Sturzrisiko-Prognose für Pflegebedürftige

Das echte Ausmaß des Problems

Stürze sind das häufigste Unfallgeschehen in deutschen Pflegeeinrichtungen. Laut Robert Koch-Institut stürzt in stationären Einrichtungen schätzungsweise jeder zweite Bewohner mindestens einmal pro Jahr. Die Folgen sind gravierend: Oberschenkelhalsbrüche, die häufigste schwere Sturzverletzung, sind bei Pflegebedürftigen mit einem erhöhten Sterblichkeitsrisiko verbunden. 20 bis 30 Prozent der Betroffenen sterben binnen eines Jahres nach einer schweren Sturzverletzung (Deutsche Gesellschaft für Geriatrie).

Und hier steht die wichtigste Korrektur dieser Seite. Eine frühere Fassung rechnete vor, ein schwerer Oberschenkelhalsbruch verursache 25.000 bis 40.000 Euro Behandlungskosten, und summierte das für eine Einrichtung mit 80 Bewohnern auf „75.000 bis 200.000 Euro jährliche Folgekosten”. Die Rechnung selbst geht auf. Die Zuordnung nicht.

Behandlung, Operation und Rehabilitation zahlt die Krankenkasse, nicht die Einrichtung. Diese Zahlen gehören in den Business Case der GKV, nicht in den eines Hauses, das die Sensorik kaufen soll. Was die Einrichtung tatsächlich trifft, ist kleiner und anders zusammengesetzt:

• Entgeltminderung während der Abwesenheit. Liegt eine Bewohnerin im Krankenhaus, wird das Heimentgelt nach § 87a Abs. 1 SGB XI gekürzt. Was fehlt, ist die Differenz, nicht der volle Pflegesatz.
• Der Platz danach. Kommt die Bewohnerin nicht zurück, steht das Bett leer, bis es neu belegt ist. Das ist der größte Einzelposten, und er hängt an eurer Warteliste, nicht an der Sturzrate.
• Nacharbeit nach dem Ereignis. Sturzprotokoll, Arztkontakt, Angehörigengespräch, Meldung, Nachbesprechung. Das ist Leitungs- und Fachkraftzeit und fällt sicher an.
• Haftung. Selten, dann teuer, und in beide Richtungen nicht kalkulierbar.

Rechne diese vier Posten für euer Haus selbst durch. Die Summe wird deutlich unter den sechsstelligen Beträgen liegen, die auf dieser Seite standen.

Der Medizinische Dienst bewertet Sturzprävention explizit als Qualitätsaspekt. Einrichtungen ohne nachweisbares, dokumentiertes Sturzpräventionskonzept bekommen das im Prüfbericht zu spüren. Eine frühere Fassung dieser Seite behauptete an dieser Stelle, eine schlechtere „Note” korreliere direkt mit niedrigerer Belegungsquote. Die Pflegenoten sind seit 2019 abgeschafft, seit dem 1. Oktober 2019 gilt die indikatorenbezogene Qualitätserhebung nach § 114b SGB XI. Es gibt keine Note, und für eine Kausalkette von der Prüfung zur Belegung haben wir keinen Beleg gefunden.

Das Frustrierendste: Viele Stürze wären vermeidbar. Die bekannten Risikofaktoren, Ganginstabilität, bestimmte Medikamentenkombinationen (Sedativa, Antihypertensiva, Antidepressiva), kognitive Einschränkungen, nächtliche Verwirrtheit, nachlassende Muskelkraft, veränderte Mobilität, sind in den Pflegeakten dokumentiert. Nur werden sie selten systematisch zusammengeführt. Ein KI-System kann diese bekannten Faktoren kontinuierlich überwachen und Risikopersonen identifizieren, bevor das Sturzereignis eintritt.

Mit vs. ohne KI, ein ehrlicher Vergleich

Einschätzung auf einen Blick

Zeitersparnis, sehr niedrig (1/5) Sturzprävention spart primär keine tägliche Arbeitszeit, sie reduziert Risiken und Kosten. Der Alert-Workflow erzeugt sogar einen kleinen Zusatzaufwand (Alerts prüfen, Maßnahmen einleiten). Der Wert dieses Use Cases liegt nicht in Zeitersparnis, sondern in verhinderten Ereignissen. Das schwächste Profil in der Pflege-Kategorie auf dieser Dimension.

