EPA-konforme Dokumentation: KI-Notizen so strukturieren, dass Kopieren/Einfügen weder Abrechnung, Audits noch Versorgungskontinuität gefährdet

Sie haben gerade eine 45-minütige Sitzung beendet. Ihr KI-Schreibassistent hat in Sekunden eine saubere, strukturierte Notiz erstellt. Sie kopieren sie, fügen sie in Ihre elektronische Patientenakte ein, unterschreiben und gehen zur nächsten Sitzung über. Drei Monate später kennzeichnet ein Kostenträger-Audit die Konsultation wegen Überkodierung. Die Problemliste enthält eine Diagnose, die der Patient nie hatte. Das Assessment enthält einen Negationsfehler — „Patient verneint Brustschmerzen", obwohl der Patient diese tatsächlich angegeben hat. Und der Plan verweist auf ein Medikament, das vor zwei Sitzungen abgesetzt wurde.

Das ist kein hypothetisches Szenario. Eine 2025 in npj Digital Medicine veröffentlichte Studie, die knapp 13.000 Sätze aus 450 KI-generierten klinischen Notizen analysierte, ergab, dass 1,47 % Halluzinationen enthielten — und 44 % davon als schwerwiegend eingestuft wurden, also solche, die Diagnose und Behandlungsmanagement direkt beeinflussen könnten. Die höchsten Halluzinationsraten traten genau in den Abschnitten auf, die am wichtigsten sind: Plan (21 %), Assessment (10,5 %) und Symptome (5,2 %).

Die Frage ist nicht, ob KI klinische Notizen generieren kann. Das kann sie, und sie tut es schneller als jeder Therapeut. Die Frage ist, ob diese Notizen den Weg von der KI-Ausgabe zum Patientenakten-Eintrag überstehen, ohne die Abrechnungsgenauigkeit, die Audit-Verteidigbarkeit oder die Versorgungskontinuität zu gefährden. Im Jahr 2026, in dem das CMS sein AI Playbook v4 mit verpflichtender auditierbarer Datenherkunft einführt und das WISeR-Modell mit der Vorab-Prüfung von Dokumentation vor Zahlungsfreigabe beginnt, ist eine korrekte Strukturierung keine Option mehr.

Dieser Leitfaden liefert die praktischen Formatierungsregeln, die Sie benötigen, um KI-generierte Notizen für Kopieren/Einfügen-Workflows zu strukturieren, die einer Abrechnungsprüfung, einem behördlichen Audit und dem nächsten Therapeuten standhalten, der die Akte öffnet.

Warum die Struktur der Notiz wichtiger ist als die inhaltliche Qualität

Es gibt ein hartnäckiges Missverständnis, dass KI-Dokumentationsprobleme in erster Linie Genauigkeitsprobleme seien — dass die Notiz gut ist, wenn die KI den medizinischen Inhalt richtig wiedergibt. In der Praxis sind die meisten Dokumentationsfehler in Kopieren/Einfügen-Workflows struktureller und nicht inhaltlicher Natur.

Eine perfekt korrekte Notiz, die in den falschen Abschnitt einer Patientenakte eingefügt wird, kann eine Kodierungs-Diskrepanz auslösen. Ein klinisch korrektes Assessment, das nicht mit dem entsprechenden Plan-Element verknüpft ist, schafft eine Audit-Schwachstelle. Eine Notiz, die alles erfasst, was der Patient gesagt hat, aber die aktive Problemliste unter vier Absätzen Anamnese begräbt, wird für den nächsten Behandler unbrauchbar.

Struktur ist das, was eine Notiz über Systeme, Behandler und Zeit hinweg nutzbar macht. Darum ist das 2026 entscheidend:

• Abrechnung und Kodierung hängen von der Abschnittsausrichtung ab. Die Leistungskodierung nach den aktuellen CMS-Richtlinien basiert auf der Medizinischen Entscheidungsfindung (Medical Decision Making, MDM), nicht auf der Notizlänge. Wenn die KI umfangreiche Dokumentation generiert, aber die Komplexität der behandelten Probleme, die überprüften Daten und das Risiko des Managements nicht klar abgrenzt, kann der Kodierer — oder der automatisierte Audit-Algorithmus — das korrekte Level nicht ableiten.

• Kostenträger nutzen jetzt KI, um KI zu prüfen. Das WISeR-Modell des CMS setzt maschinelles Lernen ein, um Leistungen mit geringem Mehrwert oder medizinisch nicht notwendige Leistungen vor der Zahlung zu identifizieren. Die Betrugsanalyse-Teams des OIG testen KI/ML-Modelle, die Überkodierung erkennen, indem sie Diagnosemuster zwischen ähnlichen Behandlern vergleichen. Ihre KI-generierte Notiz wird von einem weiteren Algorithmus gelesen, der nach statistischen Ausreissern sucht.

• Versorgungskontinuität hängt von vorhersehbarer Formatierung ab. Wenn ein Spezialist einen Überweisungsbericht öffnet, sucht er nach bestimmten Abschnitten in einer bestimmten Reihenfolge. Wenn ein diensthabender Therapeut nachts um 2 Uhr einen Patienten übernimmt, braucht er die aktive Problemliste, die aktuelle Medikation und den letzten Behandlungsplan — keine Textwand ohne Struktur.

