Wie beeinflusst KI in der Abrechnungsprüfung die MDK-Prüfungsrisiken?

Krankenkassen und der Medizinische Dienst setzen seit einigen Jahren zunehmend auf algorithmische Systeme, um Krankenhausabrechnungen gezielter und effizienter zu prüfen. Was früher stichprobenartig geschah, läuft heute teilweise automatisiert ab. Für Medizincontroller und Kodierfachkräfte bedeutet das: Die Spielregeln der MDK-Prüfung verändern sich, und wer das ignoriert, riskiert steigende Erlösverluste. Dieser Artikel erklärt, wie KI-gestützte Abrechnungsprüfung funktioniert, welche neuen Risiken entstehen und was Krankenhäuser konkret dagegen tun können.

Wie KI-Systeme Abrechnungsdaten analysieren und Prüfmuster erkennen

Auf der Seite der Kostenträger kommen KI-Systeme vor allem als Mustererkennungs- und Anomaliedetektionswerkzeuge zum Einsatz. Sie vergleichen eingereichte Abrechnungen mit Referenzdaten aus Millionen von Fällen und markieren statistische Ausreißer automatisch zur Prüfung. Besonders auffällig sind dabei Fälle, bei denen bestimmte Hauptdiagnosen, Nebendiagnosen oder Prozeduren in ungewöhnlichen Kombinationen auftreten oder bei denen die Verweildauer deutlich vom Erwartungswert abweicht.

Konkret analysieren diese Systeme unter anderem die Häufigkeit bestimmter DRG-Konstellationen je Krankenhaus, die Verteilung von Beatmungsstunden, die Kodierung aufwändiger Komplexbehandlungen sowie die Relation zwischen dokumentierten Leistungen und abgerechneten Erlösen. Ein Haus, das bei einer bestimmten DRG signifikant öfter die höhere Bewertungsstufe erreicht als der Bundesdurchschnitt, gerät automatisch ins Visier. Dabei ist es wichtig zu verstehen: KI-Kodierunterstützung auf Krankenhausseite, die auf Basis bereits dokumentierter Diagnosen ICD- oder OPS-Kodes vorschlägt, ist regulatorisch eine andere Kategorie als diese diagnostischen Systeme auf Kostenträgerseite.

Veränderte Prüfstrategien der Kostenträger durch KI-Einsatz

Der algorithmischen Vorselektion folgt eine gezieltere, risikobasierte Prüfstrategie. Statt breit zu streuen, konzentrieren Krankenkassen ihre Prüfkapazitäten auf die Fälle mit dem höchsten erwarteten Rückforderungspotenzial. Das erhöht die Trefferquote aus Kassensicht erheblich und macht pauschale Beanstandungen wahrscheinlicher für Häuser mit strukturellen Kodiermustern, die Algorithmen als auffällig einstufen.

Verschärft wird die Lage durch das GKV-Beitragssatzstabilisierungsgesetz (GKV-BSSG), das am 29. April 2026 vorgestellt wurde. Ab dem 1. Januar 2027 steigen die zulässigen Prüfquoten nach § 275c SGB V erheblich: Bei einem Anteil unbeanstandeter Rechnungen unter 60 Prozent darf die Prüfquote auf 25 Prozent steigen, gegenüber bisher 15 Prozent. Der aktuelle Bundesdurchschnitt von 8,6 Prozent Prüfquote wird nach Modellrechnungen auf bis zu 20,1 Prozent ansteigen. Für die rund 80 Prozent der Häuser mit Beanstandungsquoten über 20 Prozent bedeutet das konkret: Die durchschnittliche Prüfquote springt von 9,3 auf 22,1 Prozent, was zu einer typischen Erlösverlustquote von rund 1,55 Prozent führt. Das entspricht im Schnitt mehr als einer halben Million Euro zusätzlichem Aderlass pro betroffenem Haus jährlich.