Kosteneinsparung, niedrig (2/5) Diese Bewertung stand bis zu dieser Überarbeitung auf 5 von 5, begründet mit 30.000 Euro Behandlungskosten je verhindertem Oberschenkelhalsbruch. Diese 30.000 Euro sind Geld der Krankenkasse. Für das Haus, das die Sensorik bezahlt, bleiben Entgeltminderung, Nacharbeit und ein Haftungsrisiko, und dagegen stehen bei voller Sensorik-Ausstattung fünfstellige Jahreskosten. Rechne den Abschnitt „Was es kostet” durch, bevor du diesen Anwendungsfall als Sparmaßnahme verkaufst.

Schnelle Umsetzung, niedrig (2/5) Der einfachste Einstieg (Assessment-basiertes Alert-System ohne Sensorik) ist in 4–6 Wochen möglich. Die vollständige sensor-basierte Lösung braucht 3–6 Monate: Datenschutzklärung, Hardware-Installation, Software-Integration, Schulung. Das ist die längste Implementierungsdauer in der Pflege-Kategorie.

ROI-Sicherheit, niedrig (2/5) Die Sturzrate ist messbar, sobald die Baseline steht. Nur beantwortet sie die Geldfrage nicht. Bei 3–5 schweren Ereignissen im Jahr ist ein Rückgang um ein oder zwei Fälle vom Zufall nicht zu trennen, saisonale Schwankungen kommen dazu, und die vermiedenen Behandlungskosten landen ohnehin bei der Kasse. Was du belegen kannst: dass jede Risikomeldung zu einer dokumentierten Maßnahme geführt hat. Das ist ein Qualitäts- und Haftungsnachweis, kein ROI.

Skalierbarkeit, mittel (3/5) Kosten steigen linear mit der Bettenanzahl (Sensormatten-Hardware). Kein Skalierungsvorteil durch Größe, anders als Software-basierte Lösungen, die mit mehr Nutzern nicht proportional teurer werden.

Richtwerte, stark abhängig von Einrichtungstyp, Bewohnermix und Sensorik-Lösung.

Was das System konkret macht

Schritt 1, Assessment-Daten strukturiert erfassen Grundlage ist eine digitale Erfassung standardisierter Sturz-Assessments: Morse Fall Scale oder Hendrich II bei der Aufnahme und regelmäßig danach. Diese Scores sind etabliert und beim Medizinischen Dienst eingeführt. Wenn deine Einrichtung diese Assessments noch auf Papier macht, ist die Digitalisierung der erste Schritt, ohne sie kann KI nicht auf die Daten zugreifen.

Schritt 2, Medikamentenplan als Risikofaktor einbeziehen Bestimmte Medikamentenklassen erhöhen das Sturzrisiko signifikant: Sedativa, Antidepressiva (besonders trizyklische), Antihypertensiva, Diuretika, Antiepileptika. Diese Information liegt im Medikamentenplan, sie wird aber selten systematisch mit dem Mobilitätsstatus abgeglichen. KI macht diesen Abgleich automatisch und kontinuierlich.

Schritt 3, Sensor-Daten einbeziehen (optional, aber wirkungsvoll) Bewegungssensoren (Matten unter der Matratze, Wearables) erfassen Veränderungen im Gangbild, Schlafmuster und Aktivitätsniveau. Ein Bewohner, der früher täglich 20 Minuten durch den Gang gegangen ist und dies in der letzten Woche auf 5 Minuten reduziert hat, zeigt ein verändertes Muster, ohne Sensor bleibt das unsichtbar. Carepredict gibt für den eigenen Dienst an, Veränderungen bis zu 7 Tage vor einem Sturzereignis zu erkennen. Das ist eine Anbieterangabe aus US-Einrichtungen, keine unabhängige Studie, und eine frühere Fassung dieser Seite machte daraus an einer Stelle „3 bis 14 Tage” und an der nächsten „bis zu 7 Tage”. Es gilt die Anbieterangabe.

Schritt 4, Risikoalgorithmus und Alert Das Modell berechnet täglich für jeden Bewohner einen kombinierten Risiko-Score aus Assessment-Werten, Medikamentenprofil, Aktivitätsdaten und Tageszeit (Nacht = Hochrisikophase). Wenn der Score über einen Schwellenwert steigt, wird ein Alert an die Pflegedienstleitung und den zuständigen Dienst gesandt.