• Kopieren/Einfügen verstärkt jeden strukturellen Fehler. Studien zeigen, dass 66–90 % der Kliniker:innen routinemässig Kopieren/Einfügen in Patientenakten verwenden. Eine Studie ergab, dass Kopieren/Einfügen-Fehler zu 2,6 % der Diagnosefehler führten, die zusätzliche ungeplante Versorgung erforderten. Wenn eine KI-generierte Notiz ein strukturelles Problem hat, propagiert Kopieren/Einfügen dieses Problem über jede nachfolgende Konsultation.

Das EPA-konforme Notizschema: Abschnitt für Abschnitt

Das folgende Schema definiert, was jeder Abschnitt einer KI-generierten Notiz enthalten sollte, was er niemals enthalten sollte und wie er für eine saubere EPA-Integration formatiert werden muss. Ob Sie SOAP, APSO oder ein problemorientiertes Format verwenden — diese Regeln gelten.

Konsultationsgrund / Anlass der Sitzung

Was enthalten sein sollte:

• Ein bis zwei Sätze maximal
• Die eigenen Worte des Patienten, wenn relevant (in Anführungszeichen)
• Der klinische Kontext: Folgesitzung, neue Beschwerde, Routineuntersuchung

Was ausgeschlossen werden sollte:

• Diagnostische Sprache (dies ist der Grund des Patienten, nicht Ihr Assessment)
• Anamnese aus früheren Sitzungen (nicht automatisch aus vorherigen Konsultationen übernehmen)

Formatierungsregel: Dieser Abschnitt sollte eine einzelne Zeile oder ein kurzer Absatz sein. Wenn Ihr KI-Schreibassistent hier mehr als drei Sätze generiert, zieht er Inhalte heran, die in andere Abschnitte gehören.

Konsultationsgrund: „Mein Knie ist nach der Physiotherapie wieder geschwollen." Nachkontrolle bei Gonarthrose rechts, 6 Wochen nach Infiltration.

Anamnese / Aktuelle Beschwerden

Was enthalten sein sollte:

• Beginn, Lokalisation, Dauer, Charakter, verschlimmernde/lindernde Faktoren, Häufigkeit, Intensität
• Relevante Negativbefunde (was der Patient ausdrücklich verneint hat)
• Aussagen zur funktionellen Beeinträchtigung im Alltag

Was ausgeschlossen werden sollte:

• Elemente der Vorgeschichte, die als aktuelle Beschwerden getarnt sind
• Familienanamnese, die dem Patienten zugeschrieben wird (ein bekanntes KI-Halluzinationsmuster — wenn ein Patient sagt „meine Mutter hat Diabetes", kann die KI den Patienten selbst als Diabetiker dokumentieren)
• Inhalte der Systemübersicht (diese gehören in einen eigenen Abschnitt)

Formatierungsregel: Verwenden Sie strukturierte Sätze, keine Aufzählungszeichen. Die Anamnese sollte sich als klinische Erzählung lesen. Jedes Element muss auf etwas zurückführbar sein, das der Patient gesagt hat oder das Sie während der aktuellen Sitzung beobachtet haben.

Warnzeichen: Wenn die Anamnese Informationen enthält, die der Patient während der Sitzung nicht hätte liefern können (noch nicht vorliegende Laborwerte, noch nicht ausgewertete Bildgebung), greift die KI auf Daten früherer Konsultationen zurück oder halluziniert. Entfernen Sie diese.

Systemübersicht (Review of Systems)

Was enthalten sein sollte:

• Überprüfte Organsysteme mit relevanten positiven und negativen Befunden
• Nur Systeme, die tatsächlich während der Konsultation besprochen wurden

Was ausgeschlossen werden sollte:

• Eine umfassende 14-System-Übersicht, die automatisch aus einer früheren Sitzung übernommen wurde
• Systeme, die nirgends in der Anamnese oder im Assessment erscheinen

Formatierungsregel: Verwenden Sie ein einheitliches Format — entweder Fliesstext oder strukturierte Liste, aber mischen Sie niemals beides innerhalb derselben Notiz. Bei Verwendung von Aufzählungen:

Allgemein: Kein Fieber, kein unbeabsichtigter Gewichtsverlust
Muskuloskelettär: Schwellung rechtes Knie (positiv), keine Morgensteifigkeit > 30 Min.
Neurologisch: Kein Taubheitsgefühl oder Kribbeln in den unteren Extremitäten

Warnzeichen: Eine KI-generierte Systemübersicht, die sich von Sitzung zu Sitzung nie ändert, ist ein Dokumentationsklon. Auditoren sind speziell darin geschult, statische Systemübersichten über Konsultationen hinweg zu erkennen — dies deutet darauf hin, dass die Überprüfung nicht tatsächlich durchgeführt wurde.

Klinische Untersuchung / Objektive Befunde

Was enthalten sein sollte:

• Befunde ausschliesslich aus der aktuellen Sitzung
• Spezifische, messbare Beobachtungen (Bewegungsumfang in Grad, nicht „eingeschränkt")
• Vitalparameter dieser Konsultation

Was ausgeschlossen werden sollte:

• Untersuchungsbefunde, die automatisch aus der letzten Sitzung übernommen wurden
• Vitalparameter, die identisch mit der vorherigen Konsultation sind (ein bedeutendes Audit-Warnsignal)
• Normalbefunde für nicht untersuchte Systeme

Formatierungsregel: Verwenden Sie ein strukturiertes, System-für-System-Format. Jeder Befund sollte spezifisch genug sein, um das folgende Assessment zu stützen.

