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KI reduziert Dokumentationsaufwand massiv und macht SIS‑Pflegeplanung schneller, genauer und pflegeorientierter.
Pflegekräfte verlieren wertvolle Zeit durch manuelle Dokumentation. KI-Tools bieten eine Lösung: Sie automatisieren die Erstellung der Strukturierten Informationssammlung (SIS), reduzieren Fehler und schaffen mehr Zeit für die direkte Betreuung. In nur zwei Minuten kann eine vollständige SIS erstellt werden – durch sprachgesteuerte Pflegedokumentation und automatisierte Risikobewertungen.
Kernpunkte:
Mit klaren Schritten – von der Auswahl passender Tools über Schulungen bis zur Erfolgskontrolle – wird die Pflegeplanung optimiert, ohne das Fachwissen der Pflegekräfte zu ersetzen. Die Automatisierung unterstützt dabei, den steigenden Pflegebedarf trotz Fachkräftemangels zu bewältigen.
KI-Tools in der Pflegeplanung: Zeitersparnis und Effizienzsteigerung durch Automatisierung
Die Strukturierte Informationssammlung (SIS) steht im Mittelpunkt des Strukturmodells, das darauf abzielt, den individuellen Pflegebedarf effizient zu erfassen und dabei den Dokumentationsaufwand gering zu halten [5]. Sie verknüpft die persönlichen Wünsche und Bedürfnisse der Pflegebedürftigen mit der fachlichen Einschätzung der Pflegekräfte, um eine Versorgung zu ermöglichen, die sich an den Menschen orientiert.
Der Prozess folgt einer klaren Struktur: Anamnese, Risikoeinschätzung, Maßnahmenplanung und Evaluation [7]. Dabei werden sechs zentrale Themenfelder berücksichtigt, von der Mobilität über kognitive Fähigkeiten bis hin zur Selbstversorgung. Ein wichtiger Bestandteil ist die Risikoeinschätzung, bei der beispielsweise Modelle wie SeMPA genutzt werden, um Gefahren wie Sturzrisiken oder Dekubitus zu identifizieren und entsprechende Maßnahmen abzuleiten [7]. Dies stellt sicher, dass kein wichtiger Pflegebedarf übersehen wird.
Die SIS setzt sich aus mehreren aufeinander abgestimmten Elementen zusammen. Den Ausgangspunkt bildet die fachliche Einschätzung, bei der Gesundheitsrisiken systematisch erfasst werden. Darauf aufbauend wird im Maßnahmenplan festgelegt, welche Pflegehandlungen erforderlich sind, wie oft sie durchgeführt werden müssen und wer dafür zuständig ist. Die Evaluation überprüft regelmäßig den Pflegeplan und passt die Ziele bei Bedarf an [7].
Moderne digitale Systeme für die SIS setzen auf den HL7® FHIR®-Standard, um eine problemlose Kommunikation mit anderen medizinischen Anwendungen und Sensoren zu ermöglichen [7]. Dadurch wird eine lückenlose Dokumentation gewährleistet – von der ersten Kontaktaufnahme bis zur langfristigen Betreuung – ohne doppelte Dateneingaben oder Medienbrüche. Diese methodische Herangehensweise schafft die Basis für den Einsatz von KI-gestützten Pflegeplanungsinstrumenten. Gleichzeitig werden durch gesetzliche Vorgaben Qualitätsstandards in der Pflegedokumentation definiert.
Die SIS ist nicht nur ein Werkzeug für den Pflegealltag, sondern erfüllt auch gesetzliche Vorgaben gemäß SGB XI. Sie dokumentiert transparent, wie Pflegeeinrichtungen die geforderten Expertenstandards – etwa zur Dekubitusprophylaxe oder zum Schmerzmanagement – umsetzen [5]. Bei Kontrollen durch den Medizinischen Dienst (MD) wird geprüft, ob die identifizierten Risiken durch geeignete Maßnahmen im Pflegeplan berücksichtigt wurden.