Schritt 5, Maßnahme einleiten und dokumentieren Der Alert führt zu einer konkreten, dokumentierten Präventionsmaßnahme: Medikamenten-Prüfung durch den Arzt, Physiotherapie, Hüftprotektor, Anpassung der Umgebung (Nachtlicht, Toilettenstuhl, Bettposition), engere Kontrollen. Diese Maßnahme wird im System vermerkt, was die Dokumentation für die Qualitätsprüfung erheblich verbessert.

Zwei Dinge, die hier nicht stehen dürfen, obwohl sie bis zu dieser Überarbeitung hier standen. Erstens Bettgitter: Ein Bettseitenteil, das eine Bewohnerin am Verlassen des Bettes hindert, ist eine freiheitsentziehende Maßnahme und braucht nach § 1831 BGB eine richterliche Genehmigung oder eine wirksame Einwilligung. Der Expertenstandard Sturzprophylaxe rät davon ab, weil Bewohner darüber klettern und die Sturzhöhe dann größer ist. Bettgitter sind keine Standardantwort auf einen Risikoscore. Zweitens die stündliche Nachtkontrolle: Sie unterbricht den Schlaf, und Schlafmangel erhöht nächtliche Verwirrtheit und damit das Sturzrisiko. Wer die Kontrollfrequenz erhöht, muss begründen, warum das bei diesem Menschen mehr nützt als schadet.

Und hier liegt die Kostenfalle dieses Anwendungsfalls. Ein Score verhindert keinen Sturz, eine Maßnahme tut das, und die Maßnahme kostet Personalzeit, und zwar wegen der Falsch-Positiven für mehr Bewohner als nötig. Rechne mit: Acht als hochriskant markierte Bewohner, je zwei zusätzliche nächtliche Kontrollen von fünf Minuten, das sind 80 Minuten pro Nacht, rund 40 Stunden im Monat, bei 30 Euro Vollkosten also gut 1.200 Euro monatlich. Diese Position stand in keiner Fassung dieser Seite und ist größer als die Lizenzkosten.

Rechtliche Besonderheiten

Sturzprävention hat mehrere rechtliche Dimensionen, die nicht ignoriert werden können:

Haftungsrecht: Wenn ein Bewohner stürzt und die Einrichtung kein nachweisbares Sturzpräventionskonzept hatte, ist das ein Haftungsrisiko. KI-basierte Risikoüberwachung mit dokumentierten Alerts und eingeleiteten Maßnahmen ist ein starkes Haftungsschutz-Argument.

MD-Prüfung und SGB XI: Sturzprävention ist ein explizites Prüffeld des Medizinischen Dienstes. Systematische, digital nachweisbare Präventionsmaßnahmen verbessern die MD-Bewertung direkt.

DSGVO Art. 9 und Sensordaten: Bewegungssensoren, die den Schlaf- und Aktivitätsstatus einer Person erfassen, verarbeiten Gesundheitsdaten im Sinne von Art. 9 DSGVO. Nicht biometrische Daten: Als biometrisch gelten nach Art. 4 Nr. 14 DSGVO nur Daten, die zur eindeutigen Identifizierung einer Person verarbeitet werden, und das leistet eine Drucksensormatte nicht. Am Schutzniveau ändert das nichts, wohl aber an der Begründung im Datenschutzkonzept. Voraussetzungen: Rechtsgrundlage nach Art. 9 Abs. 2, dokumentiertes Datenschutzkonzept, AVV mit dem Sensor-Anbieter.