Rechtes Knie: Mässiger Erguss vorhanden. Flexion 95° (zuvor 110°).
Keine Überwärmung oder Rötung. Druckschmerz am medialen Gelenkspalt.
Vorderer Schubladentest negativ. Stabil bei Varus-/Valgusstress.

Warnzeichen: Wenn die KI eine umfassende muskuloskelettäre Untersuchung für eine Telekonsultation generiert, stimmt der Untersuchungsinhalt nicht mit dem Konsultationstyp überein. Dies ist ein häufiger Fehler von KI-Schreibassistenten, der eine unmittelbare Audit-Haftung erzeugt.

Assessment: Der Abschnitt, der Ihre Notiz ausmacht oder zunichtemacht

Das Assessment ist der Ort, an dem das klinische Denken lebt, und es ist der Abschnitt, der von Kodierern, Auditoren und nachbehandelnden Therapeut:innen am genauesten geprüft wird. Es ist auch der Abschnitt mit der zweithöchsten KI-Halluzinationsrate (10,5 % der schwerwiegenden Halluzinationen in der npj Digital Medicine-Studie).

Was enthalten sein sollte:

• Jedes aktive Problem, das während dieser Sitzung behandelt wurde, aufgelistet und nummeriert
• Der klinische Status jedes Problems (stabil, verschlechternd, neu, gelöst)
• Ihr klinisches Reasoning — warum Sie die im Plan dokumentierten Entscheidungen treffen
• Die Differentialdiagnose, wo zutreffend

Was ausgeschlossen werden sollte:

• Probleme, die während dieser Sitzung nicht behandelt wurden (diese gehören auf die Problemliste, nicht ins Assessment)
• Diagnostische Schlussfolgerungen ohne stützende Evidenz in der Anamnese oder Untersuchung
• Diagnosen, die aus früheren Sitzungen kopiert wurden, ohne Neubewertung

Formatierungsregel: Verwenden Sie ein nummeriertes, problembasiertes Format. Jedes Problem im Assessment muss ein entsprechendes Element im Plan haben. Diese Eins-zu-eins-Zuordnung ist das, wonach Auditoren suchen — sie belegt, dass jede klinische Entscheidung an ein spezifisches klinisches Problem geknüpft war.

Assessment:
1. Gonarthrose rechts (M17.11) — Verschlechterung.
   Zunahme des Ergusses und Abnahme der Beweglichkeit trotz 6 Wochen
   Physiotherapie und Kortikosteroid-Infiltration. Bildgebung indiziert
   zur Beurteilung einer strukturellen Progression.
2. Hypertonie (I10) — Stabil unter aktuellem Regime.
   RR 128/82 heute, konsistent mit den aktuellen Heimwerten.
3. Prädiabetes (R73.03) — Überwachung.
   Letzte HbA1c 5,9 % (vor 3 Monaten). Kontrollabnahme fällig.

Warum dies für die MDM-basierte Kodierung wichtig ist: Nach den CMS-Richtlinien 2026 hängt die Leistungskodierung von der Anzahl und Komplexität der behandelten Probleme, dem Umfang und der Komplexität der überprüften Daten und dem Risiko von Komplikationen oder Management ab. Ein gut strukturiertes Assessment macht jedes dieser Elemente explizit und extrahierbar.

Plan: Wo Dokumentation handlungsrelevant wird

Der Plan-Abschnitt hat die höchste Halluzinationsrate bei KI-generierten Notizen (21 % der schwerwiegenden Halluzinationen). Er ist auch der Abschnitt, der direkt Verordnungen, Rezepte, Überweisungen und Nachsorge steuert — Fehler hier haben sofortige klinische Konsequenzen.

Was enthalten sein sollte:

• Nummerierte Plan-Elemente, die jedem Assessment-Problem entsprechen
• Spezifische Massnahmen: Medikamentenänderungen (mit Dosierung, Applikationsweg, Häufigkeit), veranlasste Untersuchungen, Überweisungen
• Durchgeführte Patientenedukation und dokumentierte gemeinsame Entscheidungsfindung
• Nachsorgezeitplan
• Wiedervorstellungshinweise („kommen Sie wieder, wenn…")

Was ausgeschlossen werden sollte:

• Medikamente, die während dieser Sitzung nicht tatsächlich verordnet oder geändert wurden
• Untersuchungen, die nicht tatsächlich angeordnet wurden
• Generische Plan-Formulierungen („aktuelle Therapie fortsetzen") ohne Angabe, welche Therapie gemeint ist
• Überweisungen an Spezialisten, die nicht mit dem Patienten besprochen wurden

Formatierungsregel: Spiegeln Sie die Assessment-Nummerierung. Wenn Problem Nr. 1 die Gonarthrose rechts ist, behandelt Plan Nr. 1 die Gonarthrose rechts. Lassen Sie die KI niemals Plan-Elemente zusammenlegen oder gegenüber dem Assessment umordnen.

