RAG & LLM: 62 Stunden weniger Dokumentationsaufwand pro Woche…

Künstliche Intelligenz & Gesundheitswesen

Die Herausforderung

PDF-Flut und manuelle Zusammenfassung

Ein großer Verbund ambulanter Pflege bündelt mehrere Einrichtungen. Täglich gehen Hunderte PDF-Pflegeberichte, Arztbriefe und interne Formulare ein. Qualitätsmanagement und Leitungskräfte mussten diese Dokumente öffnen, Stichpunkte manuell in Systeme übertragen und für Teams zusammenfassen – ein Prozess, der frustrierte und zu Überstunden führte.

Fehler entstanden, wenn Informationen untergingen oder doppelt erfasst wurden. Schichtübergaben verloren Zeit, weil Kerninfos in langen Dokumenten versteckt waren.

Datenschutz als harte Randbedingung

Gleichzeitig war klar: Jede KI-Lösung musste streng datenschutzkonform sein und darf keine Patientendaten für Training zweckentfremden. Öffentliche Chat-Tools oder undokumentierte Cloud-Dienste scheiterten an Compliance und Vertrauen der Teams.

„Wir wollen Zeit für Menschen – nicht für PDF-Wände. Aber ohne Kontrolle und EU-Hosting kommt keine KI bei uns in den Alltag.“

Akzeptanz nur mit Review, nicht Autopilot

Pflegekräfte sollten Entlastung spüren, ohne dass maschinelle Texte ungeprüft in Akten landen. Review-Workflow, Rollen und Nachvollziehbarkeit waren Pflicht – nicht optional.

Qualitätsmanagement brauchte Nachweise, welche Dokumente wann ausgewertet und von wem freigegeben wurden.

Unsere Lösung

Einblicke in die Lösung

RAG-Wissensdatenbank in abgeschottetem Pfad

Groenewold IT Solutions hat eine interne KI-Wissensdatenbank mit RAG-Architektur umgesetzt: Dokumente werden in einem abgeschotteten Verarbeitungspfad ingestiert, in Chunks zerlegt, vektorisiert und nur innerhalb definierter Mandantenräume abgefragt.

Large Language Models erzeugen strukturierte Kurz-Zusammenfassungen, Pflichtfelder und Warnhinweise. Vertiefung: KI-Wissensdatenbank, KI-Einführung; Themen-Hub KI.

Review-Dialog, EU-Hosting, Governance

Mitarbeitende bestätigen Kurzinfos in einem Review-Dialog; Medikationsänderungen und Warnhinweise werden nicht ohne Freigabe übernommen. Hosting und Schlüsselverwaltung wurden so gewählt, dass Auftragsverarbeitung innerhalb der EU erfolgen kann; Zugriffe sind rollenbasiert und vollständig nachvollziehbar.

KI wird zum Werkzeug für Lesen und Ordnen – nicht zum unkontrollierten Chat mit Rohdaten. Budget: Kostenrechner KI-Wissensdatenbank; Abgrenzung: Individualsoftware vs. Standardsoftware.

„Die KI holt Fakten aus den Unterlagen – wir prüfen und unterschreiben. Entlastung mit Kontrolle, genau das brauchen wir im Gesundheitsbereich.“

Erweiterbarkeit und Schulung

Neue Dokumentklassen und interne Richtlinien lassen sich nachziehen, ohne die Vertraulichkeit der Klienten zu gefährden. Schulung fokussierte auf Review statt Prompt-Spielerei – Akzeptanz stieg messbar.

Made in Germany: Konzeption und Umsetzung durch Groenewold IT Solutions in Leer/Ostfriesland.

Ergebnisse

62 Stunden weniger Lesepflege pro Woche

Nach Einführung und Schulung (illustratives Szenario): rund 62 Stunden manuelle Lesepflege und Zusammenfassung pro Woche eingespart – verteilt auf QM, Leitung und stellvertretende Pflegedienstleitung.

Deutlich schnellere Übergaben zwischen Schichten, weil Kerninfos auf einen Blick vorliegen.

Weniger Doppelpflege, hohe Akzeptanz

Weniger doppelte Datenpflege in der Dokumentation; Review-Schritte sind nachweisbar. Hohe Akzeptanz, weil Pflegekräfte die KI als Unterstützung erleben, nicht als zusätzliche Last.

Die Lösung ist erweiterbar um weitere Dokumenttypen und interne Richtlinien – ohne die Vertraulichkeit der Klienten zu gefährden.

RAG-Pipeline und Mandantentrennung

Ingestion, Chunking, Vektorisierung

PDFs und interne Formulare durchlaufen einen abgeschotteten Verarbeitungspfad; Chunks werden mandantenscharf indexiert. Abfragen laufen nur innerhalb definierter Berechtigungen.

Keine Zweckentfremdung von Patientendaten für Modelltraining – Verarbeitung im Auftrag, EU-Hosting.

Strukturierte Ausgabe und Warnhinweise

LLM liefert Pflichtfelder, Kurzsummary und Alerts (z. B. Medikationsänderungen); Format ist für Pflegesysteme und QM-Listen konsistent.

