anacision | Referenzstory Unfallstatistik

Die Berufsgenossenschaft Energie Textil Elektro Medienerzeugnisse (BG ETEM) ist ein gesetzlicher Unfallversicherungsträger mit rund 200.000 Mitgliedsbetrieben. Ein zentrales Anliegen der BG ETEM ist es, Arbeitsunfälle sowie arbeitsbedingte Gesundheitsgefahren durch Präventionsmaßnahmen systematisch zu verhindern. Die Abteilung Prävention erfasst hierzu Unfallstatistiken, um Schwerpunkte im Unfallgeschehen zu erkennen, neue Präventionsmaßnahmen zu etablieren und beratend tätig zu werden.

Die manuelle Kodierung von Arbeitsunfällen ist komplex und zeitaufwändig. Kodierer müssen mehrere Dokumente – wie Unfallanzeigen und ärztliche Berichte – auswerten, um anschließend den Unfall hinsichtlich 9 verschiedener Aspekte – wie z.B. Arbeitsumgebung und spezifische Abweichung von der Norm – mittels festgelegter Schlüssel zu kodieren. Insgesamt sind hier ca. 2000 verschiedene Schlüssel möglich. Hinzu kommt, dass sich die Gesetzeslage, branchenspezifische Fachbegriffe und Schlüsselverzeichnisse ständig weiterentwickeln, was die Kodierung noch anspruchsvoller macht. Entsprechend kann die Kodierung nur von Mitarbeitern mit speziellem Fachwissen erledigt werden. Jedoch ist diese Gruppe aktuell besonders von der Pensionierungswelle betroffen, was zum einen eine Mehrbelastung der verbleibenden Fachkräfte bedeutet, zum anderen droht wichtiges Fachwissen verloren zu gehen. Vor diesem Hintergrund benötigte die BG ETEM eine KI-gestützte Lösung, die bei gleichbleibender Qualität eine spürbare Entlastung für die Mitarbeitenden schafft.

Mit UADOK+ entwickelte anacision ein verteiltes KI-System, das mithilfe einer eigens konzipierten Browser-Extension direkt in die Arbeitsumgebung der Kodierer eingebunden ist. Im Hintergrund analysiert eine KI-Pipeline täglich neu eingehende Unfälle, extrahiert relevante Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Daten und findet die passenden Kodierungsschlüsse, die vom Nutzer dann per Knopfdruck in die Kodierfelder gefüllt werden können. Eine farbliche Hinterlegung zeigt dem Kodierer transparent die Sicherheit der KI bei den gemachten Vorschlägen an. Die modulare KI-Pipeline konnte zudem sehr einfach an die Anforderungen anderer Unfallversicherungsträger angepasst werden: Diese wünschten sich einen containerisierten Microservice, der live auf Basis eines zugesendeten Unfallhergangs Kodierungsschlüssel mit den entsprechenden Sicherheiten zurückgibt. Zukünftig ist eine sogenannte Dunkelverarbeitung geplant, das heißt Unfälle mit hoher Vorhersagegenauigkeit werden automatisiert kodiert.

Durch die KI-Unterstützung durch Kodierungsvorschläge senkt UADOK+ spürbar den Zeit- und Arbeitsaufwand in der Unfallkodierung. Kodierer erhalten präzise Vorschläge für Schlüsselkategorien und müssen nur bei komplexeren Fällen einzelne Schlüssel anpassen. Die geplante Dunkelverarbeitung entlastet Kodierer nochmal signifikant mehr. Gleichzeitig steigt die Datenqualität, da einheitliche Kodierstandards besser eingehalten werden. So entstehen aussagekräftigere Statistiken, die in der Präventionsarbeit direkt genutzt werden, um Arbeitsunfälle zu reduzieren und die Sicherheit in den Betrieben zu erhöhen. Letztlich leistet die Lösung damit einen wichtigen Beitrag zur Zukunftsfähigkeit der BG ETEM, indem sie eine effiziente Arbeitsweise fördert und die Prävention mit aktuellen, konsistenten und hochwertigen Statistiken zum Unfallgeschehen ausstattet.

KI-gestützte Unfallkodierung mit UADOK+ bei der BG ETEM

Komplexe manuelle Unfallstatistik

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