Plan:
1. Gonarthrose rechts:
   - Röntgen rechtes Knie veranlassen (AP, seitlich, Patella-Tangential)
   - Physiotherapie bis zum Vorliegen der Bildgebungsergebnisse pausieren
   - Meloxicam 15 mg täglich fortsetzen
   - Bei signifikanter Progression in der Bildgebung:
     orthopädische Überweisung beim nächsten Termin besprechen
   - Patient über Kühlung, Aktivitätsanpassung und
     schmerzadaptierte Belastung aufgeklärt

2. Hypertonie:
   - Lisinopril 20 mg täglich fortsetzen
   - Heimblutdruckmessung fortsetzen
   - Kontrolle beim nächsten Termin

3. Prädiabetes:
   - HbA1c, Nüchternglukose, Lipidprofil veranlassen
   - Ernährungs- und Bewegungsberatung verstärken
   - Ergebnisbesprechung beim Folgetermin in 4 Wochen

Warnzeichen: Wenn der Plan ein Medikament enthält, das der Patient nicht tatsächlich einnimmt, oder ein abgesetztes Medikament als „fortsetzen" referenziert, hat die KI auf veraltete Daten zugegriffen. Dies ist einer der gefährlichsten Kopieren/Einfügen-Fehler — er kann nachgelagert zu Medikationsfehlern führen.

Medikation

Was enthalten sein sollte:

• Aktuelle Medikamentenliste mit allen Änderungen, die während dieser Sitzung vorgenommen wurden
• Neue Verordnungen mit Dosierung, Applikationsweg, Häufigkeit und Menge
• Abgesetzte Medikamente, ausdrücklich als abgesetzt markiert (mit Begründung)

Was ausgeschlossen werden sollte:

• Die vollständige Medikationsabgleichliste, die automatisch aus der Apothekenanbindung befüllt wird (diese gehört ins Medikationsmodul der EPA, nicht in den Notizkörper)
• Freiverkäufliche Medikamente, die während der Sitzung nicht besprochen wurden
• Medikamente aus einer früheren Sitzungsliste, die nicht verifiziert wurden

Formatierungsregel: Trennen Sie klar die „aktuelle Medikation" von den „Änderungen in dieser Sitzung". Die KI sollte niemals eine Medikamentenliste generieren, ohne dass der Therapeut sie gegen die aktive Medikationsliste der Patientenakte abgleicht.

Medikamentenänderungen in dieser Sitzung:
- HINZUGEFÜGT: Keine
- FORTGESETZT: Meloxicam 15 mg p.o. 1x/Tag, Lisinopril 20 mg p.o. 1x/Tag
- ABGESETZT: Keine
- AUSSTEHEND: Neubewertung der Kniebehandlung nach Bildgebung

Aktualisierungen der Problemliste

Was enthalten sein sollte:

• Neue Probleme, die während dieser Sitzung identifiziert wurden
• Gelöste oder umklassifizierte Probleme
• Statusänderungen bei bestehenden Problemen

Was ausgeschlossen werden sollte:

• Automatisch aus früheren Konsultationen übernommene Problemlisteneinträge ohne Überprüfung
• Von der KI aus historischen Daten erneut hinzugefügte, gelöste Probleme
• Probleme auf einem Spezifitätsniveau, das durch die Evidenz der aktuellen Sitzung nicht gestützt wird

Formatierungsregel: Formulieren Sie Problemlisten-Aktualisierungen als explizite Aktionen — „Hinzufügen", „Entfernen", „Aktualisieren" — damit der Therapeut genau weiss, was im Problemlistenmodul der Patientenakte nach dem Einfügen zu ändern ist.

Aktualisierungen der Problemliste:
- AKTUALISIERUNG: Gonarthrose rechts — Status ändern von „stabil" zu „Verschlechterung"
- Keine neuen Probleme hinzugefügt
- Keine Probleme gelöst

Was Sie niemals automatisch befüllen sollten: Die kritische Ausschlussliste

Nicht jeder Abschnitt einer klinischen Notiz sollte von KI generiert oder befüllt werden. Einige Felder bergen zu viel Audit-Risiko, klinische Haftung oder Patientensicherheitsbedenken, um ohne explizite Verifizierung durch den Therapeuten zum Zeitpunkt der Dokumentation automatisiert zu werden.

Diese Felder niemals automatisch befüllen:

1. Bestätigungserklärungen (Attestation) Die Bestätigung („Ich habe die obige Dokumentation überprüft und stimme ihr zu") ist eine rechtliche Aussage des unterzeichnenden Therapeuten. Sie darf niemals vorausgefüllt, aus der Notiz eines anderen Behandlers kopiert oder automatisch generiert werden. Kostenträger behandeln die Bestätigung als persönliche Zertifizierung des Therapeuten, dass die Notiz korrekt und vollständig ist.

2. Zeitbasierte Abrechnungselemente Wenn die Konsultation auf Zeitbasis abgerechnet wird (Beratung/Koordination der Versorgung > 50 % der Sitzung oder der zeitbasierte Abrechnungsrahmen), kann die KI die Zeitdokumentation nicht generieren. Nur der Therapeut weiss, wie viel Zeit er für jede Aktivität aufgewendet hat. Automatisch generierte Zeitangaben stellen ein direktes Audit-Risiko dar.

3. Verfahrensspezifische Dokumentation Bei Eingriffen (Gelenkinjektionen, Biopsien, Wundversorgungen) sollte die KI keine Eingriffs-Notiz automatisch generieren. Die Eingriffdokumentation erfordert spezifische Elemente — Einwilligung, Timeout, Anästhesie, Technik, Komplikationen, Proben — die widerspiegeln müssen, was tatsächlich geschehen ist, nicht was typischerweise geschieht.

4. Dokumentation der informierten Einwilligung Der Inhalt des Aufklärungsgesprächs — Risiken, Nutzen, Alternativen und das Verständnis des Patienten — muss das tatsächliche Gespräch widerspiegeln. Die KI kann plausibel klingende Einwilligungsformulierungen basierend auf dem Eingrifftyp generieren, aber wenn diese nicht dem entsprechen, was tatsächlich besprochen wurde, entsteht sowohl rechtliche als auch ethische Haftung.

