OP-Planung im Krankenhaus automatisieren und mit KI und Optimierung zu mehr Planungssicherheit

Es ist 7.40 Uhr, der erste Schnitt war für 7.30 Uhr geplant. Die Patientin ist noch nicht eingeschleust, weil ein Befund fehlte. Im Nachbarsaal läuft der erste Eingriff, aber gegen zehn kommt ein Notfall dazu, und plötzlich passt das Programm des Tages nicht mehr zusammen. Am Nachmittag wird ein Patient abgesetzt, der seit dem Vorabend nüchtern ist. Das Team im dritten Saal macht zwei Überstunden, während im vierten Saal ab 14 Uhr niemand mehr operiert.

Wer im OP-Management arbeitet, kennt solche Tage. Sie sind kein Zeichen schlechter Arbeit. Sie sind die fast zwangsläufige Folge einer Planungsaufgabe, die so viele Unsicherheiten und Abhängigkeiten enthält, dass sie sich mit Tabellen und Erfahrung allein kaum noch beherrschen lässt.

Wir bei Hex Solutions beschäftigen uns seit Jahren mit Planungsproblemen dieser Art, vor allem im Verkehr, in der Logistik und in der Industrie. Die Mathematik dahinter ist erstaunlich ähnlich. In diesem Beitrag zeigen wir, wie sich OP-Planung mit KI-Prognosen und mathematischer Optimierung verbessern lässt, was das für Auslastung und Kapazitätsmanagement bedeutet und worauf Krankenhäuser bei der Einführung achten sollten.

Warum das Thema gerade jetzt so wichtig ist

Der OP ist das wirtschaftliche Herz eines Krankenhauses. Hier entstehen große Teile der Erlöse, und hier arbeiten einige der knappsten Berufsgruppen des Hauses, von der Anästhesie über die Fachpflege bis zu den Operationstechnischen Assistenten. Gleichzeitig verändern sich die Rahmenbedingungen gerade grundlegend.

In Deutschland ordnet die Krankenhausreform die Versorgung über Leistungsgruppen neu. Nach aktuellem Stand sollen die Länder die Leistungsgruppen bis Ende 2026 zuweisen, die Vorhaltevergütung wird ab 2028 budgetwirksam. Für viele Häuser heißt das, dass sich Leistungen an weniger Standorten bündeln und dort mehr Eingriffe in denselben Sälen stattfinden müssen. Gleichzeitig verlagert die Ambulantisierung einen Teil der Eingriffe in andere Strukturen, was die Planung zusätzlich verändert. In Österreich stehen viele Häuser unter dem Druck, Wartezeiten für planbare Eingriffe transparent zu machen und zu verkürzen, und auch in der Schweiz wächst der Kostendruck.

In allen drei Ländern gilt dasselbe. Wer mehr Leistung mit knappem Personal erbringen will, muss die vorhandenen Kapazitäten besser nutzen. Und genau dort setzt eine intelligente OP-Planung an.

Was eine OP-Minute wirklich kostet

Über die Kosten einer OP-Minute wird viel diskutiert, und die Zahlen gehen weit auseinander, je nachdem, was man einrechnet. Eine 2025 veröffentlichte Untersuchung einer unfallchirurgischen Universitätsklinik kam allein für die Personalkosten auf rund 5,63 Euro pro OP-Minute, bei einer typischen Besetzung aus Anästhesie, Chirurgie und Fachpflege. Nimmt man Sachkosten, Infrastruktur und Gemeinkosten hinzu, liegen Schätzungen deutlich höher.

Wichtiger als die genaue Zahl ist eine andere Erkenntnis. Ein großer Teil der Kosten eines OP-Saals ist fix. Das Personal ist eingeplant, der Saal ist gerüstet, die Geräte stehen bereit, ob operiert wird oder nicht. Jede ungenutzte Stunde ist deshalb verlorene Kapazität, und jede Überstunde ist zusätzlicher Aufwand, der auf ohnehin belastete Teams fällt. Der eigentliche Hebel liegt also nicht darin, einzelne Minuten zu sparen, sondern darin, Leerlauf und Überstunden gleichzeitig zu reduzieren.

Vier Ebenen der OP-Planung

Wenn von OP-Planung die Rede ist, sind oft ganz unterschiedliche Dinge gemeint. Für die Optimierung ist es hilfreich, sie zu trennen.

Strategische Kapazitätsplanung

Wie viele Säle brauchen wir, mit welchen Öffnungszeiten und welcher Ausstattung? Diese Fragen stellen sich bei Neubauten, bei der Zusammenlegung von Standorten oder bei neuen Leistungsgruppen. Hier helfen Simulationen, die verschiedene Szenarien auf Basis realer Fallzahlen durchrechnen.

