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Corti 推出 AI 系统，旨在重新定义医疗编码准确性

位于哥本哈根的 Corti 推出了一个新的人工智能系统，旨在解决医疗保健领域最顽固的运营挑战之一：医疗编码。该公司最新发布的 Symphony for Medical Coding 不仅仅是一个自动化工具，而是一种从根本上不同于传统方法的临床数据解释、结构化和应用方式。该发布建立在 Corti 更广泛的 “临床级人工智能” 基础上，在这里，准确性、可追溯性和实际部署与原始模型性能一样重要。为什么医疗编码仍然会破坏医疗系统医疗编码 位于临床护理、计费和公共卫生的交叉点。每个诊断、治疗和结果都必须转换为标准化代码，例如 ICD-10，它包含数万个可能的分类。问题不仅仅是规模，还包括解释。编码需要临床医生或专家从碎片化的临床笔记中提取意义，调和不一致性，并应用不断演变的指南。在实践中，这往往导致错过信号和不完整的数据。一个引用的例子说明了风险：对患者记录的大规模分析发现，临床笔记中记录的自杀尝试远远多于实际编码的数量。当这些案例未在结构化数据集中记录时，医疗系统会失去对关键趋势的可见性，从而破坏从资金分配到预防策略的一切。从预测到推理：方法的转变Corti 的核心论点是，医疗编码不是一个分类问题，而是一个推理问题。这种区别塑造了 Symphony 的架构。与其仅仅根据模式识别来分配代码，该系统模仿了人类编码者的工作方式。它在临床数据中识别证据，评估上下文，导航分层编码系统，并验证输出是否符合当前指南。这种方法建立在公司早期关于多智能体人工智能系统的研究基础上。其“像人类一样编码”框架使用多个协调的智能体来将复杂任务分解为较小的推理步骤，提高准确性和一致性。结果，根据 Corti 的说法，是一个可衡量的性能差距。Symphony 在临床编码准确性基准测试中报告超过主要人工智能提供商的模型，改进了多达 23% 的性能。模型背后的基础设施Symphony 不是一个独立的模型。它建立在 Corti 更广泛的基于智能体的基础设施之上，称为 Corti...