Zusammenfassung
Spätestens seit der Reform der Krankenhausfinanzierung 2004, die eine Vergütung durch Fallpauschalen festsetzte, stehen stationäre Einrichtungen unter einem zunehmenden Kostendruck. Wie kann eine KI-gestützte Kodierung zu einer Erlössteigerung der Krankenhäuser beitragen?
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Literatur
Deutsche Krankenhausgesellschaft D. Allgemeine und Spezielle Kodierrichtlinien für die Verschlüsselung von Krankheiten und Prozedure 2019
MDK. Faktenblatt – Leistungen der MDK für die gesetzliche Krankenversicherung (GKV) 2014–2018 2019
Thun S, Dewenter H. ICD-11, ICHI and SNOMED CT-What do the standards mean for eHealth applications?. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 2018;61(7):812–20
Alonso V, Santos JV, Pinto M, Ferreira J, Lema I, Lopes F, et al. Problems and Barriers during the Process of Clinical Coding: a Focus Group Study of Coders’ Perceptions. J Med Syst. 2020;44(3):62
Busse R, Geissler A, Aaviksoo A, Cots F, Hakkinen U, Kobel C, et al. Diagnosis related groups in Europe: moving towards transparency, efficiency, and quality in hospitals? BMJ. 2013;346:f3197
Iqbal E, Mallah R, Rhodes D, Wu H, Romero A, Chang N, et al. ADEPt, a semantically-enriched pipeline for extracting adverse drug events from free-text electronic health records. PLoS One. 2017;12(11):e0187121
Zeng Z, Deng Y, Li X, Naumann T, Luo Y. Natural Language Processing for EHR-Based Computational Phenotyping. IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2019;16(1):139–53
Dublin S, Baldwin E, Walker RL, Christensen LM, Haug PJ, Jackson ML, et al. Natural Language Processing to identify pneumonia from radiology reports. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2013;22(8):834–41
Shimazawa R, Kano Y, Ikeda M. Natural language processing-based assessment of consistency in summaries of product characteristics of generic antimicrobials. Pharmacol Res Perspect. 2018;6(6):e00435
Amarouche IA, Ahmed Zaid D, Kenaza T. Implementation of a Medical Coding Support System by Combining Approaches: NLP and Machine Learning. Heterogeneous Data Management, Polystores, and Analytics for Healthcare. Lecture Notes in Computer Science2019. p. 133–47
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Koß, J. (2023). Künstliche Intelligenz in der Krankenhausabrechnung. In: Bohnet-Joschko, S., Pilgrim, K. (eds) Handbuch Digitale Gesundheitswirtschaft . Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-41781-9_58
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