Gesundheit & Pflege

No-Shows senken mit Machine Learning: Terminsteuerung in Praxis und MVZ

Ein unbesetzter Termin am Vormittag, ein überfülltes Wartezimmer am Nachmittag: Ausfälle und Engpässe kosten Praxen, MVZ und Klinikambulanzen Geld und Nerven. Vier Stunden lang geht es darum, wie Machine Learning das No-Show-Risiko einzelner Termine abschätzt, wie sich Terminlängen und Ressourcen datenbasiert planen lassen und wo Chatbots und Erinnerungslogik den Empfang entlasten. Fairness, Haftungsgrenzen bei der Ersteinschätzung und Datenschutz laufen dabei mit. Zum Schluss planen Sie die erste Maßnahme für Ihre Einrichtung.

Für wen

Praxismanagerinnen und -manager, Verantwortliche für die Terminkoordination sowie Verwaltungen von MVZ und Kliniken, die Auslastung und Patientenfluss mithilfe von KI verbessern wollen.

KI-Kompaktseminar · 4 Stunden

Ausfallrisiken vorhersagen, Sprechstunden ausbalancieren, Patienten gezielt erinnern

Das nehmen Sie mit

  • Verständnis, wie eine No-Show-Prognose entsteht und welche Daten sie benötigt
  • Ein selbst modelliertes Ausfallrisiko und eine entworfene Erinnerungslogik
  • Abwägung, wo Overbooking und Triage-Unterstützung an fachliche und haftungsrechtliche Grenzen stoßen
  • Ein Fahrplan mit erster Maßnahme, Datenbedarf und Erfolgskennzahl

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Engpass: Was ausgefallene und überfüllte Termine kosten

    • Kostenfaktoren beziffern: No-Shows, Leerlauf im Sprechzimmer und überlastete Sprechstunden
    • Bestandsaufnahme: tatsächliche Auslastung und Wartezeiten in Ihrer Praxis oder Ambulanz
    • Wo KI bei der Terminierung und der Patientensteuerung ansetzt
    • Datenquellen für eine treffsichere Planung, etwa Terminhistorie, Termintyp und Vorlaufzeit
    • Live-Demo: Für einen einzelnen Termin wird die Ausfallwahrscheinlichkeit (No-Show) als Kennzahl angezeigt
  2. Teil 2

    Modul 2 – Prognose: Ausfälle vorhersagen, Ressourcen aus Daten planen

    • No-Show-Prognosen als Grundlage für gezielte Overbooking-Strategien
    • Terminlängen, Behandlungsräume und Personal aus Daten statt aus Erfahrungswerten planen
    • Übung: Die Ausfallwahrscheinlichkeit von Terminen modellieren und die maßgeblichen Einflussgrößen bestimmen
    • Fairness und Patientenerlebnis: Überbuchung darf einzelne Patientengruppen nicht benachteiligen
  3. Teil 3

    Modul 3 – Kommunikation: Erinnerungen, Chatbots und Ersteinschätzung

    • Recall-Kampagnen und automatische Terminerinnerungen, ausgerichtet an Ausfallrisiko und Termintyp
    • Chatbots, die auf Website oder Telefonleitung Termine vergeben und eine Ersteinschätzung vornehmen
    • Triage-Unterstützung: Nutzen und Haftungsgrenzen bei der Einstufung der Dringlichkeit
    • Übung: Eine Erinnerungslogik entwerfen, etwa Zeitpunkt, Kanal und Nachfassen bei hohem Ausfallrisiko
    • Automatisierte Nachrichten so gestalten, dass der persönliche Ton der Praxis erhalten bleibt
  4. Teil 4

    Modul 4 – Umsetzung: PVS-Anbindung, Datenschutz und Empfangsteam

    • Integration in Praxisverwaltungssysteme (PVS) und vorhandene Terminkalender
    • Datenschutz, wenn Patientinnen und Patienten per SMS, E-Mail oder Chat angeschrieben werden
    • Fallstudie: wie eine Einrichtung Auslastung und Wartezeiten verbessert hat
    • Empfang und MFA-Team in die neue Terminsteuerung einbeziehen
    • Ihr Fahrplan: erste Maßnahme, benötigte Daten und Kennzahl, an der der Erfolg abgelesen wird

VoraussetzungenTechnisches Vorwissen wird nicht benötigt.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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