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Die Kaiserswerther Diakonie Düsseldorf: Effizienz – Flexibilität – Qualität

Die MARIS Spracherkennung erleichtert den Klinikalltag und verbessert die Dokumentation.

Die Kaiserswerther Diakonie, gegründet 1836 von Theodor und Friederike Fliedner, zählt zu den traditionsreichsten diakonischen Unternehmen Deutschlands. Mit Sitz in Düsseldorf vereint sie christliche Werte mit professionellen Angeboten in Gesundheit, Pflege, Bildung und Sozialarbeit. Zentrale Einrichtung ist das Florence-Nightingale-Krankenhaus mit Fachabteilungen wie Allgemein- und Viszeralchirurgie, Kardiologie, Pneumologie, Orthopädie und Unfallchirurgie, Gynäkologie und Geburtshilfe, Kinder- und Jugendmedizin, Psychiatrie sowie Notfall- und Intensivmedizin. Mit rund 2700–3000 Mitarbeitenden ist die Kaiserswerther Diakonie ein bedeutender Arbeitgeber
der Region.

Die Kaiserswerther Diakonie in Zahlen

  • 1836 Gründungsjahr
  • 12 Fachkliniken
  • > 600 Betten
  • ca. 3000 Mitarbeitende
  • ca. 1900 Ausbildungsplätze

Patienten pro Jahr:

  • 22.945 Vollstationäre Fälle
  • 66.524 Ambulante Fälle

Kaiserswerther Diakonie Düsseldorf und MARIS Spracherkennung – die Vorteile auf einen Blick:

Direktverfügbarkeit

Arztbriefe, Befunde sowie
Anamnese- und Verlaufsdokumentationen
werden direkt digital erstellt. Die Informationen stehen ohne Zeitverzug im System zur Verfügung. So können sie krankenhausweit sofort genutzt werden.

Flexibilität

Die Spracherkennung unterstützt verschiedene Mikrofontypen. Dazu gehören
Handmikrofone, Headsets oder Webcams. So lässt sich die Lösung optimal an unterschiedliche Arbeitsumgebungen
anpassen.

Dokumentationsqualität

Die Spracherkennung unterstützt
eine strukturierte und vollständige Dokumentation. Inhalte werden direkt im System erfasst und stehen sofort digital bereit. Das verbessert die Qualität und Nachvollziehbarkeit der medizinischen
Dokumentation.

Warum MARIS Healthcare?

Die Ausgangssituation

Im Zuge struktureller Veränderungen im Bereich des Schreibdienstes stand die Kaiserswerther Diakonie vor der Herausforderung, ihre Dokumentationsprozesse neu zu organisieren und effizienter zu gestalten. Ziel war es, bestehende Abläufe zu verschlanken und gleichzeitig eine schnelle sowie qualitativ hochwertige Erstellung medizinischer Dokumentation sicherzustellen.
Bereits seit 2015/2016 arbeitet das Haus mit Lösungen von MARIS im Bereich der Spracherkennung. Zunächst wurde die Dragon Medical Practice Edition eingesetzt. Mit steigender Zahl an Anwendern erfolgte im Jahr 2020 der Wechsel zur Dragon Medical Direct. Seit 2023 nutzt die Kaiserswerther Diakonie die Dragon Medical One.

Das Ziel

Mit der Einführung der Spracherkennung sollte das digitale Diktat ersetzt und die medizinische Dokumentation direkt in den klinischen Arbeitsablauf integriert werden. Wichtig war dabei, dass die Lösung sowohl in Textverarbeitungsprogrammen als auch in KIS-Formularen, etwa für Anamnese- und Verlaufsdokumentationen, eingesetzt werden kann. Zudem sollte die Nutzung unterschiedlicher Mikrofontypen möglich sein, um den verschiedenen Arbeitsumgebungen und Anwenderpräferenzen gerecht zu werden.

Das Fazit

Mit der Einführung der Spracherkennung hat die Kaiserswerther Diakonie ihre Dokumentationsprozesse nachhaltig optimiert. Medizinische Inhalte werden heute direkt im System erstellt und stehen ohne Zeitverzug krankenhausweit zur Verfügung. Dadurch konnten Abläufe effizienter gestaltet und der Schreibdienst deutlich entlastet werden. Die Lösung ist fest in den klinischen Arbeitsalltag integriert und wird aktuell von rund 100 Ärzten erfolgreich genutzt.

Das sagt der Kunde

Susanne Stog | Projektkoordination iMedOne | | Kaiserswerther Diakonie Düsseldorf

„Für uns war es wichtig, die Dokumentation näher an den klinischen Alltag zu bringen und Prozesse spürbar zu vereinfachen. Mit MARIS ist uns genau das gelungen. Besonders überzeugt hat uns die partnerschaftliche Zusammenarbeit während der Einführung und Weiterentwicklung. Heute profitieren wir von einer Lösung, die zuverlässig funktioniert und von unseren Ärztinnen und Ärzten sehr gut angenommen wird.“

Bericht ansehen (pdf, 987.89 kB)