Heilmittelabrechnung ohne Rücksendung

Das echte Ausmaß des Problems

Die Heilmittel-Richtlinie des Gemeinsamen Bundesausschusses (G-BA) ist das Regelwerk, das bestimmt, wann und wie Physiotherapie zulasten der GKV erbracht und abgerechnet werden darf. Die HeilM-RL ist komplex, und sie wird regelmäßig geändert.

Zuletzt wurde sie zum 1. Januar 2025 überarbeitet (Fassung vom 29. Oktober 2024, g-ba.de). Parallel dazu läuft seit November 2024 die Blankoverordnung in der Physiotherapie für die Schulter-Diagnosen, geregelt nicht in der HeilM-RL selbst, sondern in einem Vertrag nach § 125a SGB V. Jede Änderung bedeutet: Abrechnungsregeln, die gestern galten, können heute anders gelten.

Die häufigsten Ablehnungsgründe, die zu Rücksendungen führen:

• ICD-10-Code passt nicht zur Diagnosegruppe: Eine Verordnung für Krankengymnastik (KG) mit dem ICD-10-Code M54.9 (Rückenschmerzen, nicht näher bezeichnet) kann abgelehnt werden, wenn die Kasse eine spezifischere Diagnose fordert oder der Code außerhalb der zulässigen Diagnosegruppe liegt
• Abgelaufene Verordnungsfrist: Für dringlich markierte Verordnungen muss die Behandlung innerhalb von 14 Kalendertagen begonnen werden; bei Standardverordnungen sind es 28 Tage (§ 15 HeilM-RL). Wird diese Frist nicht eingehalten, verliert die Verordnung ihre Gültigkeit
• Falscher Verordnungstyp: Verwechslung von Krankengymnastik (KG) und Krankengymnastik in Gruppen (KGG) oder Krankengymnastik auf neurophysiologischer Grundlage (KGN), unterschiedliche Abrechnungsregeln, unterschiedliche Diagnosegruppen-Anforderungen
• Langfristverordnung falsch eingeordnet: Hier war eine frühere Fassung dieser Seite schlicht falsch. Sie behauptete, wer „im Regelfall mehr als sechs Verordnungen in zwölf Monaten” ausstelle, brauche eine Langfristgenehmigung. Den „Regelfall” und die „Verordnung außerhalb des Regelfalls” gibt es seit dem 1. Januar 2021 nicht mehr. Stattdessen nennt die HeilM-RL je Diagnosegruppe eine orientierende Behandlungsmenge; sie zu überschreiten ist zulässig, wenn die Ärztin es begründet, und braucht keine Kassengenehmigung. Eine Langfristverordnung nach § 32 Abs. 1a SGB V betrifft Patientinnen mit schwerer dauerhafter funktioneller Beeinträchtigung: Für die in Anlage 2 der HeilM-RL gelisteten Diagnosen gilt sie genehmigungsfrei, für vergleichbar schwere, nicht gelistete Fälle kann sie bei der Kasse beantragt werden und gilt als genehmigt, wenn die Kasse nicht binnen vier Wochen entscheidet. Die Zahl der Vorverordnungen spielt dabei keine Rolle
• Nicht korrekte Frequenzangaben: Die HeilM-RL gibt Frequenzempfehlungen je nach Diagnosegruppe; Abweichungen können zu Rücksendungen führen, wenn sie nicht medizinisch begründet sind

Laut § 125 SGB V regeln Rahmenverträge zwischen Krankenkassen und den Physiotherapieverbänden die Vergütung. Diese Verträge enthalten kassenseitige Auslegungsregeln, die über die reine HeilM-RL hinausgehen, und die nicht immer öffentlich dokumentiert sind.

Typischer Bearbeitungszeitraum nach einer Rücksendung: 6 bis 12 Wochen bis zur Korrektur und erneuten Einreichung. In dieser Zeit liegt das Geld für erbrachte Leistungen beim Kostenträger.