5. Soziale Determinanten und sensible Anamnese Substanzgebrauchsanamnese, Ergebnisse von Screenings zur psychischen Gesundheit, Screening auf häusliche Gewalt und soziale Determinanten der Gesundheit erfordern eine sorgfältige Handhabung. Das automatische Befüllen dieser Daten aus früheren Sitzungen kann veraltete oder falsche Informationen propagieren, und in einigen Rechtsordnungen unterliegen bestimmte verhaltensmedizinische Dokumentationen strengeren Regeln zum Datenaustausch (z. B. 42 CFR Part 2 in den USA oder spezifische Bestimmungen der DSGVO und des Schweizer DSG in Europa).

6. Patientenberichtete Outcome-Messungen PHQ-9-Scores, GAD-7-Scores, Funktionsstatusskalen und andere validierte Instrumente müssen die tatsächlichen Antworten des Patienten während der aktuellen Sitzung widerspiegeln. Lassen Sie die KI niemals einen früheren Score als heutigen Score übernehmen.

Formatierung für sauberes Kopieren/Einfügen: Technische Regeln

Über den klinischen Inhalt hinaus bestimmt die technische Formatierung Ihrer KI-generierten Notiz, ob sie sich sauber in die Patientenakte einfügt oder ein Durcheinander erzeugt, das manuelle Nachbearbeitung erfordert.

Regel 1: Verwenden Sie Klartext, keinen formatierten Text

Textfelder in Patientenakten entfernen oder zerstören Rich-Text-Formatierung. Fett, Kursiv, farbiger Text und Hyperlinks können verschwinden, als unleserliche Zeichen dargestellt werden oder das Notiz-Layout zerstören. Konfigurieren Sie Ihren KI-Schreibassistenten so, dass er Klartext mit struktureller Hierarchie durch Überschriften, Nummerierung und Einrückung ausgibt — nicht durch Formatierung.

Regel 2: Verwenden Sie einheitliche Abschnittsüberschriften

Gleichen Sie die Abschnittsüberschriften Ihrer KI-Ausgabe an die Abschnittsüberschriften Ihres EPA-Templates an. Wenn Ihre Patientenakte „ASSESSMENT UND PLAN" verwendet, generieren Sie nicht „A/P" oder „Assessment & Plan" oder „Beurteilung/Plan". Konsistenz verhindert Fehlausrichtungen beim Einfügen in strukturierte EPA-Felder.

Regel 3: Vermeiden Sie Sonderzeichen

Typographische Anführungszeichen, Geviertstriche, Aufzählungszeichen (•) und andere Sonderzeichen werden möglicherweise nicht auf allen EPA-Plattformen korrekt dargestellt. Verwenden Sie stattdessen gerade Anführungszeichen, einfache oder doppelte Bindestriche und Bindestriche mit Leerzeichen als Aufzählungsmarkierungen.

Regel 4: Ein Notiz-Abschnitt pro Kopiervorgang

Wenn Ihre Patientenakte separate Felder für Anamnese, Systemübersicht, Untersuchung und Assessment/Plan hat, kopieren und fügen Sie jeden Abschnitt einzeln ein, anstatt die gesamte Notiz in ein einzelnes Freitextfeld einzufügen. Dies bewahrt das strukturierte Datenmodell der EPA und stellt sicher, dass jedes Element abfragbar und auswertbar ist.

Regel 5: Entfernen Sie Metadaten vor dem Einfügen

KI-Schreibassistenten-Ausgaben können Zeitstempel, Konfidenzwerte, Sprechermarkierungen oder Sitzungs-IDs enthalten. Nichts davon gehört in die klinische Akte. Stellen Sie sicher, dass Ihr Workflow Metadaten entfernt, bevor die Notiz in die Patientenakte gelangt.

Regel 6: Überprüfen Sie ICD-10-Codes vor der Übernahme

Wenn Ihr KI-Schreibassistent Diagnosecodes vorschlägt, überprüfen Sie diese anhand der Evidenz der aktuellen Sitzung. Es wurde gezeigt, dass KI-Schreibassistenten die dokumentierten HCC-Diagnosen pro Konsultation um 14 % erhöhen — ein Teil davon spiegelt zuvor undokumentierte Erkrankungen wider, ein anderer Teil aber Überspezifizierung oder Codevorschläge, die nicht durch die Sitzungsbefunde gestützt werden.

Die Audit-bereite Checkliste: Vor der Unterschrift

Jede KI-generierte Notiz, die per Kopieren/Einfügen in eine Patientenakte gelangt, sollte diese Checkliste bestehen, bevor der Therapeut sie unterschreibt:

Inhaltsüberprüfung:

• Jede Diagnose im Assessment wird durch Befunde in der Anamnese und/oder Untersuchung gestützt
• Jedes Plan-Element entspricht einem nummerierten Assessment-Problem
• Keine Medikamente aufgeführt, die der Patient nicht tatsächlich einnimmt
• Keine Vitalparameter oder Untersuchungsbefunde aus einer früheren Sitzung übernommen
• Keine Informationen vorhanden, die während dieser Sitzung nicht besprochen oder beobachtet wurden
• Die vom Patienten berichteten Symptome stimmen mit dem überein, was der Patient tatsächlich gesagt hat (auf Negationsfehler prüfen)