Das Gesetz zur digitalen Modernisierung von Versorgung und Pflege (GDNG) erlaubt zudem die Nutzung von Pflegedaten zur Qualitätssicherung, sofern hohe Anonymisierungsstandards eingehalten werden [1]. Ein weiteres Ziel der Bundesregierung ist es, bis 2026 etwa 80 % der Kommunikationsprozesse in der Pflege papierlos zu gestalten [5]. Damit wird die SIS-Dokumentation zu einem zentralen Instrument, um die Pflegequalität messbar, nachvollziehbar und rechtlich abgesichert zu machen.
Die manuelle Dokumentation im Rahmen des Strukturmodells (SIS) stellt Pflegekräfte vor erhebliche Herausforderungen, die sich direkt auf die Qualität der Versorgung auswirken. Obwohl das Modell ursprünglich entwickelt wurde, um den Dokumentationsaufwand zu verringern, zeigt die Praxis ein anderes Bild: Pflegefachkräfte verbringen bis zu 60 % ihrer Arbeitszeit mit Dokumentationsaufgaben – in manchen Einrichtungen entfallen 33 % davon allein auf papierbasierte Prozesse. Dieser enorme Zeitaufwand beeinträchtigt die Versorgungsqualität erheblich [7][10].
Die Situation wird zusätzlich durch den Fachkräftemangel und die immer komplexeren Pflegesituationen verschärft. Moderne Pflege erfordert schnelle und fundierte Entscheidungen – ein Anspruch, den manuelle Systeme kaum erfüllen können [3]. Um diese Belastungen zu reduzieren, hat die Bundesregierung seit Anfang 2021 4,3 Milliarden Euro über den Krankenhauszukunftsfonds (KHZG) bereitgestellt, um die Digitalisierung in der Pflege voranzutreiben [8]. Dennoch bleibt die manuelle Dokumentation fehleranfällig und oft redundant, was den Arbeitsalltag zusätzlich belastet.
Die händische Erfassung von Pflegedaten bindet wertvolle Ressourcen, die für die direkte Betreuung der Patienten fehlen. Besonders problematisch sind Schichtübergaben, bei denen papierbasierte Prozesse häufig zu fehlerhaften Informationsweitergaben führen. Wichtige patientenbezogene Informationen können dabei verloren gehen oder falsch interpretiert werden [8][10]. Zudem führen Mehrfacheingaben und fehlende standardisierte Strukturen zu Fehlern beim Informationsaustausch [11].
Ein weiteres Risiko liegt in der manuellen Risikoeinschätzung. Unter Zeitdruck und angesichts der Vielzahl an Faktoren, die berücksichtigt werden müssen, besteht die Gefahr, kritische Gesundheitsrisiken wie Sturzgefahr oder Dekubitus zu übersehen [7].
Die ineffizienten Prozesse der papierbasierten Dokumentation wirken sich negativ auf die Pflegequalität aus. Sie sind anfällig für Subjektivität, Ungenauigkeiten und Wiederholungen [8]. Eine Untersuchung zu papiergestützten Übergaben ergab, dass Pflegekräfte diese Aspekte – insbesondere Subjektivität, ungenaue Informationen, lange Übergabezeiten und irrelevante Details – als besonders problematisch einstufen [8].
„Schichtübergaben sind sowohl komplex als auch fehleranfällig und dienen als kritische Schnittstelle für den Informationsaustausch zwischen Gesundheitsdienstleistern." – Sophia Schießer, Helios Amper-Klinikum Dachau [8]
Fehlerhafte Dokumentationen gefährden die Kontinuität der Pflege und können bei Prüfungen durch den Medizinischen Dienst zu Beanstandungen führen. Wenn Risiken nicht korrekt im Pflegeplan erfasst oder Maßnahmen nicht nachvollziehbar dokumentiert werden, drohen rechtliche Konsequenzen. Darüber hinaus besteht die Gefahr, dass überlastete Pflegekräfte unter Zeitdruck ungenau arbeiten – die Dokumentation spiegelt dann weder den tatsächlichen Pflegebedarf noch die realen Risiken wider [7].
