Forscher am Hamburg Center for Health Economics (HCHE) und der TU Berlin haben die nach eigenen Angaben bisher umfassendste Kategorisierung von Notfällen in Deutschland vorgenommen. Die Forscher haben dabei jeder relevanten Diagnose im ICD-Katalog einen Wert für die Dringlichkeit zugeordnet. Die Zuordnung soll Krankenhäusern dabei helfen, die Notfallversorgung besser zu steuern und zu planen. Die Dringlichkeitswerte lassen sich laut eigenen Angaben leicht auf bestehende Krankenhausdaten übertragen. Mit den Ergebnissen sei es zudem möglich, Umfang und Dringlichkeit in der Elektiv- und Notfallversorgung zu bestimmen. So ließen sich beispielsweise regionale Unterschiede in der Krankenhausnutzung und Ineffizienzen identifizieren, heißt es in einer Pressemitteilung des HCHE. Darüber hinaus könne mit der Methodik eine künftige Nachfrage nach Notfall- und elektiven Krankenhausbetten vorhergesagt werden. Dies könne Krankenhausmanager bei der Fall-Mix-Planung unterstützen, erhoffen sich die Forscher.
Für ihr Modell haben die Wissenschaftler die Methode des Maschinellen Lernens eingesetzt. Dabei wird ein Computeralgorithmus so lange trainiert bis er in der Lage ist, große Datenmengen nach vorgegebenen Mustern oder Variablen zu klassifizieren.