Strukturelle Überprüfung:

• Abschnittsüberschriften stimmen mit den EPA-Template-Feldern überein
• Assessment-Probleme sind nummeriert und Plan-Elemente spiegeln diese Nummerierung wider
• Medikamentenänderungen sind explizit kategorisiert (hinzugefügt, fortgesetzt, abgesetzt)
• Aktualisierungen der Problemliste sind als Handlungsanweisungen formuliert (hinzufügen, entfernen, aktualisieren)
• Die Zeitdokumentation (falls zutreffend) spiegelt die tatsächliche Zeit des Therapeuten wider, nicht KI-generierte Schätzungen

Compliance-Überprüfung:

• Die Bestätigungserklärung stammt vom Therapeuten, nicht von der KI
• Die Notizkomplexität entspricht der abgerechneten Leistungsstufe
• Kein automatisch befüllter Inhalt aus früheren Sitzungen ohne Verifizierung in der aktuellen Sitzung
• Sensible Dokumentation (psychische Gesundheit, Substanzgebrauch) ist aktuell und korrekt
• Unterschrift und Qualifikation des Therapeuten sind korrekt

Kontinuitätsüberprüfung:

• Ein neuer Behandler, der diese Notiz liest, könnte das aktuelle klinische Bild verstehen, ohne frühere Notizen hinzuziehen zu müssen
• Nachsorgezeitplan und Wiedervorstellungshinweise sind spezifisch und handlungsrelevant
• Der Überweisungskontext (falls zutreffend) beinhaltet die gestellte klinische Fragestellung

Ihr KI-Notiz-Template erstellen: Ein praktisches Beispiel

Hier ist ein vollständiges, EPA-konformes KI-Notiz-Template, das alle oben genannten Formatierungsregeln umsetzt. Verwenden Sie es als Konfigurationsanleitung für Ihren KI-Schreibassistenten oder als Nachbearbeitungsvorlage.

KONSULTATIONSGRUND:
[1–2 Sätze. Patientenworte in Anführungszeichen, wenn relevant.
Klinischer Kontext: Neukonsultation/Folgetermin/Routineuntersuchung.]

ANAMNESE / AKTUELLE BESCHWERDEN:
[Narratives Format. Nur aktuelle Sitzung. Beginn, Lokalisation, Dauer,
Charakter, verschlimmernde/lindernde Faktoren, Häufigkeit, Intensität.
Relevante Negativbefunde. Funktionelle Auswirkungen.]

SYSTEMÜBERSICHT:
[Tatsächlich überprüfte Systeme. Relevante positive und negative Befunde.
Einheitliches Format — Liste oder Fliesstext, nicht beides.]

KLINISCHE UNTERSUCHUNG:
[Ausschliesslich Befunde der aktuellen Sitzung. Spezifische Messwerte.
System-für-System-Format. Konsistent mit dem Konsultationstyp.]

ASSESSMENT:
1. [Problemname (ICD-10)] — [Status: neu/stabil/verschlechternd/gelöst]
   [Klinisches Reasoning. Evidenz aus Anamnese/Untersuchung, die dieses Assessment stützt.]
2. [Problemname (ICD-10)] — [Status]
   [Klinisches Reasoning.]

PLAN:
1. [Entspricht Assessment Nr. 1]:
   - [Spezifische Massnahmen: Verordnungen, Medikamente mit Dosierung/Applikationsweg/Häufigkeit,
     Überweisungen, Patientenedukation]
   - [Wiedervorstellungshinweise]
   - [Nachsorgezeitplan für dieses Problem]
2. [Entspricht Assessment Nr. 2]:
   - [Spezifische Massnahmen]

MEDIKAMENTENÄNDERUNGEN IN DIESER SITZUNG:
- HINZUGEFÜGT: [Medikament, Dosierung, Applikationsweg, Häufigkeit — oder „Keine"]
- FORTGESETZT: [Verifizierte aktuelle Medikation]
- ABGESETZT: [Medikament, Begründung — oder „Keine"]

AKTUALISIERUNGEN DER PROBLEMLISTE:
- [HINZUFÜGEN/ENTFERNEN/AKTUALISIEREN]: [Problem — Änderungsbeschreibung]

NACHSORGE:
[Zeitrahmen. Spezifische Gründe für vorgezogene Wiedervorstellung.
Kontaktanweisungen bei dringenden Anliegen.]

PATIENTENEDUKATION:
[Besprochene Themen. Ausgehändigte Materialien.
Patient hat Verständnis verbalisiert: ja/nein.]

Die Governance-Ebene: Dokumentationsqualität jenseits einzelner Notizen

Die Qualität einzelner Notizen ist wichtig, aber 2026 benötigen Gesundheitseinrichtungen einen systematischen Ansatz für die Governance der KI-Dokumentation. Laut Wolters Kluwer ist 2026 „das Jahr der Governance" — die Leitungsebene von Gesundheitseinrichtungen holt auf gegenüber Kliniker:innen, die KI-Tools schneller eingeführt haben, als Aufsichtsstrukturen sich entwickeln konnten.

