Risikostratifikation

Risikostratifikation ist der Prozess der Einteilung einzelner Personen, Organisationseinheiten oder Systeme in Risikoklassen anhand der Wahrscheinlichkeit eines definierten Ereignisses. Ziel ist es, Ressourcen effizient zu verteilen, Präventions- oder Behandlungsmaßnahmen zu priorisieren und das Outcome zu verbessern. Sie wird in vielen Bereichen angewendet, besonders in der Gesundheitsversorgung und in der Finanzwirtschaft.

In der Medizin dient sie der Prognose, Entscheidungsunterstützung und Planung von Nachsorge und Ressourcenallokation. Typische Datenquellen sind Demografie, Vorerkrankungen, Laborwerte, Bildgebungsbefunde und Verhaltensfaktoren. Es werden Risikoscores oder prognostische Modelle eingesetzt, die aus historischen Daten abgeleitet werden und Patienten in Kategorien wie niedrig-, mittel- oder hochrisikogruppen einteilen. Zunehmend kommen statistische Modelle und maschinelles Lernen zum Einsatz, die Stärken und Schwächen ihrer Daten berücksichtigen.

In der Finanzwirtschaft dient Risikostratifikation der Klassifikation von Kredit- oder Ausfallrisiken und der Anpassung von Preisen und Rückstellungen. Die Modelle beruhen auf Kreditgeschichte, Vermögenswerten, Einkommen und makroökonomischen Variablen. Die Segmentierung unterstützt das Risikomanagement, die Kapitalplanung und regulatorische Anforderungen.

Wichtige Aspekte sind Datenqualität und Transparenz, Validierung, Kalibrierung, Fairness und Datenschutz. Modelle sollten regelmäßig überprüft, aktualisiert und lokal angepasst werden, um Verzerrungen zu vermeiden.

Der Ablauf umfasst Problemdefinition, Datensammlung, Modellierung, Validierung, Implementierung und Monitoring. Leistungskennzahlen umfassen Diskriminationsfähigkeit (AUC) und Kalibration. Risiken umfassen Überanpassung, Verzerrungen und Fehlnutzung.