Wenn die Klinik zur Mangelernährung führt: Wie KI-Bildanalyse das Risiko minimiert

Es ist eines der paradoxesten Probleme des modernen stationären Gesundheitswesens: Menschen begeben sich in klinische Behandlung, um zu genesen – und nicht selten verschlechtert sich während des Aufenthalts ausgerechnet ihr Ernährungszustand. Daten der Deutschen Gesellschaft für Ernährungsmedizin (DGEM) e.V. verdeutlichen die enorme Relevanz des Themas: Bis zu 30 Prozent aller Patientinnen und Patienten in deutschen Krankenhäusern sind von krankheitsbedingter Mangelernährung betroffen oder akut gefährdet - mit dramatischen Folgen, darunter etwa 55.000 (!) vermeidbare Todesfälle pro Jahr.

Die Politik hat auf diese kritische Versorgungslücke reagiert: Mit dem im März 2026 verabschiedeten Krankenhausreformanpassungsgesetz (KHAG) hat der Deutsche Bundestag erstmals ein verpflichtendes, systematisches Ernährungsscreening für stationäre Patientinnen und Patienten gesetzlich verankert. Für die Kliniken bedeutet dies einen Handlungszwang, inmitten eines ohnehin gravierenden Fachkräftemangels. Wie dieser bürokratische und pflegerische Mehraufwand digital und ohne zusätzliche Belastung des Personals gelöst werden kann, zeigte Dr. Thomas Hartkens, Geschäftsführer der NursIT Institute GmbH, in seinem Fachvortrag auf der DMEA 2026.

Das übersehene Risiko im Klinikalltag

In seinem Vortrag legte Dr. Thomas Hartkens die wissenschaftliche Evidenz dar, die den akuten Handlungsbedarf untermauert. Eine klinische Mangelernährung entwickelt oder verschärft sich oft erst im Laufe des stationären Aufenthalts. Dr. Hartkens verwies hierbei auf einschlägige Fachpublikationen, wonach sich die Ernährungssituation im Krankenhaus bei bis zu 65 Prozent der Patientinnen und Patienten im Verlauf der Liegezeit weiter verschlechtert.

Die Folgen für den Heilungsprozess sind gravierend: Sie reichen von einer nachweislich verzögerten Wundheilung über eine erhöhte Komplikationsrate bis hin zu einer signifikant verlängerten stationären Verweildauer. Weil im chronisch überlasteten Pflegealltag jedoch schlicht die Zeit fehlt, das Essverhalten dreimal täglich manuell über Schätzprotokolle zu dokumentieren, bleibt das kontinuierliche Absinken der Kalorien- und Proteinzufuhr im hektischen Stationsbetrieb oft tagelang unbemerkt.

careIT Meal: Bildanalyse statt Schätzprotokoll

Um diese kritische Versorgungslücke zu schließen, haben wir bei NursIT die Anwendung careIT Meal entwickelt. Dr. Hartkens demonstrierte auf der DMEA den praxisnahen Workflow, der die fehleranfällige manuelle Dokumentation durch ein sensor- und fotobasiertes Verfahren über mobile Endgeräte ersetzt. Anstatt mühsam zu schätzen, ob ein Patient ein Viertel oder die Hälfte der Mahlzeit verzehrt hat, reicht ein einfaches Vorher-Nachher-Foto des Tabletts.

Der Ablauf fügt sich nahtlos in die bestehenden Routinen der Essensausgabe und -rücknahme ein:

• Die Ausgabe (Pre-Meal): Beim Verteilen der Mahlzeiten erstellt die Pflegekraft ein schnelles Foto des vollständigen Tabletts. Über eine eindeutige Kennung (Tray ID) wird der Ausgangszustand der Mahlzeit erfasst.
• Die Rücknahme (Post-Meal): Nach dem Essen wird beim Einsammeln des Tabletts ein zweites Foto aufgenommen. Die Pflegekraft ordnet das Tablett dem jeweiligen Patienten aus der digitalen Stationsliste zu.
• Die KI-Analyse: Vergleich das Vorher- und Nachher-Bild. Die Software erkennt automatisiert, welche Komponenten (z. B. Vollkornbrötchen, Beilagen, Milchprodukte) in welchem Umfang konsumiert wurden.

Die integrierte KI übersetzt das optische Ergebnis direkt in eine präzise Nährwertberechnung. Ausgegeben werden die exakten Werte für Kalorien, Kohlenhydrate, Proteine und Fette sowie eine automatisierte textuelle Zusammenfassung des Essverhaltens für den Pflegebericht.

Nahtlose Systemintegration:Das Langzeit-Monitoring in careIT

Ein zentraler Aspekt unseres Ansatzes ist die tiefe Systemintegration. Die über careIT Meal erhobenen Daten verbleiben nicht isoliert in einer separaten App, sondern fließen ohne Medienbrüche direkt in unsere primäre, klinische Dokumentationssoftware careIT.

Innerhalb von careIT werden die täglich erfassten Nährstoffdaten automatisch aggregiert und in einer kontinuierlichen Verlaufsübersicht im Dashboard dargestellt. Das Ernährungsscreening wird damit zu einem automatisierten Nebenprodukt des ohnehin stattfindenden Arbeitsablaufs.

Fällt die Energie- oder Proteinzufuhr eines Patienten über mehrere Tage unter einen kritischen, individuell definierten Schwellenwert, schlägt die Hauptsoftware careIT automatisch Alarm. Das medizinische und pflegerische Personal kann dadurch proaktiv intervenieren – beispielsweise durch die Anpassung der Kostform oder die gezielte Hinzuziehung eines Ernährungsteams –, noch bevor eine manifeste Mangelernährung den klinischen Outcome gefährdet.

Wir übertragen das bewährte Konzept unserer sprachbasierten Dokumentationslösung careIT Voice (Speech2FHIR) nun konsequent auf die Nahrungsaufnahme: Mit Photo2FHIR etablieren wir einen neuen Standard für die digitale Ernährungserfassung. Anstatt die Ergebnisse der Bildanalyse in proprietären Datensilos zu isolieren, überführen wir sie unmittelbar in standardisierte FHIR-Ressourcen (Fast Healthcare Interoperability Resources). Dies garantiert echte Interoperabilität: Die klinisch relevanten Ernährungsdaten sind systemübergreifend verfügbar, jederzeit abrufbar und bilden die fundierte Basis für klinische Analysen sowie KI-gestützte Entscheidungsunterstützung..

Entlastung durch Prozessintegration

Der strategische Ansatz von NursIT fügt sich konsequent in die aktuellen gesundheitspolitischen Rahmenbedingungen ein. Die weiterentwickelte Digitalisierungsstrategie des Bundesministeriums für Gesundheit (BMG) setzt einen klaren Fokus auf die Entbürokratisierung des klinischen Alltags: Bis zum Jahr 2028 soll der Einsatz von KI-gestützten Dokumentationsverfahren in 70 Prozent aller deutschen Krankenhäuser als Standard etabliert sein, um die administrative Arbeitsbelastung in der Pflege nachhaltig zu senken.

Wie Dr. Thomas Hartkens betont, entfaltet Künstliche Intelligenz ihren vollen Mehrwert nur dann, wenn sie unmittelbar in den klinischen Workflow integriert wird. Indem die Technologie die Datenerfassung im Hintergrund automatisiert, wird das Pflegepersonal von redundanter Dokumentationsarbeit befreit und gewinnt wertvolle Ressourcen für die direkte Versorgung der Patienten zurück.