LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle PwC-Analyse stellt das klassische Effizienzversprechen von KI im Gesundheitswesen infrage: In der Praxis kann KI-gestütztes Notieren die Detailtiefe von Diagnosen so erhöhen, dass Abrechnungspositionen teurer werden. Besonders auffällig sind Fälle, in denen „Coding Intensity“ messbar steigende Summen auslöst, obwohl sich die tatsächliche Behandlung kaum verändert. Gleichzeitig betont PwC, dass andere Faktoren wie Personal- und Beschaffungskosten weiterhin dominieren – und dass KI künftig auch entlasten könnte, wenn sie richtig gesteuert wird.
Wer KI im Gesundheitswesen vor allem als Kostensenker erwartet hat, bekommt nun zumindest eine unbequeme Gegenperspektive serviert: Laut einer PwC-Studie gehört KI bereits zu den Treibern, die medizinische Ausgaben bis 2027 auf bis zu 9% des Wachstums beschleunigen könnten – und zwar, indem sie Abrechnungen „präziser“ macht. Diese Präzisierung klingt zunächst positiv, entpuppt sich aber in der Abrechnungspraxis als Hebel mit unmittelbarer finanzieller Wirkung. Der Kern der Beobachtung lautet: KI-gestützte Dokumentation erhöht die Granularität von Diagnosen und Komplikationen, sodass Kodierungen mit höherer Schwere (und damit höherer Vergütung) wahrscheinlicher werden. In Summe kann das Kosten erhöhen – selbst dann, wenn sich die reale Versorgung nicht nennenswert ändert.
Technisch betrachtet setzt der Effekt an einer Stelle an, die außerhalb klinischer Teams oft unterschätzt wird: der Übersetzung von medizinischen Informationen in standardisierte Abrechnungs-Codes. Viele Kliniken arbeiten dabei mit klinischen Notizen, Arztbriefen und strukturierten Daten, die wiederum die Grundlage für die Kodierung bilden. Wenn KI-gestützte Note-Taking-Tools zusätzliche Details zu Diagnosen oder Begleitproblemen erkennen und in den Text einarbeiten, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Kodierer diese Details aufgreifen. Ein „zusammengefasstes“ Problem kann dann in ein spezifischeres Code-Set übergehen, das finanziell anders bewertet wird. Die Abrechnung wird dadurch nicht automatisch „besser“, sondern häufiger „anders“ als zuvor.
Besonders greifbar wird das Muster in der Studie anhand von Analysen eines großen US-Versicherers. Dort zeigte sich, dass bei bestimmten Fällen in der Geburtshilfe die Kodierung für eine akute Form von posthämorrhagischer Anämie deutlich häufiger in den „höherpreisigen“ Bereich sprang. Zwischen 2022 und 2025 lag der Anstieg in einzelnen Kliniken laut Auswertung von rund 4% auf 12,3% der entsprechenden Mutterschaftsaufnahmen. Auffällig ist der zweite Befund: Die Zahl der Bluttransfusionen als typische Behandlung dieser Konstellation blieb dagegen weitgehend stabil. Das deutet darauf hin, dass KI-beschleunigte Dokumentation eher den Weg von der klinischen Realität zur Abrechnungskategorie verändert als die Therapie an sich.
Der „Teufel steckt im Detail“ wird in der Studie durch eine zusätzliche Prüfung sichtbar: Bei dem Krankenhaus- bzw. Systemverbund mit dem stärksten Anstieg fand ein Audit, dass weniger als 20% der Fälle die klinischen Kriterien für die jeweilige Diagnose tatsächlich erfüllten. Parallel berichten die Abrechnungs- und Versicherungsdaten, dass die Nutzung von KI in Richtung Billing/Kodierung zunimmt und dabei die „Coding Intensity“ steigt. Im konkreten Studienumfeld wird „Coding Intensity“ als Größe genannt, die in der Laufzeit über drei Jahre rund 22 Millionen US-Dollar an Zusatzaufwand im Mutterschaftsbereich verursachte. Das ist keine reine Mikro-Optimierung, sondern ein Systemeffekt an der Schnittstelle zwischen Dokumentationsworkflow und Vergütungslogik.