Unterscheide dabei zwei sehr verschiedene Fälle, denn sie sind wirtschaftlich nicht dasselbe:

• Korrigierbare Rücksendungen (falscher Code, fehlende Angabe, unklare Frequenz): Das Geld kommt, nur später. Der Schaden sind die Nacharbeit und die Wochen, in denen die Forderung offen steht.
• Endgültige Ablehnungen (abgelaufene Verordnungsfrist ist der klassische Fall): Die Behandlungen sind erbracht, die Verordnung ist ungültig, und du bekommst dafür nichts. Das ist der echte Verlust, und es ist der Fall, den ein Prüfschritt am zuverlässigsten verhindert, weil Fristen die einzige der fünf Fehlerarten sind, die sich rein rechnerisch feststellen lässt.

Mit vs. ohne KI, ein ehrlicher Vergleich

Einschätzung auf einen Blick

Zeitersparnis, mittel (3/5) Der Zeitgewinn liegt primär in den eingesparten Wochen für Rücksendungsbearbeitung, nicht in der direkten Beschleunigung der täglichen Arbeit. Wenn eine Verordnung nicht zurückgesendet wird, spart das 30 bis 60 Minuten Nacharbeit, aber dieser Zeitgewinn verteilt sich unsichtbar auf viele einzelne Fälle. Deshalb kein hoher Score: Die Zeitersparnis ist real, aber schwerer spürbar als zum Beispiel beim Diktat-Workflow.

Kosteneinsparung, sehr hoch (5/5) Mit einer Präzisierung, die frühere Fassungen dieser Seite schuldig blieben: Nicht jede Rücksendung ist ein Umsatzverlust. Die meisten werden korrigiert und dann bezahlt, dort verlierst du Zeit und Zinsen, nicht Umsatz. Umsatz verlierst du bei den endgültigen Ablehnungen, vor allem bei abgelaufener Verordnungsfrist: Dann ist die komplette Verordnung futsch, und eine Verordnung über sechs bis zehn Einheiten zu 15 bis 30 Euro sind 90 bis 300 Euro, für Behandlungen, die deine Therapeutinnen bereits geleistet haben. Ein bis zwei solcher Fälle im Monat sind der eigentliche Grund für diese Bewertung, nicht die Zahl der Rücksendungen insgesamt.

Schnelle Umsetzung, mittel (3/5) Der Einstieg mit einem Prompt ist sofort möglich, aber der Prompt braucht echtes HeilM-RL-Regelwissen, damit er zuverlässig prüft. Ein generischer “Prüfe diese Verordnung”-Prompt ist zu unspezifisch. Entweder du bringst das Regelwissen selbst mit (erfahrene Praxis) oder du nimmst dir Zeit, den Prompt sorgfältig aufzubauen. Deshalb kein 4 oder 5 auf dieser Achse, mehr Vorarbeit als beim reinen Textdiktat.

ROI-Sicherheit, sehr hoch (5/5) Das ist der stärkste Aspekt dieses Use Case: Der ROI ist direkt messbar. Du zählst Rücksendungen vor und nach der KI-Prüfung. Die Verbesserung ist eindeutig einer Maßnahme zuzuordnen. Keine Interpretation, kein Schätzen, entweder kommt die Verordnung zurück oder nicht. Diese Messbarkeit ist selten.

Skalierbarkeit, mittel (3/5) Der Prüfaufwand wächst proportional mit dem Verordnungsvolumen. Bei integrierten Abrechnungstools (wie optica ) läuft der Check automatisch. Beim manuellen Prompt-Workflow ist jede Verordnung ein eigener Schritt, das skaliert nicht linear mit dem Wachstum. Deshalb kein höherer Score.

Richtwerte, abhängig von aktuellem Fehlerniveau, Kassentyp und Verordnungsvolumen deiner Praxis.

Was die KI konkret prüft

Generative KI kann eine Heilmittelverordnung auf regelbasierte Fehler prüfen, genau wie bei der BEMA-Prüfung in der Zahnarztpraxis. Das Prinzip: Du gibst die Verordnungsfelder ein, der Prompt trägt das Regelwissen, die KI vergleicht und markiert Abweichungen.

