Pressemitteilung

MOMO PEPP: Neue Lösung für Rightcoding und Erlössicherung in der Psychiatrie 

Hamburg, 04. April 2024 – Psychiatrie, Kinder- und Jugendpsychiatrie oder Psychosomatik: Mit dem neuen PEPP-Modul bietet Tiplu ab sofort eine Lösung für Rightcoding und Erlössicherung für alle stationären und teilstationären Fälle in der Psychiatrie an. MOMO PEPP ist als Einzelprodukt oder als Ergänzung zur Kodiersoftware MOMO erhältlich.  

MOMO PEPP ermöglicht die umfassende fallbegleitende Kodierung von PEPP-Fällen – ganz ohne personellen Mehraufwand. Mithilfe einer hochspezialisierten Semantik durchsucht MOMO PEPP alle digital vorliegenden Dokumente (z.B. Arztbriefe, Visiten- und Pflegedokumentation) nach kodierrelevanten Informationen. Herzstück der Software ist ein umfangreiches, täglich gepflegtes PEPP-Regelwerk, das fallindividuelle Vorschläge liefert.  Für die Erkennung somatischer Nebendiagnosen sind zudem Regeln aus diesem Bereich enthalten. Ergänzt werden die Kodiervorschläge durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz. 

Kodiervorschläge, Dokumentationshinweise und Intensivmerkmale

In der Einzelfallansicht werden alle patientenbezogenen Kodiervorschläge, inklusive Begründung der erforderlichen Nachweise für eine MD-sichere Kodierung, angezeigt. Alle digitalen Informationen werden in der MOMO-EPA übersichtlich und standardisiert abgebildet. Dies erlaubt eine wesentlich schnellere Recherche in den Falldaten als im KIS. MOMO PEPP kann zudem Intensivmerkmale automatisch identifizieren und validieren. Mithilfe einer übersichtlichen Tabelle lassen sich die gefundenen Intensivmerkmale einfach evaluieren und tagesaktuell mit der erfolgten Dokumentation abgleichen. Der Verweildauerstrahl informiert über die Position des Falls innerhalb der Degression der PEPP, die ergänzenden Tagesentgelte sowie die Begründung der Verweildauer. 

Schnelle und sichere Bearbeitung von MD-Anfragen

Über die Abteilungsansicht kann im Rahmen des fallbegleitenden Kodierens sowohl die Verweildauer präzise dargestellt als auch auf die notwendige, fehlende Dokumentation hingewiesen werden. So wird noch während des stationären Aufenthaltes der Patient:innen der Grundstein für eine mögliche Fallverteidigung vor dem medizinischen Dienst (MD) gelegt. Bei einer Fallanfrage durch den MD können Ressourcenverbrauch und Verweildauernachweise schnell angezeigt werden. Ergänzend werden die aktuelle PEPP und die Hauptdiagnose aufgeführt. Der Verweildauerstrahl bezieht sich auch hier auf die Degression der erlösten PEPP. Fälle, in denen MOMO eine Abweichung zwischen den angegebenen Intensivmerkmalen und der inhaltlichen Dokumentation feststellt, werden markiert. Nach diesen abweichenden Fällen kann auch gezielt gefiltert werden.  

Auswertungsmöglichkeiten für große Fallmengen 

Umfangeiche Auswertungsmöglichkeiten bietet die Controllingansicht – beispielsweise eine Volltextsuche nach Depot-Psychopharmaka. In der speziell für das Medizincontrolling entwickelten Ansicht können Simulationen und Analysen für große Fallmengen durchgeführt werden. Die Ergebnisse werden übersichtlich mit individuellem Fallbezug und Nachweis dargestellt und können jederzeit als csv-Datei exportiert werden. Strategische Vorhaben, wie zum Beispiel die Erweiterung des medizinischen Spektrums, lassen sich in Sekunden simulieren. Hausindivduelle PEPPs und Zusatzentgelte sowie NUBs für PEPP können hier integriert werden.

Über die Tiplu GmbH

Die Tiplu GmbH entwickelt intelligente Softwarelösungen für die Krankenhausdigitalisierung, speziell in den Bereichen Medizincontrolling, klinische Entscheidungsunterstützung sowie Daten- und Prozessmanagement. Dahinter steht die Vision, die richtige medizinische Entscheidung für alle Menschen zu ermöglichen, indem medizinisches Wissen vernetzt und zugänglich gemacht wird. Dafür beschäftigt sich das Hamburger Unternehmen mit der Digitalisierung des Gesundheitswesens durch den Einsatz künstlicher Intelligenz und betreibt ein umfangreiches Machine Learning-Netz in deutschen Krankenhäusern. Ein Ergebnis ist die Kodiersoftware MOMO, die aktuell deutschlandweit in circa 400 Krankenhäusern eingesetzt wird und mittels Machine Learning Abrechnungslücken und -fehler aufdecken kann. Prädiktionsmodelle werden Krankenhäusern zukünftig über die Clinical Decision Support-Software MAIA zur Verfügung gestellt.

Pressekontakt

Sophie Godding | PR-Managerin
Tel: +49 (0) 40 2286 100 03
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