daten zugreifen und diese analysieren kann. Um Codiervorschläge auch künftig so präzise wie möglich ge-ben zu können, nutzt die Software diese Daten auch für weitere Ana-lysen.

Da das LIS über den ID INTEGRA-TIONSSERVER an den ID LOGIK®- Server angeschlossen ist, stehen diese Werte auch in ID clinical con-text coding fallbegleitend zur Ver-fügung. Ein automatischer Import der erfassten Laborwerte und die anschließende Laborwertanalyse in ID clinical context coding lie-fern schnell ein Ergebnis: Die er-höhten Kreatinin-Werte im Blut sind hinweisend für eine akute Nie-reninsuffizienz im Stadium 3. Zu-treffende Diagnose-Codes können direkt in die Codierung übernom-men werden (s. Abb. 20).

MD-Sicherheit durch Verweis auf Voraufent-halte und konkrete Belegstellen

Im in Abbildung 21 dargestellten Behandlungsfall wurde beim Pa-tienten eine chronische Nierenin-

suffizienz Grad 4 behandelt und codiert. Dies wurde jedoch vom MD angezweifelt, weil die Chroni-zität des Nierenversagens (> 3 Mo-nate bestehend) nicht belegt sei.

Anhand eines über 12 Monate zurückliegenden Voraufenthaltes, in dem eine Niereninsuffizienz Stadium 4 codiert wurde, und einem Hinweis auf eine durchge-führte Dialyse konnte die Reklama-tion widerlegt werden.

Aufwände für Diagnosen


Nach Entlassung einer Patientin wird der Fall vor der finalen Ab-rechnungsfreigabe noch einmal geprüft. Während die Hauptdiag-nose K64.5 durch den erbrachten Aufwand bei der Hämorrhoidekto-mie (5-493.2) gerechtfertigt ist, wird der MD die chronische Nie-reninsuffizienz N18.5 wegen feh-lenden Aufwands infrage stellen. Was tun?


Mithilfe von ID clinical context co-ding werden solche Codierlücken noch vor der finalen Freigabe ent-deckt und behoben. Durch eine entsprechende Kennzeichnung des CKD-Eintrags wird dem Codie-rer verdeutlicht, dass zwar ein Auf-wand in den Briefen dokumentiert wurde, dieser aber nicht in die Co-dierung übernommen wurde. Zur Lösung bietet ID clinical context coding auch direkt Hilfestellung: Die Belegstellen des ICD-Codes zei-gen nicht nur auf Nennungen der Diagnose, sondern bieten eben-falls eine direkte Navigation zu möglichen belegenden prozedu-

Abb. 20 Analysierte und auff ällige Laborwerte in ID clinical context coding mit Hinweisen auf zusammenhängende Diagnosen

22

ralen Aufwänden an. So kann der fehlende OPS schnell gefunden und in die Codierung übernom-men werden (s. Abb. 22).

Codierqualität er-höhen mit der Arbeits-liste von ID DIACOS®


Die klinischen Workflows sind hochgradig mobil. An vielen Stel-len werden zum Teil zeitgleich Daten zu einem Fall erfasst. Wie kann das Fachpersonal den Über-blick behalten?


Weil ID-Lösungen ebenfalls mobil sind. Dank der webbasierten Architektur und des Responsive Design nutzen Anwender ID DIA-COS® und ID clinical context co-ding heute schon direkt bei der Arbeit am Patienten.

Das direkte Erfassen von Diag-nosen, Medikamenten und Proze-duren bei der Visite schafft eine optimale Basis für die spätere Fak-turierung, bei der alle aufbereite-ten Daten Berücksichtigung finden.

Durch die Möglichkeit der mo-bilen Nutzung können DRG-rele-vante Informationen zum Fall auch direkt zur Visite aufgerufen und ergänzt werden. Je nach Pro-zess, werden neue Codes als Vorco-dierung für die spätere Fakturie-rung erfasst, direkt zum Fall hin-zugeführt oder geändert. Erfolgt eine Änderung der Codierung, wird diese Änderung direkt an das klinische oder administrative Sys-tem zurückgegeben.