Was prüfbar ist:

1. ICD-10-Code gegen Diagnosegruppe: Die HeilM-RL definiert, welche Diagnosegruppen welche Heilmittel indizieren. KI kann prüfen, ob der ICD-10-Code auf der Verordnung zur abgerechneten Diagnosegruppe passt, zum Beispiel ob ein neurophysiologisches Verfahren (KGN) bei einer orthopädischen Diagnose zulässig ist

2. Verordnungsdatum gegen Behandlungsbeginn: Liegt zwischen Ausstellungsdatum und erstem Behandlungstermin mehr als 28 Tage (oder 14 Tage bei dringlich)?

3. Verordnungstyp: Ist KG, KGG oder KGN die korrekte Leistungsform für die angegebene Diagnose?

4. Langfristverordnung: Steht auf der Verordnung eine Diagnose aus Anlage 2 der HeilM-RL, die eine genehmigungsfreie Langfristverordnung trägt? Oder wurde eine Langfristverordnung beantragt und liegt die Genehmigung vor? (Nicht: „mehr als sechs Verordnungen in zwölf Monaten”, diese Schwelle gibt es seit der Abschaffung des Regelfalls 2021 nicht mehr)

5. Frequenzangaben: Sind die angegebenen Behandlungsfrequenzen plausibel im Rahmen der HeilM-RL-Empfehlungen?

Was nicht prüfbar ist:

KI kennt keine kassenindividuelle Auslegungspraxis. Manche Kassen interpretieren die HeilM-RL enger als andere, zum Beispiel bei bestimmten ICD-10-Codes oder Diagnosegruppen-Grenzen. Diese kassenseitigen Sonderregeln sind nicht öffentlich dokumentiert und nicht durch KI abbildbar. Der KI-Check ersetzt keine Rücksprache mit dem Kassenvertrag-Beauftragten deines Verbands bei strittigen Einzelfällen.

Konkrete Werkzeuge, was wann passt

optica , wenn du eine vollintegrierte Abrechnungslösung willst optica ist auf Heilmittelerbringer spezialisiert und prüft Verordnungen im Rahmen der Abrechnungsvorbereitung auf Vollständigkeit und Fristkonformität. Die regelbasierte Prüfung ist direkt in den Abrechnungsworkflow integriert, du bekommst Warnungen, bevor du einreichst. Empfehlenswert für Praxen mit hohem GKV-Volumen, die Abrechnung und Prüfung in einem System wollen.

theorg , wenn einfache Bedienung wichtiger ist als Funktionstiefe theorg ist die schlankere der beiden Abrechnungslösungen, gut für kleinere Praxen, die ohne lange Einarbeitungszeit eine funktionierende GKV-Abrechnung wollen. Weniger Funktionstiefe als optica, aber niedrigere Einstiegshürde.

ChatGPT oder Claude mit dem Prompt unten, kostenloser Soforteinstieg Kein Vertrag, kein Setup. Du tippst die Verordnungsfelder in den Prompt, die KI prüft auf die häufigsten Fehlertypen. Einschränkung: Kein automatischer Datenzugriff auf deine Praxissoftware, kein Lernen über Zeit, jede Verordnung ist ein manueller Schritt. Für eine erste Fehleranalyse und für Praxen mit überschaubarem GKV-Volumen ein sinnvoller Einstieg.

Nicht für Heilmittelpraxen: EPIKUR EPIKUR taucht in manchen Marktübersichten als Heilmittel-Software auf, ist nach unserer Toolseite aber auf Psychotherapie und Arztpraxen ausgelegt, nicht auf Physiotherapie. Für die GKV-Heilmittelabrechnung sind optica und theorg die passenden Kandidaten.

Zusammenfassung: Wann welcher Ansatz

• Mehr als 100 GKV-Verordnungen pro Monat, Integration in bestehende Abläufe → optica
• Einfacher Einstieg, kleinere Praxis, erste Fehleranalyse → theorg
• Soforteinstieg, kostenlos, manueller Workflow → ChatGPT oder Claude mit dem Prompt unten

Datenschutz und Datenhaltung

Heilmittelverordnungen enthalten Patientennamen, Diagnosen und behandelnde Ärzte, allesamt Gesundheitsdaten nach Art. 9 DSGVO. Das bedeutet: Erhöhte Schutzanforderungen und Pflicht zum Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit jedem Dienstleister, dem diese Daten zugänglich sind.

