Prevention is the key: KI gestützte „Prediction tools“ zur Früherkennung von Risiken im Langzeitpflegebereich

Ein Frühwarnsystem im Qualitätsmanagement der Langzeitpflege stellt ein zentrales Element zur Sicherstellung einer hohen Pflegequalität und der frühzeitigen Erkennung von Risiken dar. In der Langzeitpflege, wo pflegebedürftige Menschen mit unterschiedlichen Bedürfnissen versorgt werden, ist es entscheidend, potenzielle Probleme frühzeitig zu identifizieren. Ein etabliertes Frühwarnsystem ermöglicht es systematisch und proaktiv auf Veränderungen reagieren zu können. Im Rahmen des Qualitätsmanagements gilt es nicht nur, die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zu gewährleisten, sondern auch die Zufriedenheit der Bewohner:innen und ihrer Angehörigen zu steigern und die Pflegekräfte in ihrer täglichen Arbeit zu unterstützen.

Das Projekt der SeneCura Gruppe, welches unter wissenschaftlichen Begleitung eines universitären Forschungsinstituts entwickelt wurde, zielt darauf ab, einen Prototyp als Vorhersageinstrument zu entwickeln, das künstliche Intelligenz anwendet um automatisch Risikobereiche in Langzeitpflegeeinrichtungen zu identifizieren. Das Tool integriert und vergleicht Kennzahlen basierend auf einem sechsmonatigen Datenzyklus.

KI-gestützte Innovation: Das SeneCura Projekt

Es werden unterschiedliche Datenquellen, wie monatliche Bewohner:innen- und Personalkennzahlen, Kennzahlen zur Pflegequalität, Mitarbeiter:innenbefragungen und Ergebnisse der halbjährlichen Pflegevisiten und internen Audits abgebildet. Das Modell verwendet dabei 127 verschiedene Datenquellen, welche über 500 Entscheidungsbäume für seine Vorhersagen berechnet werden. Die einflussreichsten Faktoren der Risikobewertung sind interne Audits, Pflegevisiten und Mitarbeiter:innenbefragungen.

Datenbasierte Risikoanalyse für präzisere Vorhersagen

Das Tool ist in den aktuellen Qualitätsmanagement Risikobewertungs- und Berichterstattungsprozess der SeneCura Gruppe integriert, um eine halbjährliche Risikoprüfung und zusätzliche monatliche automatisierte Risikoberichte bereitzustellen. Es optimiert die Berichterstellung.

Häufigere Risikoberichte ermöglichen rechtzeitige Interventionen und können so potenziell Ressourcen und Kosten jeglicher Form minimieren. Ein lernendes und sich ständig verbesserndes kennzahlenbasiertes QM-System wird implementiert.

Ausblick: Automatisierte Integration und kontinuierliche Verbesserung

Das digitale Tool verkürzt die Zeit für die Berichterstellung hinsichtlich der Ressourcen.

Als nächster Schritt wird das Tool in der bestehenden Datenbank implementiert und die Schnittstellen werden für den automatischen Import in das Tool angewendet. Nach diesem Schritt vergleicht das Tool die monatlichen Berichte mit einer umfassenden Bewertung, um die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu überwachen. Daraus können gezielt proaktive Maßnahmen, im Sinne unserer Bewohner:innen und Mitrabeiter:innen, umgesetzt werden.

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