Blockplanung

Welche Fachabteilung bekommt an welchem Wochentag welchen Saal für wie lange? In der Fachliteratur heißt dieser Plan Master Surgical Schedule. Er wird meist für ein Quartal oder ein Jahr festgelegt und bestimmt, wie gut sich die Nachfrage der einzelnen Abteilungen mit den vorhandenen Kapazitäten deckt. Ein schlecht geschnittener Blockplan führt dazu, dass eine Abteilung lange Wartelisten hat, während eine andere ihre Saalzeiten nicht füllen kann.

Operative Tagesplanung

Welcher Patient wird an welchem Tag in welchem Saal und in welcher Reihenfolge operiert? Hier fließen Dringlichkeit, erwartete OP-Dauer, Verfügbarkeit von Operateuren und Geräten, Bettenkapazitäten auf den Stationen und hausinterne Regeln zur Reihenfolge zusammen.

Tagessteuerung

Was tun wir, wenn der Tag anders läuft als geplant? Ein Eingriff dauert länger, ein Notfall kommt dazu, ein Patient fällt aus. Jetzt geht es um schnelle Entscheidungen, die den restlichen Tag möglichst stabil halten.

Alle vier Ebenen lassen sich mit mathematischen Methoden unterstützen, und sie hängen eng zusammen. Wer im Blockplan keine Puffer für Notfälle vorsieht, hat in der Tagessteuerung keinen Spielraum.

Die Unsicherheit ist das eigentliche Problem

Der wichtigste Grund, warum OP-Pläne scheitern, ist nicht mangelnde Sorgfalt, sondern Unsicherheit. Wie lange ein Eingriff tatsächlich dauert, lässt sich vorab nur schätzen. Untersuchungen zeigen regelmäßig, dass geplante und tatsächliche OP-Zeiten deutlich voneinander abweichen. Dazu kommen Notfälle, deren Zahl von Tag zu Tag schwankt, und kurzfristige Absagen, etwa weil ein Patient nicht operabel ist oder ein Befund fehlt.

In vielen Häusern werden diese Unsicherheiten mit Erfahrungswerten ausgeglichen. Die Standardzeit für einen bestimmten Eingriff steht im System, und der Operateur passt sie bei Bedarf an. Das funktioniert, ist aber ungenau. Und wenn Planungszeiten aus Zeitdruck systematisch knapp angesetzt werden, weiß das Team schon beim Blick auf den Plan, dass es wieder länger dauern wird.

Wo KI hilft

Genau hier spielt künstliche Intelligenz ihre Stärken aus. Aus historischen OP-Daten lässt sich lernen, wie lange ein bestimmter Eingriff unter bestimmten Umständen tatsächlich dauert. Einflussgrößen können der Eingriff selbst sein, das operierende Team, die Tageszeit, Patientenmerkmale wie die ASA-Klassifikation oder ob es sich um einen Folgeeingriff handelt. Ein gutes Prognosemodell liefert dabei nicht nur einen einzelnen Wert, sondern eine Spanne. Es sagt also, dass dieser Eingriff mit großer Wahrscheinlichkeit zwischen 70 und 95 Minuten dauern wird.

Ähnlich lassen sich weitere Größen prognostizieren. Wie viele Notfälle sind an einem Montag im Winter zu erwarten? Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter elektiver Eingriff kurzfristig abgesagt wird? Wie viele Intensivbetten werden in der nächsten Woche voraussichtlich belegt sein? Mehr zu den Verfahren finden Sie auf unserer Seite zu Machine Learning.

Wichtig ist uns dabei eine klare Rollenverteilung. Die KI sagt voraus, was passieren wird. Sie entscheidet nicht, wer wann operiert wird. Diese Entscheidung trifft ein Optimierungsmodell innerhalb klarer Regeln, und die Freigabe bleibt beim Menschen. Warum wir diese Trennung für so wichtig halten, erklären wir im Beitrag Operations Research oder KI.

Wo mathematische Optimierung entscheidet

Mit den Prognosen als Grundlage berechnet ein Optimierungsmodell den OP-Plan. Es berücksichtigt dabei alle Regeln, die im Haus gelten. Saalöffnungszeiten, Qualifikationen der Operateure, die Verfügbarkeit von Geräten wie C-Bögen oder OP-Robotern, hausinterne Vorgaben zur Reihenfolge, etwa dass Kinder oder Diabetiker möglichst früh operiert werden, und die Kapazitäten im Aufwachraum.

Das Ziel ist ein ausgewogener Plan. Er soll die Säle gut auslasten, Überstunden vermeiden, Wartezeiten für Patienten gering halten und die Saalzeiten fair zwischen den Abteilungen verteilen. Diese Ziele stehen teilweise im Widerspruch. Wer die Säle bis zur letzten Minute füllt, riskiert Überstunden, sobald ein Eingriff länger dauert. Wer großzügig plant, verschenkt Kapazität.