Neue Risikofelder für Krankenhäuser bei Kodierung und Dokumentation

Algorithmisch gestützte Prüfungen treffen Häuser dort am härtesten, wo Kodierung und Dokumentation auseinanderfallen. Ein häufiges Muster: Die medizinische Leistung wurde erbracht, aber die Dokumentation liefert dem Algorithmus keine belastbaren Ankerpunkte, um die Kodierung zu stützen. Das gilt besonders für ressourcenintensive Bereiche wie die Beatmungskodierung, komplexe Behandlungen oder die Kodierung von Nebendiagnosen mit Einfluss auf den DRG-Erlös.

Zwei BSG-Urteile vom 27. August 2025 (B 1 KR 28/24 R und B 1 KR 13/24 R) zeigen exemplarisch, wie eng die rechtlichen Anforderungen an die Beatmungskodierung nach DKR 1001 inzwischen ausgelegt werden. Wer diese Anforderungen nicht kennt, kodiert möglicherweise korrekt aus medizinischer Sicht, aber angreifbar aus Prüfperspektive. Hinzu kommt ein weiteres strukturelles Risiko: Freihändige Kassenprüfungen ohne MD-Gutachten tauchen in den offiziellen GKV-Spitzenverband-Statistiken nicht auf, belasten die Erlöse aber gleichermaßen. Wer seine Beanstandungsquote nur auf Basis offizieller Statistiken berechnet, unterschätzt das tatsächliche Risikoprofil seines Hauses.

Auf regulatorischer Seite kommt ein weiterer Aspekt hinzu: Krankenhäuser, die selbst KI-Tools in der Kodierung einsetzen, unterliegen als Betreiber den Pflichten des EU AI Acts. KI-Kodierunterstützung, die auf Basis vorhandener Dokumentation Kodevorschläge macht, fällt in der Regel in die Kategorie begrenztes Risiko. Das bedeutet: Transparenzpflichten gegenüber Nutzern sind einzuhalten, und ein internes Register der eingesetzten KI-Tools ist zu führen. Die KI-Compliance im Krankenhaus ist damit kein abstraktes Thema mehr, sondern unmittelbar praxisrelevant.

Gegenstrategie: Wie Krankenhäuser MDK-Prüfrisiken proaktiv senken

Die wirksamste Gegenstrategie beginnt mit Transparenz über das eigene Risikoprofil. Die Beanstandungsquote sollte als feste Kennzahl im Medizincontrolling etabliert werden, wobei auch freihändige Kassenprüfungen ohne MD-Gutachten einzurechnen sind. Nur wer sein tatsächliches Prüfrisiko kennt, kann gezielt gegensteuern.

Konkret empfiehlt sich folgendes Vorgehen:

• Systematische Analyse der eigenen Kodierstruktur auf Muster, die algorithmischen Prüfsystemen als auffällig erscheinen könnten
• Konsequente Dokumentation aller erlösrelevanten Leistungen in unmittelbarem zeitlichen Zusammenhang mit der Behandlung, gemäß § 630f BGB
• Regelmäßige interne Schulungen zu aktuellen BSG-Urteilen und geänderten Kodierrichtlinien, insbesondere in risikoreichen Bereichen wie Beatmung und Komplexbehandlungen
• Aufbau eines strukturierten Falldialogs mit den Krankenkassen, bevor ein Fall in die formale MDK-Prüfung geht
• Bei KI-Einsatz in der Kodierung: KI-Inventar anlegen, Schulungspflicht nach Art. 4 EU AI Act erfüllen und intern dokumentieren

Ergänzungen und Stellungnahmen nach negativem MD-Gutachten sind rechtlich zulässig und von Gerichten zu verwerten, solange sie einen plausiblen Kontext aufweisen und die vorhandene Dokumentation erläutern. Neue Tatsachen ohne Verankerung in der Akte hingegen schwächen die Glaubwürdigkeit erheblich. Wer die Dokumentation von Anfang an lückenlos führt, vermeidet dieses Problem. Weiterbildung zu diesen Themen, etwa über E-Learning für Kodierfachkräfte, schafft die nötige Grundlage im Team.