Umzusetzende organisatorische Standards:

1. Definieren Sie Ihre KI-Dokumentationsrichtlinie Jede Praxis, die KI-generierte Dokumentation verwendet, sollte eine schriftliche Richtlinie haben, die abdeckt:

• Welche KI-Tools für die klinische Dokumentation zugelassen sind
• Welche Abschnitte der Notiz die KI generieren darf
• Welche Abschnitte manuelle Eingabe durch den Therapeuten erfordern
• Wie KI-generierte Inhalte im Audit-Trail identifiziert werden
• Aufbewahrungsfristen für KI-Interaktionsprotokolle (das CMS AI Playbook v4 empfiehlt 6–10 Jahre)

2. Etablieren Sie eine Audit-Kadenz für die Dokumentationsqualität Compliance-Expert:innen empfehlen, 5–10 % der Hochrisikofälle manuell zu überprüfen. Hochrisikofälle umfassen:

• Komplexe Erkrankungen mit multiplen Komorbiditäten
• Konsultationen mit technischen Eingriffen
• Konsultationen auf hohem Leistungsniveau
• Konsultationen, bei denen der KI-vorgeschlagene Code höher war als die ursprüngliche Einschätzung des Therapeuten

3. Verfolgen Sie KI-spezifische Kennzahlen Über die Standard-Kennzahlen der Dokumentationsqualität hinaus verfolgen Sie:

• KI-Halluzinationsrate (gekennzeichnet bei der Überprüfung durch den Therapeuten)
• Korrekturrate (wie häufig Therapeut:innen KI-generierte Inhalte ändern)
• Code-Änderungsrate (wie häufig der final abgerechnete Code vom KI-Vorschlag abweicht)
• Abschnittsspezifische Fehlerquoten (welche Teile der Notiz die meiste Bearbeitung erfordern)

4. Schulung für den KI-unterstützten Workflow Klinischer Kompetenz­verlust ist ein aufkommendes Risiko, das von zahlreichen Expert:innen für Gesundheits-Governance hervorgehoben wird. Wenn die KI Notizen generiert, die zu über 90 % korrekt sind, können Therapeut:innen eine Überprüfungsmüdigkeit entwickeln und aufhören, die relevanten Fehler zu erkennen. Regelmässige Schulungen sollten umfassen:

• Häufige KI-Halluzinationsmuster, die spezifisch für Ihr Tool sind
• Techniken zur abschnittsweisen Überprüfung
• Wie man KI-vorgeschlagene Diagnosen anhand der Sitzungsevidenz verifiziert
• Warnsignale, die darauf hindeuten, dass die KI auf Daten früherer Sitzungen zurückgegriffen hat

Was das für Praxen mit mehreren Behandlern bedeutet

In Praxen mit mehreren Behandlern wird die Dokumentationskonsistenz noch kritischer. Wenn drei Therapeut:innen in derselben Praxis drei verschiedene KI-Schreibassistenten-Konfigurationen verwenden, erhalten Sie drei verschiedene Notizstrukturen — was die Fall­übernahme erschwert, das Qualitätsaudit inkonsistent macht und eine genauere Prüfung durch die Kostenträger wahrscheinlicher werden lässt.

Standardisieren Sie auf Praxisebene:

• Ein zugelassenes Notiz-Template, das alle Behandler verwenden
• Einheitliche Abschnittsüberschriften und Formatierungsregeln
• Gemeinsame Konventionen für das Problemlisten-Management
• Ein einheitliches Format für die Medikamentendokumentation
• Regelmässige Peer-Reviews der KI-generierten Dokumentation über alle Behandler hinweg

Die Compliance-Landschaft 2026: Was sich geändert hat

Mehrere Entwicklungen machen die Governance der KI-Dokumentation in diesem Jahr dringlicher als je zuvor:

Das CMS AI Playbook v4 verlangt nun eine auditierbare Datenherkunft für jede KI-Interaktion, die zur klinischen Dokumentation beiträgt. Das bedeutet, Ihre Praxis muss nicht nur die finale Notiz nachverfolgen, sondern auch die KI-Ausgabe, alle menschlichen Änderungen und die final unterschriebene Version.

Das WISeR-Modell führt eine KI-gestützte Vorab-Prüfung der Dokumentation vor Zahlung ein. Ihre KI-generierten Notizen werden von CMS-Algorithmen bewertet, bevor Sie bezahlt werden — nicht erst bei nachträglichen Audits.

Die OIG-Durchsetzung wurde auf „algorithmus-unterstützte" Kodierungsmuster ausgeweitet. Einige Kostenträger verlangen bei Audits mittlerweile die Offenlegung des KI-Einsatzes in der Dokumentation.

Die Evidenz zu ambienten KI-Schreibassistenten liegt vor. Die Kaiser-Permanente-Studie mit 7.260 Ärzt:innen über 2,58 Millionen Konsultationen zeigte, dass KI-Schreibassistenten im grossen Massstab funktionieren — aber auch, dass formale QA-Prozesse, strukturierte Feedback-Mechanismen und eine laufende Qualitätsüberwachung für die Aufrechterhaltung der Dokumentationsintegrität unerlässlich sind.

Die Erkennung von Überkodierungssignalen ist aktiv. Veröffentlichte Forschungsergebnisse zeigen, dass KI-Schreibassistenten die dokumentierten Diagnosen pro Konsultation von durchschnittlich 3,0 auf 4,1 erhöhen und die Produktivität der Behandler um 11 % steigern können. Ob dies eine bessere Dokumentation oder eine Überdokumentation widerspiegelt — die Kostenträger beobachten und reagieren mit algorithmischer Herabkodierung und Risiko-Score-Rekalibrierung.