Genau diese Abwägung beherrscht die mathematische Optimierung. Weil die Prognosen Spannen statt Einzelwerte liefern, kann das Modell robust planen. Es wählt Kombinationen und Reihenfolgen von Eingriffen, bei denen das Risiko von Überstunden kalkulierbar bleibt, und es plant Puffer dort ein, wo sie am meisten bringen. Technisch setzen wir dafür je nach Aufgabe auf gemischt ganzzahlige Optimierung oder Constraint Programming, das bei vielen logischen Reihenfolgeregeln besonders stark ist. Einen Überblick gibt die Themenseite „mathematische Optimierung in der OP-Planung“.

Ein wesentlicher Vorteil gegenüber einfachen Planungsregeln ist die Nachvollziehbarkeit. Das Modell kann zeigen, warum ein Eingriff an einem bestimmten Platz steht und was es kosten würde, ihn zu verschieben. Das hilft bei Diskussionen zwischen Abteilungen, weil Entscheidungen auf einer gemeinsamen, transparenten Grundlage beruhen.

Der OP endet nicht an der Saaltür

Ein OP-Plan wirkt weit über den OP hinaus. Jeder Eingriff braucht danach einen Platz im Aufwachraum, viele brauchen ein Intensivbett oder zumindest ein Bett auf der Normalstation. Wenn der OP-Plan diese nachgelagerten Kapazitäten nicht kennt, entstehen Engpässe. Dann steht ein fertig operierter Patient im Aufwachraum, weil auf der Intensivstation kein Bett frei ist, oder ein geplanter Eingriff muss abgesagt werden, weil das Bett fehlt.

Eine integrierte Planung berücksichtigt deshalb die erwartete Bettenbelegung in den Tagen nach dem Eingriff. Sie verteilt Eingriffe mit hohem Intensivbedarf so über die Woche, dass die Belegung gleichmäßiger wird. Das ist eine klassische Aufgabe für die Optimierung, und sie hat oft große Wirkung, weil Intensivbetten zu den knappsten Ressourcen eines Hauses gehören.

Ähnlich verhält es sich mit Material. Sterilgut, Instrumentensiebe und Implantate müssen zur richtigen Zeit am richtigen Ort sein. Wer den OP-Plan frühzeitig kennt, kann Aufbereitung und Bestellungen besser steuern. Wie wir Bedarfe und Beschaffung prognostizieren und planen, beschreiben wir unter Procurement Prediction.

Personal ist der eigentliche Engpass

In vielen Häusern ist nicht der Saal knapp, sondern das Personal, das ihn betreiben kann. Anästhesiepflege und OP-Pflege gehören zu den Berufsgruppen mit dem größten Fachkräftemangel. Ein Saal ohne vollständiges Team bleibt geschlossen, egal wie gut der Plan ist.

Deshalb verbinden wir die OP-Planung mit der Personalplanung. Wie viele Teams brauchen wir an welchem Tag? Wer hat welche Qualifikation, wer ist verfügbar, wer hat Bereitschaftsdienst? Die Dienstplanung muss dabei alle arbeitszeitrechtlichen Regeln einhalten und soll zugleich fair und planbar sein. Mehr dazu auf der Seite „KI-gestützte Dienstplanung für OP-Teams“. Viele der Methoden haben wir in der Dienstplanung für Verkehrsunternehmen erprobt, die wir im Beitrag zur Dienstplanung im ÖPNV ausführlich beschreiben. Die Regeln sind andere, die Mathematik ist dieselbe. Das gilt übrigens auch für die Belegung von Räumen und Kursen, die wir im Beitrag zur automatischen Kursplanung im Bildungsbereich beschreiben.

Wenn der Tag anders läuft

Kein OP-Plan übersteht einen Tag unverändert. Die Frage ist, wie schnell und wie gut man reagiert. Wenn um zehn Uhr ein Notfall kommt, muss die OP-Koordination entscheiden, in welchem Saal er operiert wird, welcher elektive Eingriff dafür nach hinten rückt und ob am Ende des Tages ein Eingriff abgesetzt werden muss.

Ein Optimierungssystem kann diese Entscheidung in Sekunden vorbereiten. Es kennt den aktuellen Stand in allen Sälen, die Prognosen für die laufenden Eingriffe und die Regeln des Hauses. Es schlägt Varianten vor, die möglichst wenig Folgeänderungen auslösen, und zeigt, welche Auswirkung jede Variante auf Überstunden und Absagen hat. Die Entscheidung trifft die Koordinatorin. Sie muss aber nicht mehr fünf Telefonate führen, um eine gute Lösung zu finden. Wie wir Echtzeitentscheidungen allgemein angehen, beschreiben wir auf der Seite zur Echtzeitdisposition.

