Mit dem Einsatz von Machine Learning gehen das Carl-Thiem-Klinikum und Tiplu den nächsten Schritt in der automatisierten Kodierung
Auf dem Weg zu einer vollständig automatisierten Primärkodierung: In der Entwicklungspartnerschaft zwischen dem carl-thiem-klinikum cottbus und der Tiplu GmbH zeigen sich vielversprechende Fortschritte in der automatisierten Detektion von OPS-Kodes – nicht zuletzt durch den Einsatz von Machine Learning (ML).
Krankenhäuser stehen vor der Herausforderung, die Erfassung und abrechnung ihrer Leistungen sachgerecht darzustellen, gleichzeitig ihre Fachkräfte zu entlasten und die bestmögliche patientenversorgung mit der wirtschaftlichen Stabilität der Klinik in Einklang zu bringen. […]
Mit dem Update auf die momo-Version 5.0 im Frühjahr 2023 konnte die Detektion von OPS-Kodes im CTK gesteigert werden – u. a. durch verbesserte ML-Modelle, die in der Software zum Einsatz kommen. Durch Anwendung eines „föderierten Trainingsansatzes“ konnten die Modelle auf deutlich mehr Daten als zuvor trainiert werden. Dabei „wandert“ der ML-Lernalgorithmus zwischen mehreren vernetzten Krankenhäusern und nimmt die jeweils lokal erlernten Muster für die Erkennung von OPS-Kodes mit, wobei die patientendaten das jeweilige krankenhaus nicht verlassen. Der Trainingsdatensatz wird auf diese Weise datenschutzkonform größer und heterogener, wodurch die Mustererkennung diverser wird. Zudem wurden weitere Dokumententypen in MOMO 5.0 aufgenommen. […]