Abrechnungssoftware ( optica , theorg ): Beide Anbieter sind auf den deutschen Heilmittelmarkt spezialisiert, betreiben Rechenzentren in Deutschland und haben AVV-Verträge als Standardbestandteil. Für den produktiven Einsatz mit echten Patientendaten geeignet, ohne zusätzliche Datenschutzprüfung (Anbieterverträge im Einzelfall prüfen).

ChatGPT und Claude (Standard-Tarife): Standard-Tarife sind nicht für personenbezogene Patientendaten geeignet, keine EU-Datenhaltung, keine standardmäßige AVV-Vereinbarung.

Lösung für den Prompt-Workflow: Anonymisiere vor der Eingabe. Für die Verordnungsprüfung braucht die KI nur: Diagnosegruppe, ICD-10-Code, Ausstellungsdatum, Behandlungsstart, Leistungsform, Anzahl der Verordnungen im Behandlungszeitraum. Kein Patientenname, kein Geburtsdatum, keine Krankenversichertennummer. Wenn du diese Felder anonymisierst, kann die KI vollständig prüfen, ohne Datenschutzrisiko.

Was du vor dem Produktivbetrieb klären musst:

1. AVV mit dem gewählten Softwareanbieter abschließen (Pflicht nach Art. 28 DSGVO)
2. Bei Nutzung von ChatGPT oder Claude: Anonymisierungsregel für das Team festlegen
3. Für striktere Anforderungen: Enterprise-Tarife von Claude (Anthropic EU) prüfen

Was es kostet, realistisch gerechnet

Szenario: Physiotherapiepraxis, 4 Therapeuten, ca. 120 GKV-Verordnungen pro Monat

Laufende Kosten monatlich:

• optica Viva: 38 € für die Inhaberin, 30 € je Therapeutin in Vollzeit, 17 € für den Empfang; mit Inhaberin, drei Therapeutinnen und Empfang also 38 + 3 mal 30 + 17, rund 145 €/Monat. Die Heilmittel-Abrechnung als Dienstleistung kostet zusätzlich eine Provision, die optica nur auf Anfrage nennt
• theorg: Preise auf Anfrage, Listenpreise veröffentlicht der Anbieter nicht
• ChatGPT / Claude für anonymisierte Prüfung: 0 bis 23 €/Monat (der kostenlose Tarif reicht meist, zeigt in Deutschland aber seit August 2026 Werbung)

Was du dagegenrechnen kannst:

Bei 120 Verordnungen und einer heutigen Rücksendequote von 5 Prozent sind das 6 Rücksendungen im Monat. Sortiert nach dem, was sie wirklich kosten:

• Nacharbeit: 6 × 30 Minuten = 3 Stunden. Bewertet mit 30 bis 50 Euro sind das 90 bis 150 Euro, allerdings als Zeitwert, nicht als Bargeld. Wenn die Abrechnung von einer angestellten Bürokraft ohne Überstunden gemacht wird, spart der Wegfall keine Lohnsumme.
• Endgültige Ablehnungen: Nehmen wir an, eine der sechs Rücksendungen ist eine abgelaufene Verordnung und damit unrettbar. Eine Verordnung über sechs bis zehn Einheiten zu 15 bis 30 Euro sind 90 bis 300 Euro echter, verlorener Umsatz im Monat. Das ist der größte Posten der Rechnung.
• Liquiditätsverzögerung: Fünf korrigierbare Fälle zu je 90 bis 300 Euro, jeweils sechs bis zwölf Wochen später bezahlt. Das bindet im Schnitt 500 bis 1.700 Euro. Als Zinsverlust sind das ein paar Euro im Monat. Es ist ein Liquiditäts-, kein Ertragsproblem, und frühere Fassungen dieser Seite haben das nicht sauber getrennt.