Um nun speziell den Codier-fachkräften die Arbeit zu erleich-tern, gibt es die Arbeitsliste von

ID DIACOS®. Sie ist das zentrale Instrument, um die fallspezifi-schen Codiervorschläge zusam-menzuführen. Dies geschieht unter anderem auf Grundlage der folgenden Informationen: n vorliegende Patienten-/Fall-

daten, n Leistungsdaten, n Medikationsdaten, n Labordaten und n Dokumentenanalyse mit ID cli-

nical context coding.

Erlösrelevante Auswirkungen, wie zum Beispiel DRG-Änderungen, PCCL- oder ZE-Relevanz der Einträge auf den Fall werden entsprechend

simuliert und auf der Arbeitsliste gekennzeichnet. Auch gibt das Sys-tem Indikationswarnungen, falls noch keine Diagnose zu einem Me-dikament codiert wurde (s. Abb.23).

Codes, die aus der Falldoku-mentation generiert wurden, ha-ben eine Quellenangabe mit Kon-textbeschreibung. Für eine besse-re Nachvollziehbarkeit können diese Codes mit einem Kommen-tar versehen werden. Einen Verweis auf die Primärdokumentation bie-tet eine direkte Verlinkung der Codes zu ihren Belegstellen inner-halb von ID clinical context coding.

Abb. 21 MD-Sicherheit: Nachweis der Chronizität der Niereninsuffi zienz mithilfe der Belegstellenprüfung in Voraufenthalten

2323


Abb. 22 Diagnosen können durch Aufwände ihre Berechtigung erlangen. Sind solche Aufwände dokumentiert, aber nicht codiert, gibt ID clinical context coding Hilfestellung zur Vervollständigung der Codierung.

Abb. 23 Arbeitsliste: Indikationswarnungen und Mengenangaben bei medikamentösen Behandlungen

Abb. 24 Visualisierung zeigt an, was erfüllt sein muss

24

Visualisierung zur Ermittlung optimaler Erlöse


Gibt es eine Möglichkeit sich an-zeigen zu lassen, welche Bedin-gungen in der Codierung gegeben sein müssen, um in eine höhere DRG zu kommen?


Die Grouper-Visualisierung von ID unterstützt die Nachvollziehbarkeit der Grouper-Ermittlung im DRG- und PEPP-System und stellt den Gruppierungsalgorithmus inklusi-ve aller relevanten Parameter für den aktuell codierten Fall analog der Definitionshandbücher grafisch dar.

Mit dem Visualisierungstool werden Codierfachkräften die not-wendigen Voraussetzungen/Bedin-gungen, um in eine nächsthöhere DRG zu triggern, farblich ange-zeigt (s. Abb. 24). Die Software stellt Codelisten für Diagnosen und Prozeduren bereit, mit denen der aktuelle Fall abgeglichen wer-den kann. Sind die notwendigen

Voraussetzungen/Bedingungen ge-geben, entscheidet die Codierfach-kraft, ob diese codiert werden.

Integrierte Fallprü-fung mit ID KR CHECK®

Fallbeispiel aus der KlinikWie kann ich meine Codierung schnell auf Fehler prüfen und so MD-Prüfungen vermeiden?


Der ID KR CHECK® prüft die aktuell codierten Fälle automatisch auf Ein-haltung der in DKR, G-DRG-System, ICD, OPS und Infektionsschutzge-setz festgeschriebenen Regeln und unterbreitet beim Auftreten von Fehlern konkrete Korrekturvor-schläge. n Das ID KR CHECK®-Tool bietet

nicht nur Fehlermeldungen, sondern auch Warnungen oder gar Hinweise als farbliche Sym-bole an.

n Darüber hinaus sind weiterfüh-rende Hinweise verbaut, die in ein neues Bearbeitungstool führen.

n Um die Arbeit der Codierer in ihrem Alltag zu unterstützen,

bieten Verlinkungen innerhalb des ID KR CHECK®-Tools eine schnelle Codierungsunterstüt-zung. Mit diesem Assistenten können vordefinierte Codes in die Codierung übernommen oder entfernt werden. Unter anderen bestehen auch Verlin-kungen zu den ID QS BÖGEN oder zu den Deutschen Kodier-richtlinien (s. Abb. 25).

Integration medizi-nischer Leistungs-gruppen mit GSG


Wie kann ein Krankenhaus seine Leistungsdokumentation optimal nutzen, um Krankheitsverläufe korrekt abzubilden und Erlöse zu sichern?


