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Künstliche Intelligenz

Corti AI bringt „Symphony“ für automatisierte medizinische Kodierung


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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.

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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

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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)



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Angriffe auf Cisco Unified CM beobachtet


Eine Anfang des Monats von Cisco ausgebesserte Schwachstelle in Ciscos Unified Communications Manager ermöglicht Angreifern, Dateien hochzuladen und ihre Rechte dabei auf „root“ auszuweiten. Ein Update steht seitdem bereit. Jetzt haben IT-Forscher Angriffe auf die Sicherheitslücke beobachtet.

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Die Analysten von DefusedCyber schreiben auf X, dass sie den Missbrauch der Schwachstelle CVE-2026-20230 am vergangenen Wochenende beobachtet haben. Es handelt sich um eine Server-Side Request Forgery (SSRF), bei der Angreifer Zugriff auf interne, geschützte Netzwerke erhalten. Einige HTTP-Anfragen werden laut Ciscos Mitteilung nicht korrekt geprüft, sodass nicht authentifizierte Angreifer aus dem Netz sogar schreibenden Zugriff auf das Betriebssystem und dabei root-Rechte erlangen können (CVE-2026-20230, CVSS 8.6, Risiko „hoch“). Cisco hat abweichend von der CVSS-Bewertung das Risiko jedoch als „kritisch“ eingeschätzt – offenbar zu Recht.

DefusedCyber schreiben, dass vorheriger Missbrauch nicht bekannt war und dass die CISA die Lücke noch nicht in ihrem „Known Exploited Vulnerabilities“-Katalog auflistet. Zunächst haben die IT-Forscher lediglich eine Quell-IP ausgemacht, von der Attacken mit einem Proof-of-Concept-Exploit erfolgten. Der PoC hat mit „file://“-URLs versucht, Schadcode auf das System zu schreiben. Am Mittwoch hat DefusedCyber auf LinkedIn nachgelegt und berichtet von automatisierten Scans aus dem Tor-Netzwerk, die Webshells auf anfällige Geräte verfrachten.

Angriffe installieren Server-Dienste

Die beobachteten Angriffsketten missbrauchen die SSRF im WebDialer, um bösartige Apache-Axis-Dienste zu verteilen. Diese Dienste nutzen sie dann, um einen JSP-File-Writer anzulegen, der in einer zweiten Stufe eine befehlsausführende Shell im Pfad „/platform-services/axis2-web/“ verankert.

Cisco schreibt in der eigenen Sicherheitsmitteilung, dass das Unternehmen von veröffentlichtem Proof-of-Concept-Exploitcode weiß. Eine Aktualisierung um den aktuell beobachteten Missbrauch liegt jedoch noch nicht vor. Weiteren Sicherheitsmeldungen zufolge kursieren bereits seit dem Tag nach der Veröffentlichung des Updates Exploit-Codes, die voll funktionsfähig sind. IT-Verantwortliche sollten daher zügig die Aktualisierung anwenden, sofern sie das noch nicht erledigt haben. Hinweise auf erfolgreiche Angriffe (Indicators of Compromise, IOC) gibt es derzeit leider noch nicht.


(dmk)



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Künstliche Intelligenz

10-Gigabit-Netzwerk für zu Hause: Voraussetzungen und Verkabelung


Lange waren Gigabit-Ethernet-Ports der Standard in der IT-Welt und schnellere Hardware vergleichsweise teuer. Doch derzeit zeichnet sich ein Wandel ab: 2.5GBase-T ist schon Standard bei Mittel- und Oberklasse-Mainboards und 10-Gigabit-Karten wie USB-Adapter fallen im Preis. Immer mehr Netzwerkspeicher besitzen NBase-T-Ports, die bis 10 Gbit/s hochschalten, sodass Daten schneller durchs Netz fliegen. Damit wird auch die höchste derzeit über Kupfer mögliche Geschwindigkeitsstufe für kleinere Netze und Budgets interessant.