Wenn die Prüfung die Rücksendequote von 5 auf 2 Prozent drückt, fallen rund 60 Prozent dieser Positionen weg: etwa 55 bis 90 Euro Zeitwert plus 55 bis 180 Euro nicht mehr verlorener Umsatz, also grob 110 bis 270 Euro im Monat.

Daraus folgt eine unbequeme, aber klare Empfehlung: Der kostenlose Prompt-Workflow rechnet sich immer. Ein Software-Abo wie optica Viva für rund 145 Euro im Monat, dazu die Abrechnungsprovision, rechnet sich über diesen Prüfschritt allein nur im oberen Teil dieser Spanne, und nur, wenn du wirklich bei fünf Prozent Rücksendequote startest. Frühere Fassungen dieser Seite behaupteten, das Abo sei „bereits bei drei vermiedenen Rücksendungen im Monat” gedeckt; drei vermiedene Rücksendungen sind 45 bis 75 Euro Zeitwert, das deckt kein Abo für rund 145 Euro.

Konservatives Szenario: Eine vermiedene Rücksendung im Monat, davon in jedem zweiten Monat eine, die sonst endgültig abgelehnt worden wäre: rund 15 bis 25 Euro Zeitwert plus im Schnitt 45 bis 150 Euro geretteter Umsatz, also 60 bis 175 Euro. Das trägt den kostenlosen Prompt-Workflow mühelos und ein Software-Abo eher nicht. Deshalb: Miss zuerst deine Rücksendequote, dann entscheide. Der Prompt kostet nichts und gibt dir genau diese Zahl.

Wie du den ROI misst: Zähle drei Monate lang deine Rücksendungen und notiere den Grund. Nach Einführung der KI-Prüfung: dieselbe Zählung. Die Differenz ist dein ROI, direkt, ohne Interpretationsspielraum.

Drei typische Einstiegsfehler

1. Den Prompt zu allgemein halten. “Prüfe diese Verordnung auf Fehler” ist kein wirksamer Prüf-Prompt. Die KI braucht spezifisches Regelwissen: Welche Fristen gelten wann? Welche ICD-10-Codes passen zu welchen Diagnosegruppen? Welche Langfristgenehmigungsregeln? Ein guter Prüf-Prompt enthält die relevanten HeilM-RL-Regeln als explizite Prüfliste, nicht als Zusammenfassung, sondern als konkrete Wenn-Dann-Bedingungen. Der Prompt unten in diesem Artikel zeigt, wie das aussieht.

2. Keine Anonymisierung vor der Eingabe in Standard-KI-Dienste. Wer Patientennamen und Versichertennummern in ChatGPT eingibt, verletzt DSGVO und Berufsgeheimnis. Das ist vermeidbar: Die KI braucht keine personenbezogenen Daten zum Prüfen, nur die Verordnungsfelder ohne Patientenidentität. Lege vor dem ersten Einsatz eine klare Praxisregel fest.

3. Die KI-Prüfung nicht mit Kassenvertrag-Wissen kombinieren. Dies ist der schleichende Fehler: Die KI prüft korrekt nach HeilM-RL, aber der kassenspezifische Rahmenvertrag deines Verbands enthält Auslegungsregeln, die darüber hinausgehen. Manche Kassen lehnen bestimmte ICD-10-Codes ab, die formal zulässig wären. Diese Regeln ändern sich und sind nicht öffentlich dokumentiert. Wer nur auf den KI-Check vertraut und nie mit dem Kassenvertrag-Beauftragten des eigenen Therapeutenverbands spricht, hat eine blinde Stelle in der Prüfung. Die KI reduziert Fehler erheblich, sie ersetzt das Vertragswissen nicht vollständig.

Was mit der Einführung wirklich passiert, und was nicht

Die größte Hürde ist nicht die Technik, sondern der Workflow-Umbau.

Damit ein KI-Prüfcheck wirkt, muss er vor der Einreichung stattfinden, nicht danach. Das klingt offensichtlich. In der Praxis sieht es so aus: Die Abrechnung wird gesammelt und monatlich eingereicht. Der KI-Check muss in diesen Einreichungsworkflow integriert werden. Wenn das nicht passiert, bleibt das Tool ungenutzt.