KI-gestützte Technologien greifen genau dort ein, wo manuelle Prozesse oft an ihre Grenzen stoßen: Sie automatisieren zeitintensive Routineaufgaben, verringern Fehlerquellen und schaffen mehr Raum für die direkte Betreuung der Bewohner. Während Pflegekräfte früher viel Zeit mit der manuellen Dateneingabe verbrachten, ermöglicht KI eine strukturierte und schnelle Erfassung von Pflegeinformationen. Diese Automatisierung bildet die Grundlage für weitere Anwendungen in der Pflegeplanung. Dabei erfüllt eine sprachbasierte Pflegeplanung auch die Anforderungen des Medizinischen Dienstes.
Moderne KI-Tools ermöglichen es, Sprachaufnahmen direkt zu transkribieren und die digitale Pflegedokumentation mit Spracherkennung für die SIS-Dokumentation zu strukturieren. Pflegekräfte können per Spracheingabe, beispielsweise über ein Smartphone, ihre Beobachtungen dokumentieren. Die KI filtert dabei relevante Informationen aus den gesprochenen Worten und bereitet sie für die Dokumentation auf.
Aber es bleibt nicht bei der Datenerfassung: Die Systeme analysieren die erfassten Informationen und schlagen auf Basis von digitalisiertem Pflegewissen konkrete Maßnahmen vor. Besonders bei der Risikobewertung – etwa zur Einschätzung von Sturz- oder Dekubitusgefahren – prüft die KI alle relevanten Faktoren. Dadurch wird das Risiko minimiert, dass unter Zeitdruck wichtige Gesundheitsrisiken übersehen werden.
Ein anschauliches Beispiel liefert das Johanniter-Haus in Herrsching am Ammersee. Dort setzt Betreuungsassistentin Martina Schreiber den Roboter „Johanni“ von Navel Robotics ein, um mit Bewohnern zu interagieren. Diese Gespräche liefern wertvolle biografische Informationen und Einblicke in die Interessen der Bewohner, die direkt in die Pflegeplanung einfließen. Schreiber beschreibt die Vorteile so:
„Wir können selbst auch ganz viele Informationen aus den Gesprächen der Bewohner mit Johanni herausziehen, etwa biografische oder was sie interessiert und bewegt. Das erzählen sie ganz oft dem Johanni, und davon können wir profitieren." [2]
Mit den erfassten SIS-Daten erstellen KI-Systeme individuelle Pflegepläne, die konkrete Ziele, Diagnosen und Maßnahmen enthalten. Diese Technologie nutzt sogenannte Large Language Models (LLMs), die unstrukturierte Gespräche analysieren und die relevanten Informationen in standardisierte SIS-Einträge umwandeln. Die Modelle sind speziell auf die Fachsprache der Pflege abgestimmt und verstehen pflegespezifische Begriffe [4].
Ein Beispiel für die Weiterentwicklung solcher Systeme ist das Projekt „ViKI pro“, das bis Juli 2025 läuft. Ziel ist es, ein selbstlernendes, evidenzbasiertes System zu entwickeln, das Pflegekräfte bei der SIS-basierten Planung unterstützt [12]. Dabei werden empirische Daten mit bestehendem Pflegewissen kombiniert, um fundierte Entscheidungen zu erleichtern. Gleichzeitig ermöglicht die automatisierte Erstellung der Pflegepläne eine einfache Integration in bestehende Dokumentationssysteme.
Eine reibungslose Integration in vorhandene Software ist entscheidend für die Praxistauglichkeit von KI-Tools. Lösungen wie dexter health nutzen REST-APIs, um sich mit über 80 % der in Deutschland eingesetzten Pflegedokumentationssysteme zu verbinden [13]. Über standardisierte Schnittstellen wie FHIR können die von der KI strukturierten Daten in Millisekunden an die bestehenden Systeme übertragen werden. Dadurch entfällt die doppelte Erfassung von Bewohner-, Maßnahmen- oder Mitarbeiterdaten [13].
Ein Beispiel für die praktische Umsetzung liefert die Rummelsberger Diakonie, die im August 2025 das Sprachdokumentationssystem von dexter health eingeführt hat. Dadurch gewinnen Pflegekräfte täglich etwa 20 Minuten Zeit. Die KI verarbeitet Sprachaufnahmen und überträgt die strukturierten Daten direkt in das bestehende Dokumentationssystem [13].