Für den Markt ist diese Entwicklung doppelt relevant. Erstens bleibt KI als Technologie kurzfristig in der Nähe der Zahlungsströme: Revenue Cycle Management und Dokumentationsprozesse sind heute häufig der schnellste Einstiegspunkt, weil sie in vielen Organisationen bereits digitalisiert sind. Zweitens relativiert PwC gleichzeitig die „dominante KI“-Erzählung, denn die größten Kostentreiber liegen weiterhin bei etablierten Faktoren wie Arbeitskosten und Beschaffungspreisen. Das bedeutet: KI ist nicht der alleinige Auslöser, aber sie kann sich in bestehenden Kostenstrukturen als Verstärker einhaken. Als Kontext lässt sich auch beobachten, dass große Plattform- und Workflow-Anbieter im Gesundheitsbereich – etwa Anbieter von Krankenhaussoftware und Abrechnungs-Ökosystemen – bereits intensiv an KI-Funktionen arbeiten, die Dokumentation und Codierung enger koppeln.
In Interviews und Einordnungen aus der Branche wird zudem deutlich, dass KI weniger als „neutrales Werkzeug“ betrachtet wird, sondern als strategischer Hebel. Ein Versicherungsmanager wird sinngemäß mit der Aussage zitiert, Unternehmen würden KI einführen und fragen: „Wie kann ich sie für meinen Eigeninteresse nutzen?“ Diese Perspektive ist für Entscheider zentral, weil sie erklärt, warum Effizienzgewinne nicht automatisch bei Patienten oder Kostenträgern landen. Wettbewerber in angrenzenden Bereichen – etwa Plattformen für klinische Dokumentation oder Anbieter von Abrechnungsanalytik – verfolgen je nach Geschäftsmodell unterschiedliche Optimierungsziele. Dort, wo Vergütung an kodierte Schweregrade gekoppelt ist, kann KI-bedingte Dokumentationsgranularität zu einer Umverteilung von Einnahmen führen, die für einzelne Häuser kurzfristig attraktiv ist.
Regulatorisch und datenschutzrechtlich verschärft sich damit die Lage, denn KI-gestützte Dokumentation berührt besonders sensible Inhalte. In den USA spielen HIPAA-Anforderungen und Auditierbarkeit eine große Rolle; in Europa kommen zusätzlich Datenschutzanforderungen nach DSGVO hinzu, insbesondere bei Verarbeitung, Zweckbindung und Zugriffskontrollen. Entscheidend ist, dass „KI-Details“ in der Dokumentation nicht einfach als Wahrheit behandelt werden dürfen, nur weil sie algorithmisch erzeugt wurden. Enterprise-Anwender sollten daher stärker auf Nachvollziehbarkeit setzen: Welche Passage kam aus KI-Erkennung, welche aus ärztlicher Ergänzung, und wie wird das in der Kodierung bewertet? Ohne saubere Governance kann aus „assistiver“ KI schnell ein Kostentreiber werden, der schwer zu korrigieren ist.
Für die Zukunft lässt sich aus der Studie eine klare Handlungslogik ableiten: KI kann zwar Kosten treiben, aber sie kann sie ebenso senken – wenn sie so gesteuert wird, dass sie weniger „Abrechnungsintensität“ produziert und mehr echte Versorgungsqualität unterstützt. PwC nennt als Gegenbewegung beispielsweise das Potenzial, administrative Arbeit zu automatisieren oder Diagnosen früher zu erkennen. Der Unterschied liegt weniger im Modelltyp als im Prozessdesign: Validierungsregeln für Kodierentscheidungen, klinische Plausibilitätschecks, Feedback-Schleifen aus Audits sowie klare Verantwortlichkeiten zwischen Medizin, Kodierung und Compliance. Für Entwickler und Systemintegratoren bedeutet das: KI sollte nicht nur Text erzeugen, sondern mit strukturierten Qualitätsmetriken in bestehende Workflows integriert werden, um Fehlanreize zu vermeiden.
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