Um seine Kunden optimal bei die-sem Prozess zu unterstützen und so-mit die Codierqualität weiter zu steigern, hat ID in Zusammenarbeit mit der GSG Consulting GmbH me-dizinische Leistungsgruppen in sei-ne Produkte integriert (s. Abb. 26). n Diese erlauben eine DRG- oder

PEPP-unabhängige Gruppie-rung der Leistungsfälle in me-dizinisch ähnliche Fallkonstel-lationen. n Ein entscheidender Mehrwert

ist in diesem Kontext die Nut-zung der Schwarmintelligenz aus dem Benchmarking.

Der Nutzer erhält dadurch einen Zugriff auf Ergebnisse des Bench-markings in Form von Hinweisen, welche gruppierungsrelevanten Nebendiagosen und Prozeduren durch den Schwarm bei ähnlicher Fallkonstellation codiert wurden.

Funktionen der Arbeitsliste:

n Kennzeichnung angenommener Vorschläge n Entfernung abgelehnter Vorschläge n Hinweise auf DRG-, CW-, PCCL- und Erlösänderungen n Kennzeichnung ZE/NUB-relevanter Einträge n Hinweise zu Belegstellen in Dokumenten (in Kombination mit ID clinical context coding) n Angaben zu Quelle und Kontext der abgeleiteten Einträge n Darstellung von Kommentierungen einzelner Einträge n einfache Übernahme der Einträge in die Echtcodierung n kontrollierte Mehrfachcodierung n Indikationswarnungen n Erlösdifferenzanzeige in Euro n individuelle Konfigurierbarkeit n Angabe von Menge und Einheit zu Medikamentengaben

n Simulation erlösrelevanter Einträge

25


Abb. 25 Assistentengeführte Codierung aus dem ID KR CHECK®

Abb. 26 GSG mit DRG-Abweichung

Abb. 27 Diagnosen im Karteikasten von ID DIACOS®

2626

Nach diesen kann in der eigenen Dokumentation gezielt gesucht werden, um sie gegebenenfalls zu codieren.

Zeit sparen, Qualität sichern und struktu-riert arbeiten


Mit welchen Werkzeugen aus ID DIACOS® kann der Codierer Zeit einsparen, zum Beispiel Diagnosen und Prozeduren zeitgleich codie-ren?

Und: Können zu bestimmten Diagnosen routinemäßig wieder-kehrende Behandlungen abgebil-det werden?


Für Zeitersparnis im Codierungs-prozess sorgt der Karteikasten von ID DIACOS®. Der Karteikasten ist eine strukturierte Zusammenstel-lung häufig benötigter Diagnosen und Prozeduren (s. Abb. 27). n Hitlisten, die von Ärzten, Medi-

zincontrollern und Codierfach-kräften selbst erstellt werden, erleichtern das Arbeiten erheb-lich, sorgen für Zeitersparnis, eine einheitliche Codierqualität und helfen bei der Vermeidung abteilungsspezifischer Fehler.

n Die fachbezogenen Hitlisten lassen sich individuell modifi-zieren. Auch die direkte Kom-bination von Diagnosen mit Prozeduren aber auch Verbin-dungen in zusätzliche Klassi-fikationen oder Regelwerke (Pharma, EBM, ICF u.s.w.) sind möglich.

Mithilfe der Listen im Karteikasten ist es möglich, zu bestimmten Er-krankungen die dazugehörige Pro-zedur zu verknüpfen. Im Codier-prozess können dann beide Codes für die Diagnose und die Prozedur zeitgleich dokumentiert werden.

27

Best-Practice-Beispiele: Controlling

Konstellationen für Kontraindikationen erkennen


Bei wie vielen aktuell in der Klinik stationär aufgenommenen Pa-tienten gibt es Kontraindikatio-nen aufgrund von Nebenerkran-kungen oder gravierenden Wech-selwirkungen mit anderen Medi-kamenten?

Ein Beispiel: Torasemid wird als Medika-ment z.B. bei Ödemen eingesetzt. Kont-raindiziert ist die Gabe jedoch bei vorhan-denen Elektrolytverschiebungen, wie z.B. einer Hypokaliämie.


