Kaiser-Pflegekräfte: „KI-Überwachung verschlechtert Arbeit und Patientenversorgung“

• Beratungs- und Triage-Pflegekräfte von Kaiser Permanente sagen, dass Leistungssteuerung, die Telefonate von mehr als 15 Minuten, Abstände zwischen Anrufen und die Einhaltung von Vorgaben verfolgt, ihr professionelles Urteilsvermögen und die Patientenversorgung beeinträchtigt
• Eine 2024 getestete KI bewertete sogar die Empathie und den Tonfall der Pflegekräfte; diese kritisierten, dass sie falsche Bewertungen vergeben habe, ohne den Arbeitskontext zu verstehen
• Auch wenn lange Gespräche bei suizidgefährdeten Patienten, komplexen Symptomen oder Anrufen mit Dolmetschern unvermeidlich sind, müssen die Pflegekräfte ihre monatlichen Punktzahlen und Bewertungsgespräche im Blick behalten; in Stoßzeiten schrumpft die Zeit für Dokumentation und Erholung nach dem Anruf auf unter 30 Sekunden
• Kaiser entgegnete, die Leistung werde nicht nach durchschnittlicher Bearbeitungszeit bewertet und bei allen Tools gebe es menschliche Prüfung und Aufsicht, legte jedoch keine konkrete Liste der internen Systeme und ihrer Funktionsweise offen
• Die Gewerkschaft macht KI zu einem zentralen Thema in den Vertragsverhandlungen für 25.000 Beschäftigte, und auch das Parlament von Kalifornien prüft Gesetzentwürfe zum Schutz von medizinischem Personal, das automatisierte Empfehlungen ablehnt, sowie zur Beschränkung von KI zur Emotionsvorhersage

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Leistungsdruck durch die 15-Minuten-Grenze

• Sieben Beratungs- und Triage-Pflegekräfte von Kaiser sagen, dass sie wiederholt von Vorgesetzten kritisiert oder zu Leistungsbewertungsgesprächen einbestellt werden, wenn sie länger als 15 Minuten mit Patienten telefonieren
  • Die Gesprächsdauer fließt in die monatlichen Leistungswerte der Pflegekräfte ein
  • Software versucht täglich vorherzusagen, ob Pflegekräfte unproduktiv sind oder Anrufe nicht schnell genug annehmen
• Raquel Alvarez Sanchez, die seit 2010 in Vallejo arbeitet, blieb über eine Stunde mit einem suizidgefährdeten Patienten am Telefon, bis die Polizei eintraf
  • Obwohl ihr bewusst war, dass ein so langes Gespräch ihren durchschnittlichen Anrufwert für Wochen verschlechtern und Fragen des Managements auslösen könnte, legte sie nicht auf
  • Als Gewerkschaftsfunktionärin nahm sie mit Kollegen an Bewertungsgesprächen teil und sah Fälle, in denen die Bearbeitung des Anrufs an sich angemessen war, aber allein wegen einer Dauer von über 15 Minuten beanstandet wurde
  • Sie habe deshalb keine Entlassungen gesehen, fürchtet aber, dass der anhaltende Druck zu Kündigungen oder vorzeitigem Ruhestand führen könnte
• Pflegekräfte erhalten die Anweisung, während des Gesprächs vorgegebenen Leitlinien zu folgen und Ratschläge auf nicht mehr als 2 bis 3 Punkte zu begrenzen
  • Dadurch können Situationen entstehen, in denen sie zwischen dem Zurückhalten nötiger Hinweise und einer schlechteren Leistungsbewertung wählen müssen