Zukunftsperspektive: KI auf beiden Seiten der Abrechnungsprüfung

Die Entwicklung läuft auf ein Szenario hinaus, in dem algorithmische Systeme auf Kassenseite und KI-gestützte Kodiertools auf Krankenhausseite zunehmend miteinander interagieren. Das verschiebt den Schwerpunkt weg von der Einzelfallprüfung hin zu einer strukturellen Auseinandersetzung über Kodier- und Dokumentationsmuster. Häuser, die ihre Prozesse nicht systematisch auf Prüffestigkeit ausrichten, werden in diesem Umfeld dauerhaft benachteiligt sein.

Regulatorisch wird der Druck weiter steigen. Der EU AI Act ist seit 2024 in Kraft, und die Hochrisiko-Pflichten nach Anhang III greifen ab Dezember 2027. Für Krankenhäuser als Betreiber gilt bereits jetzt die Schulungspflicht nach Art. 4 EU AI Act, die seit Februar 2025 besteht und ab August 2026 sanktionsbewehrt ist. Parallel arbeiten GKV-Spitzenverband und DKG bis zum 30. Juni 2027 an Vorschlägen zur Stärkung des Falldialogs. Das bietet Krankenhäusern eine strukturelle Chance: Wer den Falldialog frühzeitig als Instrument nutzt, kann Prüfquoten senken, bevor die neuen Schwellenwerte greifen. Die entscheidende Frage ist nicht, ob KI in der Abrechnungsprüfung eine größere Rolle spielen wird, sondern ob Krankenhäuser auf diese Entwicklung vorbereitet sind. Eine fundierte KI-Beratung kann dabei helfen, die richtigen Weichen frühzeitig zu stellen.

Wie Medcontroller Krankenhäuser bei KI-Compliance und MDK-Prüfrisiken unterstützt

Medcontroller begleitet Krankenhäuser und Medizincontrolling-Teams konkret dabei, die neuen Anforderungen aus KI-Einsatz und steigenden Prüfquoten zu bewältigen. Das Leistungsangebot umfasst:

• Webinar und Online-Seminar zur KI-Compliance: Das Seminar „KI im Krankenhaus“ vermittelt praxisnah, was Betreiber von KI-Tools wissen müssen, welche Risikoklassen relevant sind und wie eine konforme Struktur aufgebaut wird
• E-Learning-Module: Skalierbare Online-Schulungen zur Erfüllung der KI-Kompetenzpflicht nach Art. 4 EU AI Act, aufgabenbezogen, dokumentationsfähig und mit Prüfung und Zertifikat
• MDK-Management und Erlösoptimierung: Analyse des Prüfrisikoprofils, Aufbau einer belastbaren Argumentation bei Beanstandungen und Unterstützung als letzte Instanz vor der Klage
• Prozessberatung: Identifikation von Kodier- und Dokumentationsschwächen, die algorithmischen Prüfsystemen als Angriffsfläche dienen
• Externe KI-Beauftragten-Funktion: Für Häuser ohne eigene Kapazitäten übernimmt Medcontroller die Aufgaben des KI-Beauftragten als externes Dienstleistungspaket

Das nächste Online-Seminar zur KI-Compliance bietet einen strukturierten Einstieg mit Zertifikat. Wer konkrete Fragen zu MDK-Prüfrisiken oder zur KI-Compliance im eigenen Haus hat, kann Medcontroller direkt kontaktieren: Telefon 0151 73011580 oder per E-Mail an salome@medcontroller.de.

Ähnliche Artikel

• Was bedeutet KI-Risikomanagement konkret für das Medizincontrolling?
• Welche Vor- und Nachteile hat KI im Gesundheitswesen?
• Was ist der EU AI Act und was bedeutet er für Krankenhäuser?
• KI-Kompetenz im Krankenhaus: Wer muss was wissen?
• Wann gilt eine KI im Krankenhaus als konform mit dem EU AI Act?

Dieser Inhalt wurde mithilfe von KI erstellt und kann Fehler enthalten.