Leitende Ärzte und Apotheker können nicht jede einzelne Akte händisch auf mögliche Risiken überprüfen. Deshalb hilft es ihnen, wenn Daten der medikamentösen Thera pie elektronisch mit ID

MEDICS® erfasst werden. Das Cock-pit von ID EFIX® PHARMA greift auf diese Daten zu und bringt sie mit dem § 21-KHEntgG-Datensatz zu-sammen. Damit sind Kliniken in der Lage, den Medikationsprozess effektiv zu analysieren und ein ef-fizientes Arzneimittelcontrolling durchzuführen.

ID nutzt dafür digital erfasste n Bestellungen, Verordnungen

und Gaben von Medikamenten, n die Ergebnisse des Arznei-

mittelchecks, n den Routinedatensatz (§21

KHEntgG) und n ggf. Kosten- und Leistungs-

daten.

Um Warnungen auf absolute Kon-traindikationen zu erzeugen, wer-den die Ergebnisse des Arzneimit-telchecks mit den Daten des §21- KHEntgG- Datensatzes verknüpft (s. Abb. 28).

eMedikation für Qualität und Wirtschaftlichkeit


Das Medikationsmanagement ist von der Verschreibung bis zur Ein-nahme ein komplexer Prozess, an dem viele verschiedene Perso nen aus unterschiedlichen Bereichen der Klinik beteiligt sind. Wie kann das Risikopotenzial hinsichtlich Qualität und Wirtschaftlichkeit minimiert werden?


Dieses Potenzial sinkt, wenn lei-tende Ärzte und Apotheker fortlau-fend über folgende Fragestellun-gen der Qualitätssicherung infor-miert sind. Zum Beispiel: n Werden Leitlinien zum prophy-

laktischen und therapeutischen Einsatz von Antiinfektiva einge-halten?

2828

Abb. 28 Analyse Kontraindikationen

n Wie oft werden Reserve-Anti-biotika in der Klinik eingesetzt?

n Ist die Antibiotika-Hausliste der lokalen Resistenzsituation an-gepasst?

Wie im Beispiel der Abbildung 29 hilft die digitale Erfassung der Me-dikation dabei, die Analyse der Antibiotika-Verbräuche wesent-lich zu vereinfachen. Weil die Soft-ware jederzeit eine Analyse der Antibiotika-Verbräuche auf Basis des § 21-Datensatzes der Klinik und der Erfassung der Medikation durchführt, haben Qualitätsbe-auftragte jederzeit den Überblick und bemerken schnell, wenn es Auffälligkeiten gibt.

Dank der Möglichkeit, die Ver-brauchsdichte und Anzahl der Tagesdosen mithilfe eines Alters-splits zu analysieren (linker Teil Abbildung 29) und die Antibioti-

ka-Verbrauchsdichte nach Fachab-teilungen darstellen zu lassen, kann gezielt gesteuert werden. Per Drill-Down gelangt der Anwender in eine Stationssicht und kann in Einzelfälle abspringen. Ausreißer sind so schnell identifiziert und können auf Station besprochen werden.

Kritische klinische Konstellationen erkennen und vorbeugen


Der Chefarzt der Abteilung Innere Medizin benötigt kurzfristig die Information, wie viele Patienten bei Behandlung mit ACE-Hem-mern Elektrolytverschiebungen

aufwiesen. Wie kann er diese er-halten?

Hintergrund: ACE-Hemmer werden insbe-sondere zur Behandlung von Bluthoch-druck oder Herzinsuffizienz eingesetzt. Dabei nutzt man ihre gefäßerweiternde, den Gefäßwiderstand senkende Wirkung. Bei dehydrierten Patienten oder Patien-ten mit eingeschränkter Nierenfunktion kann es allerdings zu einer der häufigs-ten Elektrolytstörungen im klinischen All-tag kommen – der Hyperkaliämie.


Dank der Produkte ID EFIX® PHAR-MA und ID MEDICS® stehen alle Daten, die zur Beantwortung der Frage notwendig sind, bereit. Weil sämtliche Medikamente mit der Wirkstoffgruppe der ACE-Hemmer, die bestellt, verordnet und gege-ben sind dokumentiert wurden

29

Best-Practice-Beispiele: Controlling

Abb. 29 Analyse Antibiotika-Verbrauch

Abb. 30 Analyse potenziell inadäquater Medikamente für ältere Patienten auf Basis der PRISCUS-Liste

3030

und weil dazu noch sämtliche patientenbezogenen Daten zur Verfügung stehen, kann der Chef-arzt Rückschlüsse auf ungünstige Konstellationen ziehen und sein Team auf Besonderheiten sensibi-lisieren.

