Konsequente Anwendung klinischer Leitlinien reduziert Fehler und steigert die Effizienz durch direkt in die Versorgung integrierte Behandlungsabläufe. Die reduzierte Abhängigkeit von statischen Dokumenten und weniger Interpretationsspielräume schaffen die Grundlage für eine konsequente und einheitliche Umsetzung klinischer Best Practices. So greifen bewährte Qualitätsstandards teamübergreifend – selbst in Umgebungen mit häufig wechselndem Personal.

Virtuelle Stationen und Remote Monitoring ermöglichen die Versorgung über das Krankenhaus hinaus, sorgen so für reibungslosere Patientjourneys und einen gezielteren Einsatz spezialisierter Ressourcen. Konfigurierbare digitale Behandlungspfade unterstützen die Versorgenden dabei, zu entscheiden, wann Patient:innen lokal versorgt werden können und wann eine Eskalation erforderlich ist. Organisationen berichten von einer Reduktion unnötiger tertiärer Überweisungen um bis zu 54 % sowie von niedrigeren Versorgungspfadkosten.

Ermöglicht Behandelnde während der Versorgung schnellen Zugriff auf verlässliches medizinisches Wissen – einschließlich diagnostischer Kriterien, Behandlungsempfehlungen und klinischer Leitlinien. Das reduziert den Zeitaufwand, unterstützt konsistente, evidenzbasierte Entscheidungen über Fachgrenzen hinweg und trägt zu einer einheitlichen Versorgung bei.

Automatisiertes Patientenmonitoring, regelmäßige Symptom-Checks, Erinnerungen und digitale Kommunikation verbessern die Behandlungsergebnisse. Ob nach Operationen, während einer Krebstherapie oder bei chronischen Erkrankungen wie Herzinsuffizienz – digitale Unterstützung ermöglicht eine frühere Erkennung von Komplikationen, eine effiziente Versorgung großer Patientengruppen und reduziert den administrativen Aufwand.

Bis zu 65 % weniger Wiederaufnahmen durch Echtzeit-Unterstützung – direkt in klinische Arbeitsabläufe integriert. Die strukturierte teamübergreifende Vorgabe von Behandlungsschritten verbessert die Entscheidungsfindung und reduziert Variabilität in der Behandlung. Evidenzbasierte Templates, prädiktive Alarme und Handlungsempfehlungen unterstützen Behandelnde in der Notfallversorgung, Chirurgie und im Management chronischer Erkrankungen.

Pro Behandler täglich 2-3 Stunden sparen: mit KI-generierten Arztbriefen und automatisierten Zusammenfassungen. Die direkte Nutzung strukturierter Daten aus klinischen Systemen ermöglichen Entlassungsbriefe und Dokumentationen in Minuten. Das reduziert den Administrationsaufwand und beschleunigt Entlassungsprozesse.

KI-Agenten automatisieren routinemäßige administrative Aufgaben im Krankenhaus und reduzieren so operative Kosten. In bestehende Systeme integriert, übernehmen sie Terminplanung, Abrechnung, Versicherungsprüfung und die Patientenkommunikation. Die Automatisierung von Backoffice- und Frontdesk-Prozessen reduziert den manuellen Aufwand, beschleunigt administrative Abläufe und schafft mehr Zeit für die Versorgung der PatientInnen.

Direkt in klinischen Arbeitsabläufen erfasste PROMs und PREMs ermöglichen die frühe Erkennung von Komplikationen und reduzieren unnötige Nachsorgen. Patient-Reported Outcomes liefern Echtzeit-Einblicke in Symptome, Genesungsverlauf und Lebensqualität und ermöglichen fundiertere Entscheidungen und eine stärker personalisierte Versorgung. Gleichzeitig liefern die Daten eine umfassendere Grundlage für Outcome-Messung und klinische Forschung.

Versorgung bewerten, Ergebnisse verbessern und eine stärker ergebnisorientierte Gesundheitsversorgung fördern – durch die systematische Erhebung von Patient-Reported Outcomes und Experiences (PROMs / PREMs). In Fachbereichen wie Orthopädie, Onkologie und Ophthalmologie ermöglicht dies, Genesung, Lebensqualität und Behandlungsergebnisse zu verfolgen, zu verstehen, was wirkt – und so die Versorgung kontinuierlich zu verbessern

Fachspezifische Anwendungen bündeln relevante Patienteninformationen in einer einheitlichen Ansicht und ermöglichen so effizientere klinische Konsultationen. Behandelnde greifen auf Bildgebung, Laborergebnisse und Patientendaten zu und dokumentieren Konsultationen mit weniger Klicks. Durch die Anpassung an den klinischen Kontext reduzieren die Anwendungen den Dokumentationsaufwand und bieten mehr Zeit für den direkten Patientenkontakt.

Klinische Entscheidungsunterstützung ermöglicht die frühere Erkennung medizinischer Risiken durch automatisierte Analyse von Laborwerten, Infektionszeichen und Medikationsrisiken. Behandelnde erhalten Warnhinweise und Handlungsempfehlungen auf Basis medizinischer Evidenz und Leitlinien. Sepsis, antimikrobielle Resistenzen und unerwünschte Arzneimittelereignisse werden so früher erkannt, während gleichzeitig die manuelle Überwachung komplexer klinischer Daten reduziert wird.

Automatisierte Analysen klinischer Daten ermöglichen die frühe Erkennung von Risiken für Patienten. Individuelle Risikoprofile ermöglichen es, PatientInnen mit erhöhtem Risiko für Komplikationen wie Delir, Stürze oder Mangelernährung zu identifizieren und ermöglichen präventive Interventionen. Dies verbessert die Patientensicherheit und reduzieren vermeidbare Komplikationen, Wiederaufnahmen sowie den Arbeitsaufwand für das klinische Personal.

Krankenhäuser beteiligen sich an klinischer Forschung und generieren Real-World-Evidence aus Routinedaten – ohne Patientendaten zu teilen oder zu übertragen. Über ein sicheres föderiertes Forschungsnetzwerk werden Outcome-Daten, Patient-Reported Outcomes und digitale Biomarker aus mehreren Einrichtungen zusammengeführt. Dies ermöglicht groß angelegte Studien und Kooperationen mit Partnern aus den Life Sciences.

Bessere klinische, operative und strategische Entscheidungen durch das Erkennen von Mustern und die Vorhersage von Outcomes auf Basis klinischer Daten. Fortgeschrittene Analytik und statistische Modellierung ermöglichen es Organisationen, komplexe Datensätze zu analysieren, prädiktive Modelle zu entwickeln und Erkenntnisse zu gewinnen, die das Population Health Management, die Forschung und die systemweite Planung unterstützen.

Auf das Controlling zugeschnittene Analytik schafft klare Transparenz über die Krankenhausperformance. Tools wie DRGView und OP-View ermöglichen die Analyse von DRG-Performance, OP-Auslastung und Qualitätsdaten und unterstützen das Management dabei, Ineffizienzen zu identifizieren und den Ressourceneinsatz zu optimieren. Das ermöglicht fundiertere operative und finanzielle Entscheidungen.

Krankenhäuser erstellen und passen klinische Formulare für die strukturierte Datenerfassung schnell und ohne komplexe Entwicklung an. Behandelnde und IT-Teams gestalten Formulare auf Basis von openEHR-Archetypen, die sich an veränderte Leitlinien und Workflows anpassen. Das verbessert die Datenqualität, reduziert den manuellen Dokumentationsaufwand und ermöglicht eine konsistentere Datenerfassung über Fachbereiche hinweg.