Unklare Auswirkungen auf die Patientenversorgung

• Welche Auswirkungen algorithmisches Management und begrenzte Gesprächszeiten tatsächlich auf die Behandlungsergebnisse haben, ist unklar
  • Beratende Pflegekräfte verfolgen Patienten nach dem Gespräch nicht weiter und können daher schwer feststellen, ob negative Folgen eingetreten sind
  • CalMatters beantragte 2024 öffentliche Unterlagen beim California Department of Managed Health Care, fand jedoch keine Patientenbeschwerden zu Kaisers Gesprächszeiten
• Pflegekräfte sagen, dass die folgenden Beratungen mehr als 15 Minuten erfordern
  • Patienten, bei denen mehrere Symptome oder chronische Erkrankungen gemeinsam eingeordnet werden müssen
  • frischgebackene Eltern, die Beratung und Beruhigung brauchen
  • Patienten, die zusätzliche Gesundheitsaufklärung wünschen
  • Patienten, die nach einer lebensverändernden Diagnose unter Schock oder Angst stehen
  • Gespräche mit Dolmetschern, die meist mehr als 30 Minuten dauern können
• Etwa 4 von 10 Einwohnern Kaliforniens sprechen eine andere Sprache als Englisch, und etwa die Hälfte von ihnen beherrscht Englisch nicht fließend
• Eine Pflegekraft schilderte, dass sie bei einem älteren Patienten mit terminaler Krebsdiagnose zunächst Suizidgefahr vermutete, dann aber erkannte, dass er im Schock einfach jemanden zum Reden brauchte
  • Sie hätte gern mehr Empathie und Trost gegeben, sprach aber weniger aus Sorge vor einer sinkenden Monatswertung und Rügen durch Vorgesetzte
  • Sie musste selbst abwägen, ob sie disziplinarische Folgen riskierte, wenn sie von den Leitlinien abwich oder mehr sagte als nötig
• Michele Ramos von Consumer Watchdog meint, dass für viele Kaiser-Patienten die Behandlung mit einem Beratungstelefonat beginnt und Einschränkungen in dieser Phase zum Ausgangspunkt späterer Probleme werden können
  • Kaiser schloss bereits Vergleiche, darunter eine rekordhohe Strafe von 50 Millionen US-Dollar, nachdem Untersuchungen ergeben hatten, dass Termine für psychische Gesundheit später als gesetzlich erlaubt angesetzt und Gruppentherapien übermäßig statt individueller Therapie genutzt wurden
  • 2002 geriet Kaiser in die Kritik, weil nichtpflegerische Callcenter-Mitarbeiter für kurze Gespräche Boni erhielten; die heutigen Pflegekräfte sagen jedoch, dass sie dieselbe Praxis nicht erleben

KI, die Empathie und Tonfall benotete

• Kaiser testete im Sommer 2024 ein KI-Tool, das Empathie und Tonfall in den Stimmen von Pflegekräften und Patienten bewerten sollte
  • Die Pflegekräfte unterschrieben eine Petition, die Datenschutz für Patienten, Transparenz, professionellen Entscheidungsspielraum und die Beteiligung von Pflegekräften an der Einführung der Technologie forderte
  • Sie nutzten in der Kampagne auch den Slogan „Trust nurses, not AI“, der im selben Jahr bei Protesten vor dem Krankenhaus verwendet wurde
  • Der Test endete im November 2024, doch Gewerkschaftsvertreter sagen, sie hätten gehört, dass das Management das Programm künftig wieder einführen könnte
• Sanchez sagt, schon die bisherige Überwachung habe bei den Pflegekräften das Gefühl von Schikane ausgelöst, und der Plan, Anrufe per KI zu bewerten und zu benoten, habe dies verschärft
• Laut einer anonymen Pflegekraft verstand die KI die Arbeit der Pflegekräfte nicht und bewertete deshalb fortlaufend falsch
• Kaiser beantwortete keine Fragen zu diesem Tool, zu den automatisierten Systemen für die Leistungsbewertung der Pflegekräfte oder dazu, ob Patienten über die Bewertung von Empathie und Tonfall informiert wurden

30 Sekunden zwischen Anrufen und emotionale Erschöpfung

• Früher bekamen Pflegekräfte nach einem Gespräch etwa 10 Minuten, um Patientenakten zu aktualisieren oder sich von schwierigen Beratungen zu erholen
• Heute bleiben bei hohem Anrufaufkommen bis zum nächsten Gespräch meist weniger als 30 Sekunden
  • Zu ruhigen Zeiten wie spät in der Nacht kann es länger sein
  • Nach besonders belastenden Gesprächen kann mit Genehmigung des Vorgesetzten zusätzliche Zeit gewährt werden
• Selbst nach Telefonaten mit suizidgefährdeten Patienten, psychischen Krisen oder Sterbenden bleibt kaum Zeit; es gibt die Sorge, dass dieses Tempo zu Fehlern führen kann, bei denen wichtige Hinweise zum Zustand des Patienten übersehen werden
• Eine Studie von 2023 zu Callcentern in vier Industrieländern bestätigte, dass Beschäftigte mit KI-gestütztem Management und Überwachung weniger Zeit zwischen Anrufen und stärkere emotionale Erschöpfung hatten
  • Fast die Hälfte der Befragten sagte, KI-Tools hätten den Arbeitsstress erhöht
  • Eine frühere Studie desselben Forschungsteams bestätigte einen Zusammenhang zwischen Leistungsüberwachung und hoher emotionaler Erschöpfung
• Virginia Dolleghast von der Cornell University sieht den Fall Kaiser als Teil eines branchenweiten Trends zu permanenter Überwachung von Beschäftigten, die komplexe und emotionale Probleme lösen
  • Im Gesundheitswesen ist das Risiko größer, weil Fehler durch Stress und Burnout direkt mit Leben und Gesundheit von Menschen verbunden sind
  • Beschäftigte mit großem Ermessensspielraum bei Tempo und Zeitpunkt ihrer Arbeit haben höhere Arbeitszufriedenheit und fehlen seltener