Wir nutzen für die in Abbil-dung 29 dargestellte Fragestellung digital erfasste n Bestellungen, Verordnungen

und Gaben von Medikamenten (Wirkstoffgruppen der ACE- Hemmer: Benazapril, Capto-pril, Cilazapril usw.) und

n den Routinedatensatz (§ 21 KHEntgG), um Patienten mit der Diagnose Hyperkaliämie (ICD E87.5) zu identifizieren.


Um die Sicherheit älterer Patien-ten zu erhöhen, werden die Er-gebnisse des Arzneimittelchecks ID PHARMA CHECK® mit den Daten des § 21-KHEntgG-Datensatzes ver-knüpft und auf Medikamente der PRISCUS-Liste geprüft (s. Abb. 30). Diese beinhaltet 83 Wirkstoffe aus 18 Stoffklassen, die als potenziell inadäquat für ältere Menschen be-urteilt werden. Sie umfasst Analge-tika, Opioide, Anticholinergika, Sedativa und viele weitere Arznei-mittelgruppen, von denen bekannt ist, dass sie im Alter schlecht ver-tragen werden.

Medikationssicherheit für Patienten Ü65


Diazepam kann bei älteren Patien-ten die Sturzgefahr erhöhen (auf-grund einer muskelrelaxierenden Wirkung). Damit verbunden ist das Hüftfrakturrisiko erhöht, das Reaktionsvermögen vermindert und die Neigung zu psychiatri-schen Reaktionen wird größer (auch paradox: z.B. Unruhe, Reiz-barkeit, Halluzinationen, Psycho-se). Außerdem kann es zu kogniti-ven Funktionseinschränkungen oder auch Depressionen kommen.

3131

Terminologyserver

Rulesengine

AlertStructured

text

NLP

Free-text

TXT, PDF, DOCXDocuments

Web service calls

XML basedConcept graph

Arden syntaxbased rules

Sectionidentification

Sentenceidentification

Terminologymapping

Abbreviationexpansion

Sectionidentification

Ontologymapping

Wordstemming

Chunkparsing

Informationextraction

Structuredfree-text

Abb. 31 NLP-basierte Pipeline zur semantischen Interpretation von Freitexten

Diese Frage kann man am besten beantworten, indem man einen bestimmten Anwendungsfall im Detail untersucht und die Ergeb-nisse in einem Peer-Review-Ver-fahren publiziert. Wir bei ID Berlin haben das an einem Beispiel aus der AMTS durchgeführt.

Der Anwendungsfall, der unter-sucht wurde, war die Drug-Disease Interaction (DDI) zwischen Osteo-porose und der Gabe von PPIs (ins-besondere als Begleitmedikation von NSAIDs). Da PPIs, wie Omepra-zol und Pantoprazol, in Verdacht stehen eine Osteoporose zu be-günstigen, ist ein automatisch ge-nerierter Hinweis bei Vorhanden-sein beider Bedingungen eine wichtige Unterstützung im Be-handlungsprozess. Die Meldung sollte auch ausgelöst werden, wenn implizite Hinweise auf eine Osteoporose bestehen, wie zum Beispiel eine Osteopenie, eine De-xa-Messung mit entsprechendem pathologischem Ergebnis oder aber die Empfehlung einer Ernährungs-umstellung zur Prävention von Os-teoporose.

Mithilfe von ID LOGIK® konn-ten wir nachweisen, dass fast 97% der Patienten erkannt wurden und die Erkennung in fast 96% richtig war. Kombiniert ergab sich daraus ein F-Score von 0.96. Damit konn-ten wir zeigen, dass selbst eine

Wissenschaftliche Evaluation: Wie gut ist ID LOGIK®?

Was kann ein AMTS-Check eigentlich?

❱❱❱Was kann ein AMTS-Check ❱❱❱Was kann ein AMTS-Check eigentlich?

❱❱❱eigentlich?

