Corti lanza Symphony AI para transformar la codificación médica
Puntos clave
- Corti presentó Symphony para la codificación médica, un sistema de inteligencia artificial que trata la codificación como una tarea de razonamiento.
- Construido sobre un marco revisado por pares y 1,8 millones de encuentros de pacientes, el sistema utiliza cuatro agentes secuenciales que imitan a los codificadores humanos.
- Corti afirma hasta un 25% más de precisión clínica que los modelos de OpenAI, Anthropic, Amazon, Oracle y Microsoft.
- En un estudio danés, Symphony identificó tres veces más intentos de suicidio que los registros de codificación oficiales.
- El sistema admite tanto el entorno de codificación de EE. UU. (ICD-10-CM, ICD-10-PCS, CPT) como los entornos de codificación europeos sin necesidad de volver a entrenar.
- Las salidas son auditables, vinculando cada código a la evidencia clínica de apoyo y marcando ambigüedades para revisión.
- Symphony está disponible a través de una API y del Consola de Corti, con opciones de implementación de empresa y nube soberana.
- Corti posiciona la codificación precisa como esencial para el monitoreo, la asignación de recursos y el diseño de intervenciones del sistema de salud.
Corti, la empresa de inteligencia artificial para la salud con sede en Copenhague, presentó Symphony para la codificación médica, un sistema agente que trata la codificación como una tarea de razonamiento en lugar de una simple etiquetado. Construido sobre un marco revisado por pares y un estudio de 1,8 millones de encuentros de pacientes, Symphony afirma hasta un 25% más de precisión clínica que los modelos de OpenAI, Anthropic, Amazon, Oracle y Microsoft.
Antecedentes y necesidad
La codificación médica convierte las notas clínicas, diagnósticos y procedimientos en códigos alfanuméricos estandarizados para la facturación, informes y análisis de salud pública. Solo en Estados Unidos, el sistema ICD-10-CM contiene 70.000 códigos de diagnóstico, y los errores son comunes, costosos y a menudo invisibles. Los enfoques tradicionales de inteligencia artificial tratan la codificación como un problema de clasificación, prediciendo el código más probable en función de los datos históricos, lo que puede ser un desafío a medida que evolucionan las pautas de codificación.
Enfoque de Corti
Corti desarrolló Symphony para la codificación médica utilizando un marco revisado por pares llamado "Code Like Humans", presentado en EMNLP 2025. La investigación, basada en 1,8 millones de encuentros de pacientes, enmarca la codificación como una tarea de razonamiento. El sistema despliega cuatro agentes en secuencia:
- Extractor de evidencia – aísla las condiciones en una nota clínica.
- Navegador de índice – busca el índice alfabético de la ICD para candidatos a códigos.
- Validador tabular – verifica a los candidatos contra las pautas de codificación.
- Reconciliador de códigos – secuencia y valida la salida final.
Cada paso refleja el proceso de decisión de los codificadores humanos expertos, proporcionando enlaces auditables entre los códigos asignados y la evidencia clínica de apoyo.
Afirmaciones de rendimiento
Corti afirma que Symphony supera a los modelos de inteligencia artificial de OpenAI, Anthropic, Amazon, Oracle y Microsoft en un 25% en las pruebas de precisión clínica. En un estudio revisado por pares de datos de pacientes daneses, el sistema identificó tres veces más intentos de suicidio que los registros de codificación oficiales, descubriendo casos presentes en notas y registros de medicamentos pero pasados por alto por codificadores con poco tiempo.
Disponibilidad e integración
Symphony ahora está disponible a través de una API y del Consola de Corti. Admite tanto el entorno de codificación de EE. UU. (ICD-10-CM para diagnósticos, ICD-10-PCS y CPT para procedimientos) como los entornos de codificación europeos sin necesidad de volver a entrenar. El sistema produce salidas auditables, marca ambigüedades para revisión humana e integra con el Marco Agente de Corti, que admite los estándares A2A y MCP. También se ofrecen implementaciones de empresa y nube soberana.
尽lications para la atención médica
Al mejorar la precisión de la codificación, Symphony tiene como objetivo mejorar la capa de datos en la que confían los sistemas de salud para monitorear tendencias, asignar recursos y diseñar intervenciones. La codificación precisa se presenta no como un centro de costos de oficina trasera, sino como una base crítica para la toma de decisiones del sistema de salud.