EU AI Act: Anhang III zählt die Hochrisiko-Bereiche abschließend auf, und die Sturzrisiko-Prognose steht dort nicht. Der Gesundheitsbereich kommt in Anhang III nur mit der Triage in der Notfallversorgung vor (Nr. 5 Buchst. d). Der einschlägige Weg ist der andere, Art. 6 Abs. 1 in Verbindung mit Anhang I, und der führt über das Medizinprodukterecht. Entscheidend ist die Zweckbestimmung des Herstellers: Wer sein System als Vorhersage eines Gesundheitszustands anbietet, auf die hin Präventionsmaßnahmen eingeleitet werden, liefert Informationen für eine Behandlungsentscheidung. Das ist nach MDR Regel 11 in der Regel mindestens Klasse IIa und braucht eine Benannte Stelle, und damit ist das System Hochrisiko-KI. Wer es dagegen als reines Organisations- und Pflegeplanungswerkzeug ohne medizinische Zweckbestimmung in Verkehr bringt, wie es mehrere deutsche Pflegesoftware-Anbieter tun, fällt weder unter die MDR noch unter das Hochrisiko-Regime. Frag den Anbieter deshalb nach der Zweckbestimmung und nach dem CE-Zertifikat, nicht nach einem AI-Act-Siegel. Die Einstufungsregel des Art. 6 Abs. 1 gilt ab dem 2. August 2027, die Pflichten aus Kapitel III Abschnitte 1 bis 3 (Risikomanagement, Daten-Governance, technische Dokumentation, Protokollierung, menschliche Aufsicht) ab dem 2. August 2028. Unabhängig davon gilt Art. 4 seit dem 2. Februar 2025: Betreiber müssen die Entwicklung der KI-Kompetenz ihres Personals unterstützen.

Konkrete Werkzeuge, was wann passt

Carepredict (carepredict.com), spezialisierte US-amerikanische Plattform, die Wearable-Sensordaten mit KI-Analyse kombiniert. Der Anbieter gibt an, Veränderungen im Aktivitätsmuster bis zu 7 Tage vor einem Sturz zu erkennen; eine unabhängige Prüfung dieser Angabe kennen wir nicht. In deutschen Einrichtungen wenig verbreitet. Preis auf Anfrage.

Livy Care / Carecos, deutsche Systeme mit Matten-Sensorik und Mobilbenachrichtigung. Für das deutsche Marktumfeld und die DSGVO-Anforderungen besser positioniert als US-Anbieter. Zur Integration in Medifox DAN und Vivendi hieß es auf dieser Seite, sie sei „in Entwicklung”; frag den Anbieter, was heute tatsächlich produktiv läuft, und lass dir eine Referenzeinrichtung nennen.

Azure Machine Learning , für Einrichtungen mit IT-Kapazitäten: Azure Machine Learning ermöglicht den Aufbau eines einrichtungsspezifischen Sturzrisiko-Modells auf Basis der eigenen historischen Pflegedaten. Hoher Einrichtungsaufwand, vollständig anpassbar, EU-Datenspeicherung möglich.

Claude für manuelle Analyse, als Low-Tech-Einstieg: Exportiere einmal wöchentlich eine anonymisierte Übersicht aller Bewohner mit ihren Assessment-Scores, Medikamenten und Mobilitätsstatus. Claude analysiert die Kombinationsrisiken und hebt Hochrisiko-Profile hervor. 18 Euro/Monat, kein Produktivsystem, aber ein Proof-of-Concept.

make.com , für Alert-Automatisierung: Wenn ein Assessment-Score im Pflegesystem einen Schwellenwert überschreitet, sendet make.com automatisch eine Benachrichtigung. Einfache Ergänzung ohne komplexe KI-Lösung. Ab 9 Euro/Monat.

Datenschutz und Datenhaltung

Sturzrisiko-Prognosen verarbeiten Gesundheitsdaten einer besonders vulnerablen Gruppe, das erzeugt die höchsten Datenschutzanforderungen im Pflegebereich.

DSGVO Art. 9 gilt vollumfänglich: Assessment-Scores, Medikamentenpläne, Diagnosen und Bewegungsdaten aus Sensoren sind besondere Kategorien personenbezogener Daten. Die Verarbeitung ist nur auf Basis von Art. 9 Abs. 2 lit. h (medizinische Versorgung) oder expliziter Einwilligung zulässig. Bei Bewohnern mit Demenz oder eingeschränkter Einwilligungsfähigkeit muss der gesetzliche Betreuer zustimmen.

Was keine Rechtsgrundlage ist: Eine frühere Fassung dieser Seite nannte „§ 75b SGB XI (Pflege-Digitalisierungsgesetz)” als Rechtsgrundlage für die Verarbeitung. Ein Gesetz dieses Namens gibt es nicht, und eine Förder- oder Digitalisierungsvorschrift ist ohnehin keine Erlaubnisnorm nach Art. 9 DSGVO. Die Rechtsgrundlage ist Art. 9 Abs. 2 lit. h DSGVO in Verbindung mit § 22 BDSG (Gesundheitsversorgung und Pflege durch Fachpersonal unter Berufsgeheimnis), ergänzt um die Einwilligung dort, wo die Verarbeitung über die Versorgung hinausgeht. Kläre das schriftlich mit eurem Datenschutzbeauftragten, bevor der erste Sensor hängt.

Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) nach Art. 28 DSGVO: Jeder externe Anbieter, der auf Bewohnerdaten zugreift, ob Sensor-System, Analyse-Plattform oder Claude, braucht einen AVV. Das gilt auch für Cloud-Dienste mit EU-Serverstandort.

Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) nach Art. 35 DSGVO: Sturzrisiko-Prognose mit Sensordaten und automatisierten Entscheidungshinweisen für eine vulnerable Gruppe ist ein klassischer DSFA-Pflichtfall. Diese Abschätzung muss vor dem Produktivbetrieb dokumentiert vorliegen.

Toolspezifisches:

• Carepredict: US-amerikanisch. Für deutsche Einrichtungen ohne SCC-Prüfung problematisch, Patientengesundheitsdaten nicht ungeschützt in US-Systeme
• Livy Care / Carecos: Deutsche Anbieter, DSGVO-Dokumentation mitgeliefert, AVV verfügbar
• Claude / make.com: Nur für anonymisierte oder pseudonymisierte Daten, keine Klarnamen oder direkt identifizierende Patientenmerkmale ohne vorherige AVV-Unterzeichnung

Was es kostet, realistisch gerechnet

Einstieg, Assessment-basiertes Alert-System ohne Sensorik

• Digitale Pflegesoftware mit Assessment-Modul: im bestehenden Lizenzpreis (wenn vorhanden)
• make.com : 9 Euro/Monat
• Zeitaufwand Konfiguration: 10–20 Stunden einmalig, bei 30 Euro Vollkosten also 300–600 Euro und damit mehr als die Lizenz im ganzen Jahr
• Laufend: Alert-Bearbeitung und die daraus folgenden Maßnahmen, siehe unten

Vollständige Sensor-basierte Prävention

• Wearable/Matten-Sensorik: 50–150 Euro/Bewohner/Monat (je nach System)
• KI-Analyse-Plattform: 500–2.000 Euro/Monat
• Einrichtungsaufwand: 2–4 Wochen mit Techniker-Support
• Maßnahmenzeit nach den Alerts, siehe unten

Die Rechnung, die hier stand, und warum sie nicht stimmte

Sie lautete: 80 Bewohner, 18 Sturzereignisse im Jahr, davon 4 schwere zu je 30.000 Euro. Das System senkt die schweren Fälle um 30 Prozent, also 1,2 Fälle, also 36.000 Euro. Gegen 2.000 Euro Systemkosten im Monat, 24.000 Euro im Jahr, bleibe ein Plus von 12.000 Euro. Dann folgte der Satz, realistisch seien eher 1 bis 2 verhinderte Fälle und damit „deutlich besser”. Drei Fehler stecken darin.

Erstens fehlt die Hälfte der Kosten. Die 2.000 Euro im Monat sind laut derselben Seite nur die Analyse-Plattform. Die Sensorik kostet zusätzlich 50 bis 150 Euro je Bewohner und Monat. Schon für die 16 Bewohner mit dem höchsten Risiko sind das 800 bis 2.400 Euro monatlich, für alle 80 sind es 4.000 bis 12.000. Die Jahreskosten liegen also nicht bei 24.000, sondern je nach Ausbaustufe zwischen 34.000 und 168.000 Euro.

Zweitens fehlen die Maßnahmenkosten vollständig. Siehe oben: Die zusätzlichen Kontrollen für die als riskant markierten Bewohner kosten in der Größenordnung 1.200 Euro im Monat, und zwar dauerhaft, auch für die Falsch-Positiven.

Drittens gehören die 36.000 Euro nicht der Einrichtung. Es sind vermiedene Behandlungskosten, und die trägt die Krankenkasse.

