Corti AI bringt „Symphony“ für automatisierte medizinische Kodierung

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This article is also available in English. It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

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Medizinische Kodierung bildet die Grundlage für die Abrechnung im Gesundheitssystem, da sie die erbrachte klinische Leistung in eine standardisierte Sprache übersetzt, die von den Krankenkassen verarbeitet werden kann. Gleichzeitig ist medizinische Kodierung aber sehr zeitaufwendig und fehleranfällig. Die korrekte Zuordnung von Diagnoseschlüsseln – vor allem durch die International Classification of Diseases (ICD) – aus unstrukturierter medizinischer Dokumentation ist daher eine sehr wichtige, aber auch schwierige Aufgabe, die geschultes, hochqualifiziertes Personal benötigt.

Corti AI, ein auf das Gesundheitswesen spezialisiertes Technologieunternehmen aus Kopenhagen, hat nun mit „Symphony for Medical Coding“ ein System veröffentlicht, das den Prozess der medizinischen Kodierung zur Abrechnung mithilfe von Künstlicher Intelligenz effizienter und präziser gestalten soll.

Angepasst für deutsche System

Was Symphony nach Angaben des Herstellers von anderen Systemen unterscheidet, ist ein umfassenderes Verständnis der medizinischen Dokumentation durch Einsatz mehrerer KI-Agenten und ein systematischer, mehrphasiger Ansatz zur Durchführung der Kodierung. Gleichzeitig wird die Software national und regional angepasst. In den vergangenen Monaten hat der Hersteller die Software speziell für den deutschen Markt weiterentwickelt. Laut Herstellerangaben umfasst die Implementierung nun die vollständige Diagnosen- und Prozedurenkodierung sowie auch die Erkennung von medizinischen Codes anhand des weit verbreiteten SNOMED-CT (Systemized Nomenclature of Medicine – Clinical Terms) Kodierungssystems.

Damit decke das System nach Angaben von CortiAI etwa 90 Prozent der Anforderungen deutscher Krankenhäuser ab. Die Herausforderung in Deutschland liegt besonders in der Komplexität des für die Abrechnung verwendeten DRG-Systems (Diagnosis Related Groups). Hierbei können kleinste Nuancen in der Dokumentation (und damit in der Codierung) maßgeblich über die Höhe der finanziellen Erstattung entscheiden.

Parallel zur Veröffentlichung hat Corti die eigenen Analysen und Ergebnisse in einer wissenschaftlichen Arbeit zusammengefasst und auf arXiv veröffentlicht.

Erste Daten in der realen Awendungen

Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von generativer KI in der Medizin sind „KI-Halluzinationen“ und allgemein die Generierung von fehlerhaften Daten und Ungenauigkeiten. Nach Angaben von Corti zeigt „Symphony for Medical Coding“ seit der Einführung am 1. April 2026 eine robuste und sichere Leistung.

Innerhalb der ersten Woche seien etwa 8000 komplexe Anfragen zur medizinischen Kodierung verarbeitet worden, wobei lediglich 16 Fehler registriert worden seien. Dies entspräche Fehlern in 0,2 Prozent der Fälle und liege damit deutlich unter den üblichen Fehlerquoten bei manueller Kodierung durch Fachpersonal. Es scheint, dass spezialisierte KI-Systeme mittlerweile eine Leistungsfähigkeit erreicht haben, mit der sie in der Lage sind, komplexe administrative Aufgaben im Gesundheitssystem zu übernehmen, ohne die Sicherheit zu gefährden.

Strategische Partnerschaft mit Dedalus

Um das neue System für die KI-gestützte medizinische Kodierung weitreichend auszurollen, ist Corti unter anderem eine strategische Partnerschaft mit Dedalus eingegangen, einem der weltweit führenden Anbieter von Krankenhaus-Informationssystemen (KIS).

Die Kooperation, die bereits etwa 20 Partner in Deutschland umfasst, soll nun über die Bundesgrenzen hinaus auf ganz Europa ausgeweitet werden. Ziel ist es, Symphony direkt in die gewohnten Softwaresysteme von Ärztinnen und Ärzten sowie Kodierfachkräften einzubetten. Anstatt Daten mühsam händisch zu übertragen, schlägt die KI im Hintergrund die passenden Codes vor, die vom Fachpersonal lediglich noch validiert werden müssen.

Effizienzgewinn durch KI gegen den Fachkräftemangel

Wenn Krankenhäuser mithilfe von KI ihre Kodierung nahezu fehlerfrei automatisieren oder zumindest teilautomatisieren könnten, wäre dies ein entscheidender Beitrag zur wirtschaftlichen Stabilität.

Tatsächlich bindet die medizinische Kodierung aktuell erhebliche personelle Ressourcen, während durch Fehler in der Kodierung erheblicher finanzieller Schaden entsteht. Auch in Anbetracht des wachsenden Fachkräftemangels bietet die Automatisierung der Codierung die Chance, Prozesse effizienter zu gestalten und Kosten einzusparen.

(mack)