Für Einrichtungen mit eingeschränkter WLAN-Abdeckung bieten einige Systeme Offline-Funktionen. Hierbei verarbeitet die KI die Daten direkt auf dem Mobilgerät und synchronisiert sie, sobald eine Internetverbindung verfügbar ist [4]. So wird sichergestellt, dass die Dokumentation auch in Bereichen mit schwacher Netzabdeckung nahtlos funktioniert.
KI-Tools können die SIS-Dokumentation erheblich erleichtern – vorausgesetzt, sie werden mit einem klaren Plan eingeführt. Der Erfolg hängt von strukturiertem Vorgehen ab, das auf den Vorteilen der automatisierten Datenerfassung und der Integration bestehender Systeme aufbaut. Wichtig ist, von Anfang an das gesamte Pflegepersonal einzubeziehen und klare Ziele zu definieren.
Die Wahl des passenden KI-Tools beginnt mit der Analyse: Wo kostet die Dokumentation besonders viel Zeit? Welche Aufgaben sind fehleranfällig? DeeAndra Sandgren, Chief Nursing Officer der Good Samaritan Society, bringt es auf den Punkt:
„Nicht jedes Tool passt, und wir vermeiden die Einführung von KI, wenn der Nutzen nicht eindeutig belegt ist oder wenn es unsere Mission nicht klar unterstützt." [18]
Einrichtungen mit schwacher WLAN-Abdeckung sollten beispielsweise auf Offline-Funktionen achten, damit Daten direkt auf dem Smartphone verarbeitet und später synchronisiert werden können.
Ein weiteres entscheidendes Kriterium ist die Nachvollziehbarkeit der KI-Vorschläge. Systeme müssen transparent erklären, warum sie bestimmte Maßnahmen oder Einschätzungen empfehlen. Das stärkt das Vertrauen der Pflegekräfte und bewahrt ihre fachliche Autonomie [16][17]. Nach der Auswahl der Technologie ist es unerlässlich, das Team umfassend in der Anwendung zu schulen.
Selbst die beste Technologie scheitert, wenn das Team sie nicht akzeptiert. Schulungen sollten nicht nur die Bedienung, sondern auch den datenschutzkonformen Einsatz der KI vermitteln. Ein Beispiel: Pflegekräfte sollten lernen, Eingaben zu anonymisieren (z. B. „82-jähriger Mann mit Diabetes" anstelle konkreter Namen) [1].
Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, klare Anweisungen (Prompts) an die KI zu formulieren, um verwertbare Ergebnisse für die Pflegeplanung zu erhalten. Die Schulungen sollten verdeutlichen, dass KI ein Werkzeug ist, das Zeit für die persönliche Betreuung freimacht – ohne jemals das pflegerische Fachwissen zu ersetzen.
Ein bewährter Ansatz ist der Start mit Pilotprojekten in kleinen Teams [14]. Diese Testphase bietet die Möglichkeit, Feedback zu sammeln und das System anzupassen, bevor es umfassend eingeführt wird. Regelmäßige Teammeetings fördern den Austausch über Erfahrungen und mögliche Bedenken [1].
Nach der Einführung ist es wichtig, den Erfolg anhand konkreter Kennzahlen zu messen. Beispiele hierfür sind die eingesparte Dokumentationszeit, die Qualität der SIS-Einträge oder die Vorbereitung auf Prüfungen durch den Medizinischen Dienst [15]. Feedback des Pflegepersonals spielt eine zentrale Rolle, um zu bestätigen, ob die KI die Pflegequalität tatsächlich unterstützt.
Die Verantwortung für Entscheidungen bleibt jedoch immer beim Menschen. Joanne Calabia, Vice President of Clinical Reimbursement bei Sun Mar Healthcare, unterstreicht dies:
„Die Verantwortung muss bei den Pflegekräften bleiben, und weil jeder Patient einzigartig ist, muss die Pflege auf seine individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sein – etwas, das kein Algorithmus vollständig nachbilden kann." [18]
Eine kontinuierliche Erfolgskontrolle stellt nicht nur die Pflegequalität sicher, sondern schafft auch die Grundlage für zukünftige Verbesserungen.