Algorithmen und das professionelle Urteilsvermögen des medizinischen Personals

• Eine Umfrage von National Nurses United unter mehr als 2.000 Pflegekräften im Jahr 2024 ergab, dass die Hälfte angab, ihr Arbeitgeber nutze algorithmische Systeme, die Gesundheitsakten analysieren
  • Solche Systeme können die Verwundbarkeit von Patienten oder die benötigte Pflegezeit vorhersagen
  • Zwei Drittel der Befragten sagten, ihr eigenes Urteil habe schon einmal den Computerprognosen widersprochen
  • 6 von 10 vertrauen nicht darauf, dass ihr Arbeitgeber beim Einsatz von KI die Patientensicherheit an erste Stelle setzt
• Die Kaiser-Pflegekraft Pa Vue spricht regelmäßig mit Vorgesetzten über die Effizienz ihrer Gespräche und erhält jeden Monat eine Bewertungszahl
  • Einmal sank ihre Bewertung, nachdem sie einem Patienten wegen ungewöhnlicher Symptome und möglicher Herzprobleme wiederholt Ratschläge gegeben hatte
  • Sie sah auch Fälle, in denen die Punktzahl sank, wenn Pflegekräfte eine Software-Empfehlung aufgrund ihres professionellen Urteils verwarfen oder ohne Rücksprache mit einem Arzt einen Termin für den Patienten vereinbarten
• Vue ist nicht grundsätzlich gegen KI, wenn sie Patienten nützt, hält die Überwachung von Empathie und Tonfall jedoch für auf Produktivitätssteigerung und Kostensenkung ausgerichtet
• Da KI landesweit immer häufiger eingeführt wird, fordern Gewerkschaften in neuen Tarifverhandlungen von Arbeitgebern, die dadurch entstehenden Probleme zu behandeln
• Auch 2.400 Beschäftigte im Bereich psychische Gesundheit von Kaiser in Nordkalifornien verhandeln über einen neuen Vertrag
  • Sie sorgen sich darüber, dass Aufzeichnungen von Therapiesitzungen zum Training von KI-Modellen verwendet werden könnten und dass KI Arbeitsplätze ersetzen könnte

KI, die Kaiser in Behandlungsabläufe eingeführt hat

• Kaiser nutzt oder testet KI auch in vielen anderen Bereichen der Versorgung außerhalb der Beratungszentren
  • Elektronische Gesundheitsakten werden analysiert, um das Risiko unerwünschter Ereignisse bei Krankenhauspatienten zu erkennen
  • Mit Preventus wird der Zeitpunkt der Entlassung von Patienten beurteilt
  • Ärzte und Therapeuten zeichnen mit Abridge persönliche Behandlungen auf und wandeln Sprache in Text um
  • In Einrichtungen in der Bay Area wird KI-gestütztes Fernmonitoring für Patienten mit zusätzlichem Betreuungsbedarf getestet
• Cathy Kennedy von National Nurses United und der CNA sieht in KI zur Empathie-Erkennung einen weiteren Schritt, um die Autonomie von Pflegekräften einzuschränken und die Effizienz zu steigern
  • Weil KI Pflegearbeit automatisieren und zerlegen kann, fordert sie, dass Unternehmen vor dem Einsatz die Wirksamkeit und Fairness der Systeme nachweisen
• Der Vertrag zwischen Kaiser und der Pflegegewerkschaft sieht Benachrichtigungen bei der Einführung neuer Technologien vor, doch laut CNA bleiben solche Mitteilungen teils aus
  • Die Gewerkschaftsführung bittet Mitglieder, neue Technologien zu melden, wenn sie ihnen auffallen, und verfolgt die Zahl der bei Kaiser eingesetzten KI-Modelle
  • So reagierte sie auf die KI für Empathie und Tonfall und stoppte auch einen Test, bei dem Kameras Pflegekräfte am Bett verwirrter Patienten ersetzen sollten
• Auch die Coalition of Kaiser Permanente Unions betreibt eine „see something, say something“-Kampagne, in der Beschäftigte die Einführung von KI am Arbeitsplatz melden sollen
  • Die Gewerkschaftsseite sagt, das Management integriere zu oft KI in Arbeitsabläufe, ohne Beschäftigte zu informieren oder ihre Meinung einzuholen
  • Der Radiologietechnologe Debru Carthan sorgt sich, dass ein Detektor für Tonfall Pflegekräfte mit anderem kulturellen Hintergrund benachteiligen könnte