Drei typische Adoptionshürden:

“Wir haben keine Zeit für einen zusätzlichen Schritt.” Der KI-Check dauert bei einem Prompt-Workflow 5 bis 10 Minuten für einen Verordnungsstapel. Das ist kein großer Aufwand, aber er muss explizit in den Monatszyklus eingeplant sein. Empfehlung: Die Person, die die Abrechnung vorbereitet, ist für den Check verantwortlich. Eine Checkliste im Abrechnungsordner reicht als Erinnerung.

“Das haben wir immer so gemacht.” Wenn die aktuelle Fehlerquote unbekannt ist (weil Rücksendungen nicht systematisch dokumentiert werden), fehlt die Dringlichkeit. Der erste Schritt ist nicht das KI-Tool, es ist die Messung. Zähle drei Monate lang, wie viele Verordnungen zurückgesendet werden und warum.

Integrations-Tool kaufen, aber nicht konfigurieren. Wer optica oder theorg kauft, aber die Verordnungsprüffunktion nicht aktiviert oder falsch konfiguriert, zahlt für etwas, das nicht läuft. Prüfe bei der Einrichtung explizit: Welche Prüfregeln sind aktiviert? Welche kassenspezifischen Anpassungen sind möglich?

Realistischer Zeitplan mit Risikohinweisen

Häufige Einwände, und was dahintersteckt

„Unsere Abrechnung läuft gut, wir hatten kaum Rücksendungen.” Vielleicht stimmt das. Aber: Weißt du, wie viele Verordnungen du wegen schlechter Fristlage gar nicht erst eingereicht hast? Und: Haben sich seit der letzten größeren HeilM-RL-Anpassung (Januar 2025) deine Regeln geändert? Eine 30-Minuten-Fehleranalyse mit dem Prompt unten zeigt dir, ob du wirklich auf dem aktuellen Stand bist.

„KI kann die HeilM-RL nicht richtig kennen.” Das stimmt, allgemeine Modelle wie ChatGPT kennen die aktuelle HeilM-RL nur bis zu ihrem Trainings-Cutoff. Deshalb ist der Prompt so gebaut, dass er die relevanten Regeln explizit enthält, anstatt zu erwarten, dass die KI sie “aus dem Gedächtnis” kennt. Das Regelwissen kommt von dir (aus der aktuellen HeilM-RL), die KI wendet es an. Diese Aufteilung ist robuster als ein “KI weiß das schon”-Ansatz.

„Das klingt nach mehr Aufwand, nicht weniger.” Beim Einstieg: ja, kurz. Einmal einen soliden Prompt aufbauen, einmal den Workflow in den Monatszyklus integrieren. Danach: weniger Aufwand, weil die Rücksendungsbearbeitung wegfällt. Für den kostenlosen Prompt-Workflow liegt der Break-even bei einer einzigen vermiedenen Rücksendung. Für ein Software-Abo liegt er deutlich höher, siehe die Rechnung im Kostenabschnitt.

Woran du merkst, dass das zu dir passt

• Du hast in den letzten sechs Monaten mindestens zwei Rücksendungen von Kassen erhalten, egal aus welchem Grund: Das ist das Signal, dass ein systematischer Prüfschritt fehlt
• Deine Abrechnung wird von einer Person vorbereitet, die nicht täglich mit HeilM-RL arbeitet, Empfangskraft, Büroassistenz oder Teilzeitkraft: Die Fehlerquote steigt, wenn das Regelwissen nicht täglich aktiviert wird
• Du rechnest mit mehr als drei verschiedenen Kassen ab, je mehr Kassenverträge, desto mehr kassenindividuelle Auslegungsregeln, desto höher das Risiko, eine davon nicht zu kennen
• Die HeilM-RL hat sich seit eurer letzten Schulung geändert, seit Januar 2025 gilt eine neue Fassung; wer nicht nachgeschult hat, hat blinde Stellen

Wann es sich (noch) nicht lohnt, drei harte Ausschlusskriterien:

1. Unter 20 GKV-Verordnungen pro Monat und noch nie eine Rücksendung. Der Einführungsaufwand übersteigt den erwartbaren Nutzen. Der kostenlose Prompt-Check bleibt trotzdem sinnvoll als einmalige Fehleranalyse, aber kein Grund, Software anzuschaffen.