Review, Protokollierung und Rollout

Review-Dialog und Nachvollziehbarkeit

Freigaben werden protokolliert; wer wann welche Kurzinfo bestätigt hat, ist auditierbar. Ohne Freigabe kein Schreiben in produktive Aktenfelder.

Schulung und schrittweise Dokumentklassen

Rollout begann mit Pflegeberichten und Arztbriefen; weitere Dokumenttypen folgten nach Validierung mit QM. Teams wurden auf „prüfen statt neu tippen“ geschult.

Features

Funktionen im Überblick

RAG-basierte Auswertung interner PDFs und Akten
Strukturierte Kurzinfos und Pflichtfelder mit Review-Workflow
Mandanten- und rollenbasierte Zugriffe (DSGVO-orientiert)
Keine Zweckentfremdung von Patientendaten für Modelltraining
Nachvollziehbare Protokollierung von Abfragen und Freigaben
Erweiterbar um neue Dokumentklassen und Richtlinien

Häufige Fragen zur KI-Dokumentation in der ambulanten Pflege

Wo entlastet KI die Dokumentation in der ambulanten Pflege konkret?

Vor allem bei Verlaufsnotizen, Leistungsnachweisen, Uebergaben und der Strukturierung wiederkehrender Freitexte. In Kombination aus KI-Wissensdatenbank und App-Entwicklung entstehen mobile Prozesse, die Dokumentation direkt in den Tourenalltag integrieren.

Wie bleibt KI-Dokumentation in der Pflege DSGVO-konform?

Entscheidend sind rollenbasierter Zugriff, klare Speicherorte, minimale Datennutzung und nachvollziehbare Protokolle. Mit Softwareentwicklung und KI-Kosten laesst sich ein Setup planen, das Datenschutz, Fachlichkeit und Wirtschaftlichkeit zusammenbringt.

Kann KI auch mit pflegefachlichen Standards und internen Leitlinien arbeiten?

Ja, wenn Leitlinien, Formulare und interne Standards als kontrollierte Wissensbasis gepflegt werden. Genau hier hilft eine KI-Wissensdatenbank, die Antworten auf offizielle Vorgaben und hausinterne Prozesse stuetzt statt auf unkontrollierte Freitextmuster.

Wie startet man ein Pflegeprojekt mit möglichst wenig Risiko?

Sinnvoll ist ein Pilot für einen klaren Dokumentationstyp, ein kleines Team und wenige Schnittstellen zum Pflegesystem. Beispiele aus KI-Projekten und mobile App-Entwicklung helfen, den Einführungsumfang realistisch zu definieren.

Transparenz zu dieser Case Study

Damit die Angaben oben einzuordnen sind, legen wir offen, um welche Art von Projekt es sich handelt, worauf die Ergebnisse beruhen und wer den Text fachlich geprüft hat. Mehr zu unserem Projektvorgehen und ein Überblick über allen Referenzprojekten.

Falltyp: Illustrative Szenario-Fallstudie – kein benanntes Kundenprojekt – Modellhafte Darstellung auf Basis vergleichbarer Projekte. Genannte Zahlen sind gerechnet, nicht bei einem benannten Kunden gemessen.
Messgrundlage: Modellierte Zeitersparnis bei Lese- und Dokumentationspflege pro Woche, Umfang der Doppelerfassung und Akzeptanz im Pflegeteam bei durchgängigem Review-Workflow.
Erhebungszeitraum: Angenommener Betrachtungszeitraum eines Pflegeverbunds über mehrere Monate
Datenquelle: Erfahrungswerte aus unseren KI- und Dokumentationsprojekten im Gesundheitswesen; keine Patientendaten ausgewertet.
Einordnung: Keine Messwerte eines realen Auftraggebers. Die Zahlen dienen der Größenordnung, nicht als Zusage.
Veröffentlichungsstatus: nicht erforderlich
Freigabeumfang: Illustratives Szenario ohne benannten Kunden; eine Kundenfreigabe ist nicht erforderlich.
Evidenznachweis: Modellannahmen und Berechnungsgrundlage im internen Evidenzdatensatz.
Fachliche Prüfung: Björn Groenewold, Geschäftsführer der Groenewold IT Solutions GmbH und der Hyperspace GmbH – zuletzt geprüft am 8. September 2026

Änderungshistorie

8. September 2026Evidenzangaben zur Case Study „KI-Dokumentation in der ambulanten Pflege“ ergänzt: Falltyp, Messgrundlage, Datenquelle und fachliche Prüfung.
24. Februar 2026Ergebnisse und Lösungsbeschreibung der Case Study „KI-Dokumentation in der ambulanten Pflege“ überarbeitet und die englische Fassung angeglichen.
1. Januar 2025Case Study „KI-Dokumentation in der ambulanten Pflege“ veröffentlicht.

RAG & LLM: 62 Stunden weniger Dokumentationsaufwand pro Woche (ambulante Pflege)