Kaisers Entgegnung und Tarifverhandlungen

• Kaiser entgegnet, die Leistung von Beratungsmitarbeitern werde nicht anhand der durchschnittlichen Bearbeitungszeit (Average Handle Time) bewertet und es gebe keine erzwungene Vorgabe für Gesprächsdauern
• Tools im Callcenter dienten der Qualitätssicherung und unterlägen menschlicher Prüfung und Aufsicht
• Beim Einsatz von KI hätten Patientensicherheit, Datenschutz und Fairness Vorrang, doch aus Sicherheits- und Betriebsgründen würden keine konkreten Informationen über interne technische Systeme veröffentlicht
• Kaiser ist der größte private Arbeitgeber Kaliforniens und versorgt 9 Millionen Menschen im Bundesstaat sowie 3 Millionen weitere Menschen in anderen Regionen der USA medizinisch
• Die California Nurses Association beginnt im Juli 2026 neue Vertragsverhandlungen mit Kaiser; betroffen sind 25.000 Beschäftigte, darunter 1.000 Callcenter-Pflegekräfte
  • Im März streikten Pflegekräfte einen Tag lang gegen KI
  • Bereits im Herbst des Vorjahres hatten sie gegen den Einsatz von KI demonstriert
  • Die CNA veröffentlicht vor den Verhandlungen keine detaillierten KI-Forderungen

Regulierung von KI am Arbeitsplatz in Kalifornien

• Die von der CNA unterstützten AB 1018 und SB 7 hätten verlangt, dass Arbeitgeber Beschäftigte informieren, bevor automatisierte Systeme für Beförderungen, Disziplinarmaßnahmen oder Leistungsbewertungen eingesetzt werden
  • Gouverneur Gavin Newsom legte gegen SB 7 ein Veto ein
  • AB 1018 scheiterte drei Jahre in Folge trotz des starken Widerstands von Unternehmen, darunter Kaiser
• Abgeordnete brachten mit SB 947 eine neue Version von SB 7 erneut ein
• Weitere Gesetzentwürfe zielen auf folgende Regeln
  • Arbeitgebern soll verboten werden, mit KI den emotionalen Zustand von Beschäftigten vorherzusagen
  • Ärzte und Pflegekräfte sollen vor Vergeltung geschützt werden, wenn sie Empfehlungen automatisierter Systeme ignorieren
  • Leistungserbringer im Gesundheitswesen sollen verpflichtet werden, ihren Beschäftigten jährlich eine Liste automatisierter Systeme bereitzustellen
• CNA und die California Labor Federation unterstützen rund sechs Gesetzentwürfe zur Regulierung von KI am Arbeitsplatz
• Pflegekräfte sorgen sich, dass Überwachung und Benotung Pflegepersonal, das sich um Menschen kümmert, in automatische Maschinen zum Abhaken von Kästchen verwandeln
  • Weil Gespräche aufgezeichnet werden, wird es schwieriger, gegenüber Patienten Humor oder persönliche Empathie auszudrücken
  • Sie meinen, dass mit dem Rückgang menschlicher Interaktion jenseits vorgegebener Leitlinien das Wesen der Pflegearbeit und die von Patienten erwartete Fürsorge beschädigt werden

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Meinungen auf Hacker News

• Beim Lesen des Artikels scheint sich der Großteil der Beschwerden um Callcenter-Leistungskennzahlen und den Druck zu drehen, medizinische Versorgung einzuschränken. Das ist ein Problem des Missbrauchs von Kennzahlen, nicht von AI an sich. Die Bewertung von Empathie per AI war ein Pilotprojekt aus dem Jahr 2024 und wurde bereits eingestellt.
  Meine Frau nutzt bei Kaiser ein medizinisches LLM und sagt, dass es dank Echtzeit-Dolmetschen, Zusammenfassungen von Behandlungsnotizen und umfassender Antwortsuche Zeit spart und bessere Versorgung ermöglicht. Ältere Patientinnen und Patienten bringen häufig Apple-Watch-Benachrichtigungen mit, die Herzauffälligkeiten erkannt haben.
  Statt Technologien mit sehr unterschiedlichen Wirkungen und Risiken in einen Topf zu werfen, sollte man sie nach einzelnen Anwendungsfällen bewerten.