KI-gestützte Tools verändern die Pflegeplanung auf Basis des Strukturmodells (SIS) grundlegend – besonders in einer Zeit, in der der Pflegebedarf steigt und Fachkräfte knapp sind [3][9]. Die Vorteile sind klar: Zeitersparnis, höhere Dokumentationsqualität und eine spürbare Entlastung des Pflegepersonals. Diese Entwicklungen schaffen die Grundlage für eine zukunftssichere Pflege.
Ein großer Gewinn der Automatisierung ist, dass Pflegekräfte mehr Zeit für die direkte Betreuung der Menschen haben.
Zusätzlich bietet die automatisierte Risikoerkennung sowie die Unterstützung bei MD-Prüfungen einen klaren Mehrwert [19][20]. Das Bundesgesundheitsministerium hebt hervor: „Digitalisierung bietet Lösungen für... einen Mangel an Fachkräften, steigende Kosten, regionale Versorgungslücken und eine alternde Bevölkerung" [6]. Dies zeigt, dass der gezielte Einsatz von KI nicht nur Prozesse effizienter macht, sondern auch die Qualität der Pflege langfristig stärkt.
Mit klaren Schritten – von der Auswahl passender Lösungen über Schulungen bis hin zur Erfolgskontrolle – ermöglicht diese Automatisierung eine dauerhafte Optimierung der Pflegeprozesse. Wer auf bewährte Systeme wie dexter health setzt, investiert in effizientere Arbeitsabläufe und die Zukunftsfähigkeit seiner Einrichtung. Dank der einfachen Integration in bestehende Dokumentationssysteme, hohen Datenschutzstandards und gezielten Schulungsprogrammen wird der Einstieg erleichtert und eine nachhaltige Verbesserung der Pflegepraxis erreicht.
Künstliche Intelligenz macht die Pflegeplanung nach dem SIS-Modell einfacher und effizienter, indem sie Spracherkennung und automatisierte Datenverarbeitung kombiniert. Pflegekräfte können ihre Beobachtungen einfach per Spracheingabe festhalten. Die KI transkribiert diese Eingaben und ordnet sie automatisch den sechs Themenfeldern des SIS-Modells zu. Innerhalb weniger Minuten entsteht so ein vollständiges SIS-Formular – das spart nicht nur Zeit, sondern minimiert auch potenzielle Fehler.
Der Vorteil? Pflegekräfte können bis zu 20 Minuten pro Tag einsparen, da manuelle Eingaben entfallen. Diese wertvolle Zeit steht direkt den Bewohner*innen zur Verfügung, während gleichzeitig die Arbeitsbelastung für das Pflegepersonal sinkt. Um den Datenschutz zu gewährleisten, werden alle Daten DSGVO-konform auf Servern in Deutschland gespeichert.
Die Einführung von KI-Tools in der Pflege bringt einige Herausforderungen mit sich, die sorgfältig angegangen werden müssen:
Ein gut durchdachter Ansatz, der diese Punkte berücksichtigt, ist entscheidend, um das volle Potenzial von KI-gestützten Lösungen in der Pflege zu nutzen.
Beim Einsatz von KI-gestützten Systemen in der Pflege spielt der Schutz sensibler Gesundheitsdaten eine zentrale Rolle. Hier kommt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ins Spiel, die klare Vorgaben macht: Es muss entweder eine Einwilligung der betroffenen Person vorliegen oder ein berechtigtes Interesse als Rechtsgrundlage bestehen. Für Anwendungen mit erhöhtem Risiko ist zudem eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) verpflichtend, um mögliche Gefahren frühzeitig zu identifizieren und zu minimieren.
Um den Schutz der Daten zu gewährleisten, sind verschiedene Maßnahmen erforderlich:
Die Lösungen von Dexter Health gehen mit gutem Beispiel voran. Sie setzen auf serverseitige Verschlüsselung, Pseudonymisierung und integrierte Einwilligungs-Workflows, um die Anforderungen der DSGVO zu erfüllen. Damit wird sichergestellt, dass Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien konsequent eingehalten werden – ein entscheidender Schritt für eine vertrauenswürdige KI-gestützte Pflegeplanung.