Forschung

3232

vollautomatisierte Verarbeitung von Freitextdaten aus Arztbriefen eine hervorragende Qualität er-reicht und routinefähig ist.

Unsere Datengrundlage war die Berliner Altersstudie II (BASE II; https://www.base2.mpg.de/de), in der knapp 1.500 Untersuchungen von älteren Probanden durchge-führt wurden. Demgegenüber stand eine Kontrollgruppe von etwa 500 jüngeren Studienteilneh-mern. Bei allen Probanden wurde ein differenzierter Status zum Ge-sundheitszustand erhoben, der auch Untersuchungen umfasste, die vor allem bei älteren Personen eine Rolle spielen (z.B. Knochen-dichtemessungen und geriatrische Assessments).

Die Untersuchungsergebnisse der Studie lagen in Form von Arzt-briefen vor und wurden zunächst manuell annotiert, um einen voll-ständigen GOLD Standard zu er-halten. Anschließend wurden die-se Dokumente von ID LOGIK® ge-lesen und es wurde gemessen, in welchen Fällen die DDI-Regel an-geschlagen hat.

Forschungsfragen beantworten mit ID LOGIK®

Zeige alle Patienten, die Medi-kamente gegen Bluthochdruck nehmen und Diabetes haben.

❱❱❱Zeige alle Patienten, die Medi-❱❱❱Zeige alle Patienten, die Medi-kamente gegen Bluthochdruck

❱❱❱kamente gegen Bluthochdruck

Diese Abfrage können wir schon heute mit strukturierten Daten-banken beantworten. Aber können wir das auch mit unstrukturierten Daten, wie z.B. Arztbriefen ma-chen, und können wir diese auch tatsächlich nahezu umgangs-sprachlich formulieren?

Ja, wenn man die NLP-Funktio-nen von ID LOGIK® anwendet. Wir haben zum Beispiel die Fragestel-lung „Zeige alle Menschen mit le-taler Missbildung“ über die Termi-nologie „Wingert-Nomenklatur“ formuliert und letztlich über die Ontologie ID MACS® beantwortet. Im Endergebnis wurden entspre-chende Patienten mit einer Genau-igkeit von über 95% identifiziert. Damit konnten wir nachweisen, dass sich die Lösungen von ID Ber-lin auch für komplexe Fragestel-lungen im Rahmen der Forschung hervorragend eignen.

Intelligente Systeme können mehr als die Summe ihrer Einzel-teile. Bei ID Berlin treffen Compu-terlinguistik, Terminologien und Ontologien zusammen und stehen den Anwendern zur Seite.

Weiterführende Literatur

Sander A, Wauer R. Integrating terminologies into standard SQL: a new approach for re-search on routine data. J Biomed Semantics. 2019 Apr 24;10(1):7

Sander A, Wauer R. From single-case analysis of neonatal deaths toward a further reduction of the neonatal mortality rate. J Perinat Med. 2018 Dec 19;47(1):125–133

König M, Sander A, Demuth I, Diekmann D, Stein-hagen-Thiessen E. Knowledge-based best of breed approach for automated detection of clinical events based on German free text digital hospital discharge letters. PLOS ONE. 2019 Nov 27, https://doi.org/10.1371/jour-nal.pone.0224916

Hintergrund: Datengrundlage von Professorin Rapoport

Unsere Datengrundlage in diesem Fall stammt aus den 70er- und 80er-Jahren. In dieser Zeit hat in Deutschland nicht nur ein politischer Kampf der Gesellschaftssysteme stattge-funden, sondern auch ein Wettstreit der Gesundheitssysteme. Aus diesen Zeiten ist das Vermächtnis von Frau Professorin Rapoport erhalten geblieben, die über nahezu 20 Jah-re alle neonatalen Sterbefälle in Ost-Berlin untersucht hat. Ihr Ziel war es, aus den Fällen zu lernen und über präventive Maßnahmen die neonatale Mortalität zu senken. Rapo-port hatte zu ihrer Zeit ein Expertengremium gebildet, das zunächst festgestellt hat, ob der vorliegende Sterbefall vermeidbar war oder eben nicht. Vermeidbare Fälle wurden im weiteren Verlauf auf Maßnahmen zur Prävention untersucht. Ein wesentliches Kriterium für die Unvermeidbarkeit ist die Tatsache, ob ein Patient an einer letalen Missbildung ge-storben ist. Und das wiederum war genau die Fragestellung an den vorliegenden Daten-satz „Selektiere alle Patienten, die eine letale Missbildung haben“. Wenn so eine komple-xe Abfrage tatsächlich funktioniert, dann könnte man sicherlich viele Fragestellungen aus der Forschung auf ähnliche Weise formulieren. Auch das haben wir im weiteren Verlauf der Untersuchungen gezeigt. Lesen Sie dazu die Artikel unter „Weiterführende Literatur‘“.