  • Solche Probleme gibt es bei Automatisierung und Computerisierung schon lange; Ellen Ullmans Roman Close to the Machine beschreibt sie sehr anschaulich.
    Wenn Management und Analysten den „AI“-Hype nutzen, um allgemeine Automatisierung, Computerisierung und sogar Entlassungen voranzutreiben, ist es natürlich, dass auch die Gegenseite denselben Begriff verwendet.
    Diese ungenaue Sprache vernebelt die Debatte und erschwert es, Wut und Energie auf Kernprobleme wie Verschleierung menschlicher Verantwortung, Erosion von Autonomie, geringere organisatorische Flexibilität und Deprofessionalisierung zu richten. Aber die Verantwortung dafür beginnt nicht bei den AI-Kritikern.
  • Die Herzauffälligkeitsmeldungen der Apple Watch sind kein LLM, sondern eher klassisches statistisches Lernen. Medizinische LLMs sind neue Werkzeuge, aber Apple-Watch-Benachrichtigungen sollte man nicht in dieselbe Kategorie einordnen.
  • Die Erkennung von Herzauffälligkeiten durch die Apple Watch lässt sich schwer als AI bezeichnen.

• Wer es für eine gute Idee hält, mit einer Maschine zu bewerten, wie empathisch Menschen sind, sollte keine Macht anvertraut bekommen.

  • Schon die Leistung von mehr als 40 Arbeitsstunden pro Woche auf eine einzige Punktzahl zu reduzieren, ist merkwürdig, besonders im Gesundheitswesen.
    Vergütung und Bewertung sind nötig, aber ob die Steuerung über algorithmisch berechnete Kennzahlen der beste Weg ist, ist fraglich; dabei verschwinden Empathie und gesunder Menschenverstand.
  • Macht entsteht nicht auf Grundlage von Kompetenz, sondern durch Abschöpfung von Reichtum.
  • Da das Gesundheitswesen immer stärker unternehmerisch organisiert wird und Krankenhäuser von großen Gesundheitssystemen übernommen werden, passiert so etwas häufiger. Offiziell soll das Fusionen großer Versicherer ausgleichen, am Ende missbrauchen jedoch riesige Organisationen ihre Macht.
  • Das Projekt zur Empathiebewertung wurde gestrichen; im Kern geht es meist um Überwachung am Arbeitsplatz.

• Mein Hausarzt sagte, das AI-Tool für Dokumentation sei eine große Erleichterung gewesen. Früher musste er alles mitschreiben, während er den Patientinnen und Patienten zuhörte; jetzt kann er sich auf sie konzentrieren, zuhören und nur das Nötige gezielt festhalten, wodurch der Stress stark gesunken ist.

  • Man müsste sicher sein können, dass die zugrunde liegende Software tatsächlich die Privatsphäre schützt, bevor man solchen Tools zustimmt. Da so viele AI-Tools hastig zusammengeschustert werden, fällt es schwer, Krankenhaussoftware zu vertrauen, die ohnehin schon schlecht wirkt.
  • In Neuseeland wird AI-Diktat eingesetzt; selbst Ärztinnen und Ärzte, die anfangs Bedenken hatten, bevorzugen es inzwischen, weil es die Dokumentationszeit verkürzt und ihnen ermöglicht, den Patientinnen und Patienten länger zuzuhören.
  • Pflege und Primärversorgung sind ziemlich unterschiedliche Rollen. AI kann die kognitive Belastung senken, aber für diejenigen, die Pläne tatsächlich umsetzen müssen, kann sie den Stress sogar erhöhen.
  • Wenn man die Belastung durch repetitive und einfache Aufgaben reduziert, können sich Klinikerinnen und Kliniker auf die wirklich schwierigen Teile konzentrieren.
    Sobald jedoch operative Regeln erzwingen, wie Versorgung zu erfolgen hat, und vorschreiben, wie Patientinnen und Patienten zu behandeln sind, ruft das heftigen Widerstand hervor; die Idee, klinisches Urteil durch AI zu ersetzen, ist töricht.

