Corti präsentiert mit Symphony for Medical Coding ein agentenbasiertes KI-System, das klinische Kodierung deutlich präziser macht als bestehende Modelle von OpenAI, Google oder Amazon. In Benchmarks übertrifft es diese um mehr als 25 Prozent. Die Lösung basiert auf dem Multi-Agenten-Framework «Code Like Humans» und bildet reale Entscheidungsprozesse von Kodierfachkräften nach. Ziel ist es, Fehler zu reduzieren, klinische Daten besser nutzbar zu machen und fundiertere Entscheidungen im Gesundheitswesen zu ermöglichen.
Corti, das Entwicklungsunternehmen für klinisch einsetzbare KI, stellt heute Symphony for Medical Coding vor. Das agentenbasierte KI-Modell übertrifft OpenAI und Anthropic sowie Amazon, Oracle und Google bei der medizinischen Kodierung in klinischen Genauigkeitsbenchmarks um mehr als 25 Prozent. Es ist ab sofort über Cortis API für jedes Team verfügbar, das KI-gestützte Healthcare-Software entwickelt.
Die Kosten von Fehlern
Die medizinische Kodierung übersetzt die klinische Realität in strukturierte Daten. Damit bildet sie die Grundlage für Erstattung, Berichtswesen und Entscheidungen im öffentlichen Gesundheitswesen. Kodierungsfehler sind teuer, doch die menschlichen Kosten reichen weit darüber hinaus.
Ein Beispiel zeigt das Ausmaß dessen, was übersehen wird: In einer aktuellen Studie mit dänischen Patientendaten identifizierte Corti dreimal so viele Suizidversuche, wie kodiert worden waren. Die Fälle waren alle vorhanden – dokumentiert in klinischen Notizen, markiert in Medikationsdaten –, doch Kodierfachkräfte hatten sie unter Zeitdruck übersehen. Wenn Fälle nicht erfasst werden, können Gesundheitssysteme Trends nicht überwachen, Ressourcen nicht zuweisen und keine Interventionen konzipieren. Gesundheitspolitik scheitert, bevor sie beginnt.
Auf Grundlage von Spitzenforschung
Die medizinische Kodierung ist im Kern eine Schlussfolgerungsaufgabe, kein Vorhersageproblem. Sie erfordert die Interpretation zahlreicher komplexer Sachverhalte, echtes Urteilsvermögen und begründete Entscheidungen über Tausende von Codes hinweg. Allein das amerikanische Kodiersystem ICD-10-CM umfasst 70.000 Diagnosecodes. Noch problematischer ist, dass die Kodierung auf Richtlinien basiert, die sich ständig weiterentwickeln. Dadurch sind Modelle, die auf historischen Daten trainiert wurden, unzureichend.
Corti begann, dieses Problem systematisch anzugehen. Das Unternehmen führte die größte Studie ihrer Art mit 5,8 Millionen Patientenkontakten durch. Daraus entstand Code Like Humans, ein Multi-Agenten-Framework. Es wurde auf der EMNLP 2025, einer der führenden Konferenzen für maschinelles Lernen, angenommen. Dieses Framework bildet die Arbeitsschritte professioneller Kodierfachkräfte nach: klinische Evidenz identifizieren, Hierarchien schrittweise durchdenken, anhand von Richtlinien prüfen und Mehrdeutigkeiten auflösen. Symphony for Medical Coding baut auf dieser Grundlage auf. Das System arbeitet auf dem Niveau erfahrener Kodierfachkräfte und liefert eine höhere Qualität als andere Modelle zu einem Bruchteil der Kosten.
«Die meisten KI-Systeme bleiben bei der medizinischen Kodierung hinter den Anforderungen zurück, weil sie diese als Kennzeichnung und nicht als Schlussfolgerungsaufgabe behandeln. Korrekte Kodierung hängt von Evidenz, Kontext, Hierarchie und der Auslegung von Richtlinien ab»
sagte Lars Maaløe, PhD, CTO und Mitgründer von Corti. «Wir haben Symphony for Medical Coding so entwickelt, dass es demselben Entscheidungsprozess folgt wie erfahrene Kodierfachkräfte. Genau deshalb ist der Leistungsabstand so bedeutsam.»
«Die Methodik hinter Code Like Humans ist der vielversprechendste Ansatz für medizinische Kodierung, den wir bisher gesehen haben. Wir entwickeln gemeinsam mit Corti, weil wir glauben, dass spezialisierte KI-Infrastruktur der Weg ist, dieses Problem zu lösen. Nun freuen wir uns, dass sie in den Produktivbetrieb übergeht», ergänzte Steve West, Managing Director, Healthliant Ventures and Tanner Health.
Genauigkeit, die prüfbar ist
Genauigkeit erfordert in der medizinischen Kodierung Nachvollziehbarkeit, Vertretbarkeit und einfache Überprüfbarkeit. Symphony for Medical Coding verknüpft zugewiesene Codes mit der zugrunde liegenden klinischen Evidenz und hebt Mehrdeutigkeiten hervor. So erhalten Teams, Compliance-Verantwortliche und Prüfer eine klare Dokumentation der Codevergabe.
«Die medizinische Kodierung wurde jahrzehntelang als Kostenstelle im Backoffice behandelt. Das ist sie nicht – sie ist die Datenschicht, auf der das Gesundheitswesen läuft. Wer sie korrekt umsetzt, verändert, was Gesundheitssysteme erkennen, entscheiden und tun können», sagte Andreas Cleve, CEO und Mitgründer von Corti.
In den USA und Europa verfügbar, als ein System
Kodiersysteme unterscheiden sich erheblich. Die meisten KI-Produkte erfordern lokales Fine-Tuning. Für Symphony for Medical Coding gilt das nicht. Es ist das erste Kodiersystem, das sowohl für die US-Diagnosekodierung (ICD-10-CM) und Prozedurenkodierung (ICD-10-PCS, CPT) als auch für europäische Kodierungsumgebungen entwickelt wurde. Lokales Retraining ist dafür nicht erforderlich.
ICD-10, das von der WHO gepflegt wird, ist derzeit als Beta-Version verfügbar. Corti expandiert in vorrangige europäische Märkte, darunter Großbritannien, Deutschland, Frankreich und Dänemark. Symphony for Medical Coding ist ab sofort über die Corti Console erhältlich. Es lässt sich direkt in das Corti Agentic Framework integrieren und unterstützt sowohl die Standards A2A als auch MCP. Corti ermöglicht den Einsatz in Unternehmen und in souveränen Cloud-Umgebungen.