Bleibt: Für ein einzelnes Haus rechnet sich die sensorbasierte Vollausstattung über vermiedene Sturzkosten nicht. Das assessment-basierte Alert-System für 9 Euro im Monat ist eine andere Frage, dort stehen den Kosten der Konfiguration und der Alert-Bearbeitung ein echter Qualitäts- und Haftungsnutzen gegenüber. Wenn du Sensorik willst, begründe sie mit Versorgungsqualität und Nachtsicherheit, nicht mit einem ROI. Und verhandle mit der Pflegekasse, wem der Nutzen zufällt, bevor du das Budget bindest.

Drei typische Einstiegsfehler

1. Ohne Baseline-Daten starten. Wenn du nicht weißt, wie viele Sturzereignisse es im letzten Jahr gab, aufgeteilt nach Schweregrad, kannst du hinterher keine Wirkung zeigen. Bevor du beginnst: die letzten 12 Monate Sturzprotokolle auswerten. Diese Zahl ist dein Referenzwert, und sie ist außerdem die einzige, mit der du prüfen kannst, ob die Größenordnungen auf dieser Seite überhaupt zu deinem Haus passen.

2. Zu viele Alerts konfigurieren. Wenn jede kleine Veränderung im Assessment-Score einen Alert auslöst, ignoriert das Pflegeteam das System nach 2 Wochen. Alarm-Fatigue ist ein gut dokumentiertes Problem. Empfehlung: Starte mit einem engen Risiko-Schwellenwert (nur die Top-10 % nach Risiko-Score), beobachte 4 Wochen, justiere dann.

3. Bewohnerzustimmung nicht dokumentieren. Matten-Sensoren unter der Matratze sind technisch minimal-invasiv. Aber sie erfassen Körperbewegungen von Pflegebedürftigen, das sind personenbezogene Daten. Informierte Einwilligung ist rechtlich erforderlich. Bei Bewohnern mit Demenz muss der gesetzliche Betreuer zustimmen. Dieser Schritt braucht Zeit und Sorgfalt, ihn zu überspringen ist ein Haftungsrisiko.

Was mit der Einführung wirklich passiert, und was nicht

Was passiert: In den ersten Wochen gibt es mehr Aktivität rund um Risikobewohner, Alerts werden bearbeitet, Maßnahmen eingeleitet, dokumentiert. Das erzeugt temporär mehr Aufwand, nicht weniger. Der Entlastungseffekt kommt durch verhinderte Sturzereignisse und die damit verbundenen aufwändigen Nacharbeiten.

Was nicht passiert: Das System ersetzt nicht die pflegerische Beobachtung. Pflegekräfte kennen ihre Bewohner, das KI-System sieht Datenmuster, die Pflegekräfte nicht systematisch überblicken können. Beide Perspektiven ergänzen sich, eine ersetzt die andere nicht.

Typischer Widerstand: „Unsere Pflegekräfte kennen die Bewohner, die brauchen kein System, das ihnen sagt, wer gefährdet ist.” Das individuelle Wissen der Pflegenden ist unersetzlich. Aber es ist nicht systematisch. Eine Nachtdienst-Mitarbeiterin, die nur zweimal wöchentlich Dienst hat, kennt die Bewegungsmuster eines Bewohners über drei Wochen nicht, das Sensorsystem schon.

Realistischer Zeitplan mit Risikohinweisen

Häufige Einwände, und was dahintersteckt

„Sensortechnologie ist zu teuer.” Der Einstieg braucht keine Sensorik. Die Lizenz für ein assessment-basiertes Alert-System mit make.com kostet 108 Euro im Jahr. Ehrlicherweise ist die Lizenz aber der kleinste Posten: 10–20 Stunden Konfiguration und die laufende Bearbeitung der Alerts kosten ein Vielfaches davon. Sensorik ist trotzdem der Skalierungsschritt, nicht der Einstiegspunkt, und sie ist die Stufe, bei der die Kosten den nachweisbaren Nutzen überholen.

„Was ist mit Datenschutz bei Sensoren?” Matten-Sensoren messen Druck und Bewegung, kein Bild, kein Ton, keine Identifikationsmerkmale. Trotzdem sind es Gesundheitsdaten nach Art. 9 DSGVO, und die Rechtsgrundlage ist Art. 9 Abs. 2 lit. h DSGVO in Verbindung mit § 22 BDSG, nicht eine Digitalisierungsvorschrift im SGB XI. Eine Datenschutzfolgenabschätzung ist Pflicht, aber kein unüberwindliches Hindernis. Professionelle Anbieter liefern die Dokumentation mit.