• Arbeitsplatzkennzahlen und Überwachung führen leicht zu Nebenwirkungen, aber auch in der Pflege ist wie in anderen Berufen ein gewisses Maß an Sicherheitsaufsicht nötig.
  Mehrere Ärztinnen haben mir geraten, bei einem Krankenhausaufenthalt im Umgang mit Pflegekräften vorsichtig zu sein; nicht alle Pflegekräfte seien hingebungsvoll, und es gebe auch Fälle von Nachlässigkeit oder vorgeschobenen Ausreden, die Patientinnen und Patienten schadeten.
  Gesundheitsversorgung ist nicht nur eine heilige Berufung, sondern auch ein Beruf, daher ist Aufsicht nötig. Wenn es sich aber um unternehmensseitig erzwungene Kennzahlen handelt, ist nach Goodharts Gesetz mit starken Verzerrungen zu rechnen.

  • Vielleicht sollte man sich auch keine Pflegekräfte wie Mother Teresa wünschen: https://allthatsinteresting.com/mother-teresa-saint

• Da die Studie kurz vor Tarifverhandlungen der Pflegekräfte-Gewerkschaft erscheint, wirkt sie wie motiviertes Schlussfolgern. Es gibt viele reale Probleme, aber die Studie behandelt sie nicht richtig; nötig wäre eine wirksamere Kritik.
  AI ließe sich selektiv einsetzen, um Patientinnen und Patienten zu identifizieren, die medizinische Leistungen übermäßig nutzen, und die Ursachen zu beheben, um die Nutzung zu senken. Das könnte die Versorgungsqualität und die Lebensqualität des medizinischen Personals verbessern und zugleich Zeit schaffen, um Menschen mit zu geringer Nutzung zu erreichen, die Prävention brauchen.

• Ich frage mich, ob Marshall Brains Manna immer noch wie Zukunftsmusik klingt.
  https://marshallbrain.com/manna

• Das Problem, dass AI am Arbeitsplatz eingreift, wenn Pflegekräfte ihre medizinischen Pflichten gegenüber Patientinnen und Patienten erfüllen, beschränkt sich nicht auf Kaiser; UHC hat ähnliche AI-Überwachungstools eingeführt und nutzt sie ebenfalls.

  • Eine große Schwäche autoritärer Systeme lag darin, dass die Überwachungskosten, die nötig sind, um Fakten von fiktionalen Narrativen zu unterscheiden, mit der Größe steigen.
    Die meisten Pflegekräfte kümmern sich um Menschen, die den schlimmsten Tag ihres Lebens erleben.

• Der Artikel erwähnt den Einsatz von AI, liefert aber kaum konkrete Schäden durch AI. Konkreter ist vielmehr das Beispiel, dass Kaiser Telefonate zur Kostensenkung statt zur Versorgungsqualität optimiert.
  Richtlinien, die lange Anrufe als Problem behandeln oder Pflegekräfte benachteiligen, wenn sie mehr als drei Ratschläge geben, dürften die Versorgungsqualität verschlechtern.

  • Es tauchen Machine-Learning-Tools zur Arbeitsplatzüberwachung und zur Bewertung von Empathie auf, die technisch gesehen AI genannt werden können; im Artikel wird der Begriff aber vor allem als Schlagwort verwendet.

• In einem ländlichen Krankenhaus in der Region befestigt man Pflegekräften Ortungsgeräte, zeichnet jede Bewegung im Krankenhaus auf und bezieht sogar die Verweildauer an einem Ort in die Bewertung ein.
  Vor ein paar Jahren blieben sie 15 bis 20 Minuten in jedem Patientenzimmer, heute gehen sie schnell hinein und wieder hinaus. Die Patientenzahl ist nicht gestiegen, und die Zahl der Pflegekräfte hat sogar zugenommen; daher sehe ich falsche Bewertungskennzahlen als Ursache für die schlechtere Versorgung.

  • Die Inanspruchnahme medizinischer Leistungen, die Zahl der individuellen Patientinnen und Patienten und die Behandlungsmenge pro Patient sind alle gestiegen.
    Die massive Übernutzung des Gesundheitswesens in den USA treibt die Kosten nach oben, aber man will das nicht offen eingestehen.

• Kaiser hat bereits einen ziemlich schlechten Service, daher ist diese Veränderung umso besorgniserregender.