Das Ziel dieses Projekts war die Entwicklung eines Patientenklassifikationssystems (PCS) zur leistungsorientierten und pauschalisierten Vergütung in vier Leistungsbereichen der stationären Rehabilitation. Dazu wurden schweizweit in über 40 Kliniken die Daten von rund 50’000 Patienten und rund 1 Million Aufenthaltstage erhoben. Als Information zur Verfügung standen sowohl die Kosten, als auch die Leistungen sowie persönliche Merkmale der Patienten.

Mit Methoden der statistischen Datenanalyse und des Machine Learning wurde der Zusammenhang zwischen der Zielgrösse Tageskosten und den Patientenmerkmalen bestimmt. Dies führte zur Ausgestaltung mehrerer, alternativer Vergütungssysteme, welche in einem Vernehmlassungsprozess auf ihre Anwendbarkeit und Akzeptanz geprüft wurden.  Mittels Out-of-Sample-Analysen wurde berechnet, wie sich die Genauigkeit der PCS-Systeme in der Praxis mit verschiedener Anzahl Tarifgruppen verhält.

Schlussendlich wurde das ausgewählte PCS im Rahmen einer Web-Applikation implementiert. Für jeden Patienten kann so aufgrund seiner Merkmale die tarifbestimmende Einstufung ermittelt werden. Ebenso werden die entschädigungsrelevanten Kostengewichte ausgegeben.