Den Übergang meistern: Von unstrukturierter KI-Ausgabe zu EPA-konformen Notizen

Wenn Sie derzeit einen KI-Schreibassistenten mit einem Kopieren/Einfügen-Workflow verwenden, erfahren Sie hier, wie Sie zu einem strukturierteren Ansatz übergehen:

Schritt 1: Prüfen Sie Ihre aktuelle KI-Ausgabe. Nehmen Sie 10 kürzlich KI-generierte Notizen und bewerten Sie sie anhand des oben beschriebenen Abschnitt-für-Abschnitt-Schemas. Identifizieren Sie, welche Abschnitte den Standard konsistent erfüllen und welche Nachbesserung benötigen.

Schritt 2: Konfigurieren Sie das Ausgabe-Template Ihres KI-Schreibassistenten. Die meisten KI-Schreibassistenten-Plattformen erlauben es, das Ausgabeformat anzupassen. Mappen Sie Ihr Template auf das obige Schema, wobei die Abschnittsüberschriften Ihrer Patientenakte entsprechen, Assessment und Plan ein nummeriertes, problembasiertes Format verwenden und Metadaten aus der klinischen Ausgabe entfernt werden.

Schritt 3: Entwickeln Sie eine Routine zur Überprüfung vor der Unterschrift. Nutzen Sie die Audit-bereite Checkliste aus diesem Leitfaden als mentale (oder physische) Checkliste vor dem Unterschreiben jeder Notiz. Konzentrieren Sie sich besonders auf Assessment und Plan — dort treten die folgenreichsten Fehler auf.

Schritt 4: Etablieren Sie Ihre organisatorische Governance. Selbst wenn Sie als Einzeltherapeut arbeiten: dokumentieren Sie Ihre KI-Nutzungsrichtlinie, legen Sie eine Selbstaudit-Kadenz fest und verfolgen Sie Ihre Korrekturquoten. Bei einem Audit ist der Nachweis eines Governance-Rahmens Ihre stärkste Verteidigung.

Schritt 5: Überwachen Sie Drift. KI-Schreibassistenten-Ausgaben können sich nach Software-Updates ändern. Überprüfen Sie Ihre Notizqualität vierteljährlich, um eine allfällige Verschlechterung der Ausgabestruktur oder -genauigkeit zu erkennen.

Das Fazit

KI-generierte klinische Notizen sind gekommen, um zu bleiben. Die Praxen, die 2026 erfolgreich sind, werden nicht diejenigen sein, die die meisten Notizen am schnellsten generieren — es werden diejenigen sein, deren Notizen für korrekte Kodierung strukturiert, bei Audits verteidigbar und für den nächsten Behandler, der die Akte öffnet, nützlich sind.

Der Kopieren/Einfügen-Workflow verschwindet ebenfalls nicht. Für viele Praxen bleibt er der praktikabelste Weg, KI-generierte Inhalte in die Patientenakte zu übertragen. Aber Kopieren/Einfügen ohne Struktur ist Kopieren/Einfügen ohne Sicherheit. Jede Notiz, die in die Krankenakte gelangt, trägt Ihre Unterschrift und Ihre Haftung.

Strukturieren Sie Ihre KI-Notizen bewusst. Überprüfen Sie sie systematisch. Steuern Sie sie organisatorisch. Die 30 Sekunden, die Sie für die Überprüfung eines KI-generierten Assessments und Plans aufwenden, sind die günstigste Berufshaftpflichtversicherung, die Sie je abschliessen werden.

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Weiterführende Lektüre

• KI-Schreibassistent Halluzinations-Checkliste: Genauigkeit klinischer Dokumentation überprüfen
• Sitzungsbericht-Vorlage für Therapeuten: Struktur, Beispiele & Häufige Fehler
• KI-Schreibassistent vs. Diktat vs. Mitschrift: Was spart tatsächlich Zeit nach der Sitzung?
• Wie Praxen mit mehreren Behandlern Berichte standardisieren können, ohne die individuelle Stimme zu verlieren
• Template-Governance für Praxen mit mehreren Behandlern
• EU AI Act und KI-Schreibassistenten: Hochrisiko-Einstufung im Gesundheitswesen 2026

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Quellen

• Framework to Assess Clinical Safety and Hallucination Rates of LLM-Generated Clinical Notes — npj Digital Medicine
• Ambient AI Scribes and the Coding Arms Race — npj Digital Medicine Policy Brief
• Hospitals Face Compliance Challenges as CMS Unveils AI Playbook Version 4 — MD+DI
• CMS Rule for CY 2026 Highlights AI — Epstein Becker Green
• CMS Guidance for Responsible Use of AI
• AI in Medical Auditing: Managing Compliance Risk in 2026 — NAMAS
• ACDIS/AHIMA Compliant Clinical Documentation Integrity Technology Standards
• SOAP Notes — StatPearls / NCBI Bookshelf
• Safe Practices for Copy and Paste in the EHR — PMC
• Quality Assurance Informs Large-Scale Use of Ambient AI Clinical Documentation — Permanente Medicine
• Ambient AI Scribes: Learnings After 1 Year — NEJM Catalyst
• AI Scribes Save 15,000 Hours and Restore Human Side of Medicine — AMA
• 2026 Healthcare AI Trends — Wolters Kluwer
• Joint Commission Quick Safety Issue 10: Preventing Copy-and-Paste Errors in EHRs
• Clinical Documentation Best Practices for Health Systems in 2026 — Chirokhealth
• A Call to Address AI Hallucinations in Clinical Documentation — PMC