2. Praxis arbeitet überwiegend Privat oder Selbstzahler. Dieser Use Case ist auf GKV-Heilmittelabrechnung nach HeilM-RL zugeschnitten. Privatpatienten-Abrechnung folgt anderen Regeln, ein anderes Thema.

3. Wenn deine Abrechnungsfehlerquote unter 2 Prozent liegt, ist der Einführungsaufwand kaum gerechtfertigt. Wenn du deine aktuelle Fehlerquote kennst (aus einer Messung, nicht aus dem Bauchgefühl) und sie unter zwei Prozent liegt, bringt der KI-Check marginalen Mehrwert gegenüber dem Status quo. Messe zuerst, dann entscheide.

Das kannst du heute noch tun

Öffne ChatGPT oder Claude . Suche aus dem letzten Monat drei bis fünf GKV-Verordnungen heraus. Anonymisiere die Daten: kein Patientenname, kein Geburtsdatum, keine Versichertennummer, nur Verordnungsfelder. Dann verwende den folgenden Prompt:

Quellen & Methodik

• HeilM-RL Fassung Oktober 2024: Richtlinie des Gemeinsamen Bundesausschusses über die Verordnung von Heilmitteln in der vertragsärztlichen Versorgung (Heilmittel-Richtlinie/HeilM-RL), beschlossen am 29. Oktober 2024, in Kraft ab 1. Januar 2025; g-ba.de/richtlinien/12/
• § 15 HeilM-RL (Fristen): Richtlinie des Gemeinsamen Bundesausschusses, §15 Beginn der Heilmittelbehandlung und Gültigkeit der Verordnung; g-ba.de/downloads/62-492-3676/HeilM-RL_2024-10-29_iK-2025-01-01.pdf
• § 125 SGB V (Rahmenverträge): Sozialgesetzbuch Fünftes Buch, aktuell gültige Fassung; Rahmenverträge zwischen Krankenkassen und Leistungserbringern.
• Rücksendequoten: Eine Statistik dazu haben wir nicht gefunden. Die in den Rechnungen verwendeten fünf Prozent sind eine Annahme, kein erhobener Wert, deine eigene Quote liefert die Zählung aus dem Kostenabschnitt. Die Fristen stehen in § 15 HeilM-RL, siehe oben.
• Preisangaben optica: abgeglichen mit unserer optica-Toolseite, Viva-Lizenzen je Rolle, Abrechnungsprovision auf Anfrage.
• Korrigiert: Langfristverordnung und „Regelfall”. Frühere Fassungen dieser Seite behaupteten an vier Stellen, mehr als sechs Verordnungen in zwölf Monaten lösten eine Langfristgenehmigungspflicht aus. Die Kategorien „Regelfall” und „Verordnung außerhalb des Regelfalls” wurden zum 1. Januar 2021 abgeschafft. Maßgeblich sind seither die orientierende Behandlungsmenge je Diagnosegruppe sowie die Langfristverordnung nach § 32 Abs. 1a SGB V in Verbindung mit Anlage 2 der HeilM-RL.
• Art. 9 DSGVO (Gesundheitsdaten): Datenschutz-Grundverordnung, aktuelle Fassung; besondere Kategorien personenbezogener Daten.
• AOK Gesundheitspartner zur Gültigkeit von Heilmittelverordnungen: Die bisher hier verlinkte Seite betrifft die Heilmittel-Richtlinie für Vertragszahnärzte, nicht die für Vertragsärzte, auf der diese Seite beruht. Maßgeblich ist die HeilM-RL des G-BA, verlinkt weiter oben.

Du willst wissen, wie viele deiner aktuellen Verordnungen tatsächlich fehlerhaft sind, bevor du in Software investierst? Führe den Prompt-Check mit fünf anonymisierten Fällen durch und teile das Ergebnis mit uns. Wir helfen dir einzuschätzen, ob sich ein Abrechnungstool lohnt.