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Schnittstellen

Medizinische Daten umfassend zur Dokumentenanalyse nutzen

Um für Codierfachkräfte die best-mögliche Unterstützung zu bieten, ist es wichtig, dass die ID-Produkte

auf Daten aus unterschiedlichen Quellen zugreifen können. Jede Klinik legt individuell fest, welche Briefe, Befunde oder Berichte für die Vorschlagscodierung genutzt werden können.

Der Zugriff auf Dokumente und Daten erfolgt über Standard-schnittstellen zu KIS/MIS/KAS, Dokumenten- und Archivsystemen

und zu anderen Subsystemen (s. Abb. 32).

Zusätzlic h bietet der ID INTE-GRATIONSSERVER die Möglich-keit, HL7-Nachrichten zu verarbei-ten oder den Direktzugriff auf die Quellsysteme. Dabei können die zum Fall vorliegenden Patienten-/Falldaten und medizinischen In-formationen (wie Leistungsdaten, Pflegedokumentationsdaten, Me-dikationsdaten und Labordaten) aus den Subsystemen, zu denen keine direkten Schnittstellen ver-fügbar sind, in den ID-Programm-systemen verarbeitet werden.

Relevantes Analysematerial sind: n Aufnahmebefund n OP-Bericht n vorläufiger/endgültiger Arzt-

brief n Verlegungsbericht von der In-

tensivstation n Verlaufsdokumentation

Zusätzlich werden strukturierte Daten zur fallbegleitenden Codie-rung herangezogen:

KIS

ADT/BARSchnittstelle fürFalldatenstrom

und ggf. fürÜbermittlung

von Dokumenten,Freitexte,kl. Verlauf

Dokumenten-Archiv

PDMS

LIS

…

VM

ID DIACOS®

ID LOGIK®(Pharma)

SQL

ID Integrationsserver

ID Batchprozessor

Dokumenteim Filesystem

Abb. 32 Systemumgebung ID clinical context coding

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n Fall- und Patientendaten n Medikationsdaten n ZE-relevante Komplexbehand-

lungen n Labordaten (LIS) n Mikrobiologiebefunde n Radiologiebefunde (RIS)

Dabei werden alle gängigen Doku-mentenformate bedient: n MS Word (doc/docx) n Adobe Portables Dokumenten-

format (pdf) n strukturierte Textdateien (csv) n Textdateien allgemein (txt) n Rich Text Format (rtf)

Eine Unterstützung für weitere Do-kumenttypen wie Excel (xls/xlsx) oder Open Office Dokumente (odt) kann bei Bedarf zeitnah imple-mentiert werden.

Integration am Beispiel von SAP IS-H/i.s.h.med

Szenarien wie Verweildauerma-nagement, Case-Management oder Online-Controlling werden so durch ID DIACOS® und ID clinical context coding wirkungsvoll unter-stützt.

Eine ID-eigene Fachabteilungs-/Stationsübersicht, das ID DASH-

BOARD, bietet im Rahmen der fall-begleitenden Codierung eine Über-sicht über die aktuelle DRG-Situa-tion der Fälle und ermöglicht so eine individuelle Verweildauer-steuerung und ergänzt damit die Fallübersichten im klinischen Arbeitsplatz von SAP (s. Abb. 33).

Hier findet die Codierfachkraft Kennzeichnungen fehlender ZE re-levanter Einträge und Hinweise auf codierrelevante Medikations- und Labordaten, sowie codierrele-vante Einträge aus der Textanalyse. Ebenfalls wird auf nicht codierte Einträge auf der ID DIACOS®-Ar-beitsliste aufmerksam gemacht und das Ergebnis der aktuellen Fallvalidierung mittels ID KR CHECK® gezeigt. Sind Dokumente zum Fall hinterlegt, ist ein direk-ter Absprung nach ID clinical con-text coding möglich.