  • 10-Gigabit-Ethernet überträgt rund 1,1 Gigabyte pro Sekunde.
  • Alte Verkabelung ist häufig 10-Gigabit-tauglich.
  • Netzwerkkarten und USB-Adapter gibt es ab 50 beziehungsweise 80 Euro.

Um Ihnen den Einstieg ins 10-Gigabit-Netz zu erleichtern, erklären wir im folgenden Text, wann sich der Umstieg für Sie lohnt, welche Voraussetzungen Ihre Netzwerkinfrastruktur für die Geschwindigkeitsstufe erfüllen muss und wie Sie gegebenenfalls Glasfaser als Alternative einsetzen. Wir legen dabei den Fokus speziell auf kleine Büros und Heimanwender (SOHO: Small Office, Home Office). Den Weg zur passenden Hardware ebnen unsere Kaufberatung für 10G-fähige Komponenten und der Vergleichstest von USB-10GE-Adaptern.

Ob ein 10-Gigabit-Netzwerk für Sie Sinn ergibt, hängt von den Anwendungen ab, die Sie nutzen, und von der Hardware, die Sie bereits besitzen. Der Grund, weshalb es so lange gedauert hat, bis sich eine neue Geschwindigkeitsstufe bei Kupfer-Ethernet-Anschlüssen durchzusetzen begann, ist relativ simpel: Die meisten Anwendungen auf Geräten im heimischen Umfeld und an typischen Büroarbeitsplätzen kommen problemlos mit Gigabit-Ethernet klar – also einer Datenrate von etwa 110 MByte pro Sekunde. Surfen, Webanwendungen und Gaming liegen im Bereich von wenigen Hundert Kilobit bis einigen Megabit pro Sekunde und profitieren mehr von geringer Latenz als von hoher Datenrate; Videostreaming benötigt bis zu 30, seltener mal 50 Mbit/s und die Urlaubsvideos und -fotos kann man mit rund 110 MByte pro Sekunde in akzeptabler Zeit auf den Netzwerkspeicher (NAS) sichern.


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Künstliche Intelligenz

KI-Kosten reduzieren: Wie man mit Prompt-Caching messbar Token sparen kann


Prompt-Caching senkt den Preis pro Anfrage an ein großes Sprachmodell deutlich und erhöht die Antwortgeschwindigkeit. Der Mechanismus ist simpel, wird in der Praxis aber oft übersehen oder durch ungeschickt strukturierte Prompts unwirksam gemacht.

Wie es funktioniert und was es bringt, lässt sich mit lokal installierten Tools und einem lokalen Ollama nachvollziehen. Die Erkenntnisse sind auf Cloud-Anbieter wie Anthropic übertragbar, wo Prompt-Caching bis 90 Prozent der Token sparen kann.

  • Prompt-Caching speichert die internen Berechnungsergebnisse eines gleichbleibenden Promptpräfixes zwischen, sodass das Sprachmodell bei Folgeanfragen nur noch den neuen, abweichenden Teil verarbeiten muss.
  • Technische Grundlage ist der KV-Cache der Transformer-Architektur: Die einmal berechneten Key- und Value-Vektoren der Prefill-Phase werden wiederverwendet.
  • Lokal kann ein Prompt-Cache die Inferenzgeschwindigkeit um das bis zu Zehnfache steigern, in der Cloud die Kosten um 90 Prozent reduzieren.
  • Entscheidend ist die Promptstruktur. Stabile Inhalte wie Systemanweisungen oder Dokumente gehören an den Anfang, variable Daten ans Ende.

Wie ein LLM Text erzeugt

Ein großes Sprachmodell ist im Kern eine Textergänzungsmaschine. Seine Eingabe, der Prompt, ist eine Zeichenkette, die sich typischerweise aus drei Schichten zusammensetzt: einer Rollen- oder Verhaltensanweisung (dem Systemprompt), optionalem Kontext wie Dokumenten, Tooldefinitionen oder bisherigem Gesprächsverlauf und am Ende der aktuellen Frage des Benutzers.


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