„Wir haben zu wenig IT-Infrastruktur.” Das Assessment-Alert-System läuft über vorhandene Pflegesoftware und make.com, keine eigene Server-Infrastruktur nötig. Die Sensor-Lösung braucht WLAN-Abdeckung auf Station, das ist der häufigste tatsächliche IT-Engpass.

Woran du merkst, dass das zu dir passt

Das passt zu dir, wenn:

• Ihr habt mehr als 10 Sturzereignisse pro Jahr und weißt, dass manche davon bei besserer Überwachung vermeidbar gewesen wären
• Sturzprävention wurde in der letzten Prüfung des Medizinischen Dienstes als Verbesserungsfeld genannt
• Assessments werden digital erfasst oder die Einführung steht an
• Die Einrichtung hat Bewohner mit multiplen Sturzrisikofaktoren (Demenz, Polypharmazie)

Das passt noch nicht zu dir, wenn:

• Die Pflegedokumentation ist noch papierbasiert, ohne digitale Datengrundlage kein KI-System
• Das Team ist bereits überlastet mit Alarm-Management aus anderen Systemen, dann zuerst bestehende Alerts reduzieren
• Es gibt keine Person, die das System konfiguriert, auswertet und monatlich reviewt

Das kannst du heute noch tun

Erstelle eine einfache Auswertung: Wie viele Sturzereignisse hatte deine Einrichtung in den letzten 12 Monaten? Wie viele davon mit schweren Verletzungen? Und: Welche Risikofaktoren waren bei den schweren Fällen dokumentiert, Demenz, Polypharmazie, nächtliche Unruhe?

Diese Analyse dauert 2–3 Stunden und ist der erste Schritt. Dann nutze folgenden Prompt:

Quellen & Methodik

• Robert Koch-Institut: Sturzprävalenz in vollstationären Pflegeeinrichtungen. Achtung beim Weiterrechnen: Wenn jede zweite Bewohnerin mindestens einmal im Jahr stürzt, liegt ein 80-Betten-Haus bei mindestens 40 Sturzereignissen im Jahr, nicht bei den 15 bis 20, mit denen eine frühere Fassung dieser Seite rechnete. Erhebe deine eigene Zahl, bevor du irgendeine Reduktionsquote daraufsetzt.
• Deutsche Gesellschaft für Geriatrie (DGG): Mortalitätsrisiko nach Oberschenkelhalsbruch bei Pflegebedürftigen
• Carepredict (2024): Anbieterangabe zum Frühwarnfenster, bis zu 7 Tage, aus US-Pflegeheim-Daten
• Qualitätsprüfungs-Richtlinien (QPR) für die vollstationäre Pflege, beschlossen vom Medizinischen Dienst Bund nach § 114a Abs. 7 SGB XI: Sturzprävention als explizites Qualitätsprüffeld
• § 1831 BGB: Genehmigungsvorbehalt für freiheitsentziehende Maßnahmen, einschlägig für Bettseitenteile
• § 87a Abs. 1 SGB XI: Entgeltminderung bei Abwesenheit, der tatsächliche Erlösausfall der Einrichtung bei einer Krankenhauseinweisung
• DSGVO Art. 9 Abs. 2 lit. h in Verbindung mit § 22 BDSG: Rechtsgrundlage für die Verarbeitung von Gesundheits- und Sensordaten in der Pflege
• Nicht belegbar und deshalb nicht mehr auf dieser Seite: ein „§ 75b SGB XI (Pflege-Digitalisierungsgesetz)” als Rechtsgrundlage, ein Frühwarnfenster von 3 bis 14 Tagen, Behandlungskosten von 25.000 bis 40.000 Euro als Folgekosten der Einrichtung, sowie der Zusammenhang zwischen Prüfergebnis und Belegungsquote
• EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689 in der Fassung der Verordnung (EU) 2026/1744), Art. 6 Abs. 1 und Anhang I: Sturzrisiko-Prognose wird Hochrisiko-KI über das Medizinprodukterecht, nicht über Anhang III. Einstufungsregel ab 2. August 2027, Pflichten ab 2. August 2028
• MDR (Verordnung (EU) 2017/745), Anhang VIII Regel 11: Software, die Informationen für Diagnose- oder Therapieentscheidungen liefert, ist in der Regel mindestens Klasse IIa