Alternativ wird ID DIACOS® über die generisch bidirektionale XML- Schnittstelle in SAP IS-H/i.s.h.med genutzt. Die Schnitt-stelle sorgt für einen problemlosen umfassenden Datentransfer und ist Voraussetzung für die Nutzung sämtlicher Funktionalitäten der Applikation zur Abbildung medizi-nischer Konzepte, Codierung und Entgeltermittlung.

Über eine direkte Schnittstelle zu ID clinical context coding wer-

den fallbezogenen Dokumente, Notizen oder weitere PMD (Parame-trierte Medizinische Dokumente) automatisch zugeführt und analy-siert. Über ein entsprechendes Cus-tomizing wird individuell konfigu-riert, welche Dokumententypen, abhängig von ihrem Status, analy-siert werden sollen.

Die fallbezogenen Aufrufe von ID DIACOS® und ID clinical context coding lassen sich über ein Custo-mizing schnell und einfach an den codierrelevanten Stellen individu-ell platzieren.

Fakten zum ID DASHBOARD

n Patientendaten, Codierung und aktuelle DRG-Ermittlung

n Darstellung aktuelle DRG, CW, Anzahl Nebendiagnosen, CCL, Aufnahmedatum, aktuelle VWD, mVWD, uGVD/oGVD

n Kennzeichnung ZE-relevanter Ein-träge im Fall/auf der Arbeitsliste

n Hinweis auf codierrelevante Medika-tions- und Labordaten

n Hinweis auf codierrelevante Ein-träge aus der Textanalyse

n Meldungen aus der Fallprüfung ID KR CHECK®

n Falllisten/Fallfilter (bereits in der Entwicklung)

n Detailinformationen werden über Tooltips angezeigt (z.B. Liste der Nebendiagnosen)

Abb. 33 Fachabteilungs-/Stationsübersicht ID DASHBOARD

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Impressum

HerausgeberID Information und Dokumentation im Gesundheitswesen GmbH & Co. KGaA Platz vor dem Neuen Tor 2 10115 Berlin+49 30 [email protected]

AutorenAndré Sander, Torsten Schlosser, Susann Burde, Nicole Michael, Peter Michael Jarnicki, Anne Kloskowski, Sebastian Jäkel

Verantwortlich für den fachlichen InhaltDr. Daniel Diekmann, Geschäftsführer André Sander, CTO

Verlag© MWV Medizinisch Wissenschaft liche Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG, 2020Unterbaumstraße 410117 Berlinwww.mwv-berlin.de

Coverbild: © spainter_vfx – stock.adobe.com

Das Berliner Unternehmen ID (Information und Dokumentation im Gesund-heitswesen) entwickelt seit 1985 Qualitätswerkzeuge für medizinische Dokumentation und Gesundheitsökonomie in Kliniken, Praxen, Versicherun-gen, Berufsgenossenschaften sowie Forschungseinrichtungen und realisiert darüber hinaus Gutachten und Forschungsprojekte im Gesundheitswesen.

Eine Kernkompetenz des Unternehmens liegt im Management medizinischer Terminologien und Ontologien. Für die Entwicklung des medizinisch-semanti-schen Netzes ID MACS® wurde die gesamte medizinische Fachsprache inhaltlich aufbereitet und strukturiert. Die (computer–)linguistischen Arbeiten der ID stellen die Basis für eine multilinguale Textverarbeitung (NLP) dar und bilden zusammen mit ID MACS® das Grundgerüst der angebotenen Lösungen. Mit dem Terminologieserver ID LOGIK® stellt ID Dienste bereit, die der Modellierung, Steuerung und Analyse von Prozesswissen und Routinedaten dienen. Wesentliche Bereiche sind dabei die Diagnosen und Prozeduren-verschlüsselung, das Medizincontrolling und der gesamte Bereich der medikamentösen Therapie.

Softwarelösungen der ID sind derzeit in über 1.200 Krankenhäusern Deutsch-lands, Österreichs, der Schweiz und weiteren Ländern sowie bei verschiede-nen Kostenträgern erfolgreich im Einsatz.

www.id-berlin.de