Interaktive Demo · synthetische Daten

In fünf Schritten
vom Datensatz
zum Befund.

So funktioniert KlinikIQ aus Sicht der Klinik: Datenupload, Validierung, Pseudonymisierung, KI-gestützte Analyse, Ergebnis im Cockpit — ohne Schnittstellenprojekt und ohne IT-Aufwand im Haus. Spielen Sie den Workflow unten mit synthetischen Daten durch.

5 Schritte

60–90 Tage Pilot

0 Schnittstellen

Schritte einzeln ansehen

01 Upload 02 Validierung 03 Pseudonymisierung 04 Analyse 05 Cockpit

Schritt 01

Daten hochladen.

Statt monatelangem Schnittstellenprojekt: Controller laden die strukturierten Daten direkt hoch. Excel, CSV oder § 21-Datensatz — KIS-unabhängig.

Excel / CSV / § 21-Datensatz
Keine Installation im Haus
Verschlüsselte Übertragung (in Produktivumgebung)

Demo-Modus · Ihre Datei verlässt den Browser nicht

Datei hierher ziehen oder klicken zum Auswählen · Excel, CSV, § 21-Datensatz

oder

Schritt 02

Daten prüfen.

Die Plattform liest die Struktur, erkennt Spalten automatisch und prüft Vollständigkeit, Plausibilität und Konsistenz. Auffälligkeiten werden vor der Analyse markiert, nicht stillschweigend „weggerechnet“.

Spaltenmapping auf das KlinikIQ-Format
Plausibilitätsprüfung (z. B. unmögliche Verweildauern)
Fehlende Pflichtfelder werden gemeldet, nicht erraten

📊

KlinikIQ_DemoDaten_v02.xlsx 1,8 MB · analysiert

✓

5.000 Fälle erkannt

44 Variablen

5 Standorte

DRG-Spalte ✓ erkannt

Verweildauer ✓ plausibel

Materialverbrauch ✓ vollständig

OP-Zeiten ⚠ 12 Outlier markiert

Patienten-ID → zur Pseudonymisierung

Schritt 03

Daten pseudonymisieren.

Vor jeder Analyse werden direkt identifizierende Merkmale durch pseudonyme Schlüssel ersetzt. Die Klinik behält den Rückschlüssel, KlinikIQ arbeitet ausschließlich mit den pseudonymisierten Daten — DSGVO-konform per Design, nicht nachträglich.

Pseudonymisierung als Standard, nicht als Option
Klinik behält Rückschlüssel
Niedrigere Risikoeinstufung möglich

Vorher · in der Klinik

Fall-ID	Patient	Geboren
K-12345	Müller, Anna	12.03.1965
K-12346	Schmidt, Karl	04.11.1952
K-12347	Weber, Lisa	27.07.1978

→

Nachher · bei KlinikIQ

Fall-Ref	Patient	Alter
ANON-7F3A	—	60
ANON-92B1	—	73
ANON-4D8E	—	47

Schritt 04

Daten analysieren.

Die KI prüft fallbezogen auf Auffälligkeiten und priorisiert sie für die Verantwortlichen. Was auf dieser Demo-Seite folgt, sind fünf Befunde aus unserem synthetischen Datensatz — jede Auffälligkeit ist nachvollziehbar und auf Fallebene rückverfolgbar.

Befund 01 · Material Hoch

Material-Mehrverbrauch bei Hüft-TEP.

Operateur an Standort B verbraucht bei DRG I47B im Schnitt 3,2× mehr Material als die Peergroup im Verbund. Hochrechnung auf Jahresvolumen: signifikantes Einsparpotenzial.

Operateur B

3,2×

Peer-Median

1,0×

Befund 02 · OP-Zeit Mittel

OP-Dauer-Outlier auf DRG-Ebene.

Schnitt-Naht-Zeit bei DRG I47B an Standort B liegt 38 % über dem Verbund-Median. Ursachen häufig: Wechselzeit, Personalbesetzung, Anästhesie-Vorbereitung. Hebel: OP-Management.

Standort B

+38 %

Verbund-Median

0 %

Befund 03 · Wahlleistung Hoch

Niedrige Wahlleistungsquote in Standort C.

Wahlleistungsquote bei Standort C liegt bei 12 % — im Verbund sind 31 % üblich. Entgangenes Erlöspotenzial je nach Klinikgröße im sechs- bis siebenstelligen Bereich pro Jahr. Hebel: Aufnahmeprozess, Chefarztvertretung.

Standort C

12 %

Verbund-Schnitt

31 %

Befund 04 · DRG-Defizit Mittel

Defizitäre DRG durch Verweildauer.

DRG G24Z (Eingriffe am Anus) am Standort A defizitär — mittlere Verweildauer 8,2 Tage gegenüber 4,6 Tagen im Verbund. Hebel: Entlassmanagement, Belegungssteuerung, ggf. Casemix-Sicht überprüfen.

Standort A (VWD)

8,2 d

Verbund (VWD)

4,6 d

Befund 05 · Kodier-Risiko Prüfen

Auffällige DRG-Häufung — revisionsanfällig.

Ungewöhnlich häufige Kodierung der DRG K23B (Beatmungskomplikation) in Quartal 3 an einem Standort. Solche Cluster sind oft MDK-relevant. KlinikIQ priorisiert die Fälle für die kollegiale Prüfung — bevor der MD prüft, nicht danach.

Schritt 05

Ergebnisse im Cockpit.

Befunde landen nicht in einer weiteren Excel-Datei, sondern in rollenbasierten Cockpits — eine gemeinsame Faktenbasis für Geschäftsführung, Controlling und Medizin. Sehen Sie sich beide Sichten an:

Cockpit Klinikverbund → Cockpit Operativ →

Hinweis zur Demo. Der oben dargestellte Workflow ist eine reine Visualisierung mit synthetischen, vorgefertigten Demo-Befunden — es findet keine echte KI-Analyse statt, weder im Browser noch auf unseren Servern. Selbst wenn Sie eine Datei in die Drop-Zone ziehen, wird sie nicht verarbeitet, sondern nur ihre Größe angezeigt. Im Produktivbetrieb läuft die Datenübergabe nicht über diese Website, sondern über einen separaten, gehärteten Dienst nach Abschluss eines AVV. Die fünf gezeigten Befunde sind beispielhaft, basierend auf Mustern, die KlinikIQ in der Praxis findet — echte Ergebnisse je Klinik weichen davon ab.

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In fünf Schritten vom Datensatz zum Befund.