Ein bewährtes Mittel aus der Praxis sind Ersatzpatienten, die kurzfristig einspringen können, wenn ein geplanter Eingriff ausfällt. Mit guten Prognosen für Absagewahrscheinlichkeiten lässt sich systematisch planen, wie viele solcher Kandidaten sinnvoll sind.

Kennzahlen, die wirklich etwas aussagen

In vielen Häusern wird die OP-Effizienz vor allem über Auslastung und Wechselzeiten gemessen. Beides ist wichtig, aber für sich genommen wenig aussagekräftig. Die Wechselzeit etwa hängt von so vielen Faktoren ab, dass sich aus ihr allein kaum konkrete Maßnahmen ableiten lassen.

Wir empfehlen, ein kleines Set an Kennzahlen gemeinsam zu betrachten. Dazu gehören die Auslastung der geplanten Saalzeit, der pünktliche Beginn des ersten Eingriffs, die Überstunden je Saal und Tag, die Zahl kurzfristiger Absagen und die Genauigkeit der geplanten OP-Dauern. Wenn diese Größen regelmäßig erhoben werden, zeigt sich schnell, wo die größten Hebel liegen. Und sie bilden die Grundlage, um den Nutzen einer optimierten Planung transparent nachzuweisen.

Datenschutz und Informationssicherheit

OP-Planung arbeitet mit Gesundheitsdaten, und die gehören nach der DSGVO zu den besonders geschützten Kategorien. Für die Optimierung brauchen wir allerdings deutlich weniger Daten, als viele erwarten. Für die meisten Aufgaben reichen pseudonymisierte Angaben zu Eingriffen, Zeiten und Ressourcen, ohne Namen oder Diagnosetexte.

Krankenhäuser gehören außerdem zu den Einrichtungen, für die die europäischen Anforderungen an Cybersicherheit nach NIS2 gelten. Ein Softwarepartner muss deshalb nachweislich hohe Sicherheitsstandards erfüllen. Hex arbeitet nach zertifizierten Managementsystemen, unter anderem nach ISO 27001. Details finden Sie auf der Seite zu unseren Zertifizierungen.

Eine Frage, die uns oft gestellt wird, betrifft die Medizinprodukteverordnung. Software für die organisatorische Planung von OP-Sälen, die keine diagnostische oder therapeutische Zweckbestimmung hat, ist in der Regel kein Medizinprodukt. Das sollte aber im Einzelfall geprüft werden, gerade wenn Prognosen auf klinischen Daten beruhen.

Anbindung an bestehende Systeme

Jedes Krankenhaus hat ein Krankenhausinformationssystem und meist eine eigene OP-Dokumentation. Diese Systeme sollen nicht ersetzt werden. Unsere Optimierung arbeitet als eigenständiges Modul, das Daten über Standardschnittstellen wie HL7 oder FHIR oder über Exporte bezieht und seine Vorschläge zurückspielt. Die OP-Koordination arbeitet weiter in ihrer gewohnten Umgebung. Mehr dazu auf der Seite zur Datenintegration.

So beginnt ein Projekt

Wir beginnen mit einer Datenanalyse. Mit den historischen OP-Daten eines Jahres lässt sich bereits viel erkennen. Wie genau waren die geplanten Zeiten? Wo entstanden Überstunden, wo Leerlauf? Wie verteilen sich Notfälle über die Woche? Daraus entsteht eine erste Potenzialabschätzung.

Im nächsten Schritt bauen wir ein Prognosemodell für OP-Dauern und prüfen, wie viel genauer es ist als die bisherigen Planzeiten. Danach folgt die Simulation. Wir spielen vergangene Wochen mit einem optimierten Plan nach und vergleichen die Ergebnisse. Erst wenn die Zahlen überzeugen, geht das System in einer Pilotabteilung in den Echtbetrieb, parallel zur bisherigen Planung.

Ein Punkt ist uns dabei besonders wichtig. OP-Planung ist auch eine soziale Aufgabe. Fachabteilungen, Anästhesie, Pflege und Verwaltung haben unterschiedliche Interessen. Ein Optimierungssystem kann diese Interessen nicht auflösen, aber es kann sie sichtbar machen und eine faire, nachvollziehbare Grundlage für Entscheidungen schaffen. Deshalb beziehen wir alle Beteiligten von Anfang an ein.

Für Projekte mit Forschungscharakter, etwa bei neuen Prognosemodellen oder bei der integrierten Planung von OP und Betten, kommen in Österreich Förderungen der FFG infrage. Mehr dazu unter FFG-Forschungsprojekte und Fördermittel und Einreichung.