Was ist medizinische Kodierung mit KI?
Bei der medizinischen Kodierung werden Diagnosen, Operationen und Prozeduren standardisierten medizinischen Codes zugeordnet. KI kann diesen Prozess unterstützen, indem sie medizinische Informationen in der Dokumentation erkennt und passende Codes vorschlägt.
In Deutschland ist die ICD-10-GM die amtliche Klassifikation zur Verschlüsselung von Diagnosen in der ambulanten und stationären Versorgung. Für Operationen und Prozeduren kommt der OPS (Operationen- und Prozedurenschlüssel) zum Einsatz.
Traditionell müssen relevante Informationen in der medizinischen Dokumentation identifiziert und den entsprechenden Codes zugeordnet werden. Eine KI-gestützte Software für medizinische Kodierung kann diesen Prozess vereinfachen: Sie analysiert den dokumentierten Kontext und schlägt passende medizinische Codes vor, die anschließend fachlich geprüft werden.
In diesem Artikel erklären wir, wie medizinische Kodierung mit KI funktioniert, welche Vorteile sie bietet und wo die Grenzen der Automatisierung liegen.
Warum ist KI für die medizinische Kodierung wichtig?
KI kann medizinische Teams von zeitaufwendiger Dokumentation und Kodierung entlasten, sodass mehr Zeit für die Patientenversorgung bleibt. Sie unterstützt dabei, Kodierungen schnell, konsistent und korrekt zu erstellen.
Angesichts des hohen administrativen Aufwands und der zunehmenden Anforderungen an eine korrekte Kodierung kann KI Prozesse beschleunigen, Teams entlasten und dazu beitragen, Abrechnungsfehler zu reduzieren.
Welche Kodiersysteme werden in Deutschland verwendet?
Für die medizinische Kodierung in Deutschland sind insbesondere ICD-10-GM und OPS relevant.
- ICD-10-GM: Die amtliche Klassifikation zur Verschlüsselung von Diagnosen in Deutschland. Seit dem 1. Januar 2026 gilt die Version ICD-10-GM 2026.
- OPS: Der Operationen- und Prozedurenschlüssel dient der Verschlüsselung von Operationen und medizinischen Prozeduren.
Davon zu unterscheiden sind Systeme für die medizinische Abrechnung wie EBM und GOÄ. Medizinische Kodierung und medizinische Abrechnung hängen zusammen, sind aber nicht dasselbe: Ein ICD-10-GM-Code bildet beispielsweise eine Diagnose ab, während eine Gebührenposition eine abrechenbare Leistung beschreibt.
Warum KI bei der medizinischen Kodierung einsetzen?
Die Auswahl eines passenden medizinischen Codes setzt voraus, dass die dafür relevanten Informationen dokumentiert sind. Diagnosen, Befunde und durchgeführte Maßnahmen liefern den Kontext für die anschließende Kodierung.
KI kann diese Informationen in der Dokumentation erkennen und passende medizinische Codes vorschlagen. Statt jeden Code von Grund auf zu suchen, können Ärzt:innen die Vorschläge prüfen und entscheiden, welche Kodierung den dokumentierten Sachverhalt korrekt abbildet.
Das kann insbesondere bei umfangreicher Dokumentation den manuellen Suchaufwand reduzieren. Die fachliche Entscheidung über die endgültige Kodierung bleibt dabei bei den Ärzt:innen.
Wie verändert KI die medizinische Kodierung?
Klassische medizinische Kodierung findet häufig nach der Dokumentation statt: Relevante Informationen werden identifiziert, mögliche Codes gesucht und anschließend geprüft.
KI kann einen Teil dieses Prozesses direkt mit der Dokumentation verbinden. Sobald der klinische Kontext vorliegt, können passende Kodierungen vorgeschlagen und zur Prüfung bereitgestellt werden.
Mit Heidis Funktion für medizinische Kodierung und Abrechnungscodes werden Codes beispielsweise anhand des dokumentierten Kontexts vorgeschlagen und nach Relevanz sortiert. Ärzt:innen können sie anschließend direkt prüfen, bestätigen, ersetzen oder ergänzen.
Der Fokus verschiebt sich damit von der reinen Codesuche hin zur gezielten Prüfung kontextbezogener Vorschläge.
Wie funktioniert medizinische Kodierung mit KI?
Der genaue Ablauf hängt von der eingesetzten Software ab. Bei Heidi ist die Kodierung direkt mit der medizinischen Dokumentation verbunden, so würde der Prozess ablaufen:
1. Medizinische Informationen dokumentieren
Am Anfang steht die klinische Dokumentation. Heidi kann das Arzt-Patienten-Gespräch in Echtzeit transkribieren und die relevanten Informationen anschließend strukturiert aufbereiten.
Zusätzliche Informationen können über den Patientenkontext einbezogen werden. Dazu gehören beispielsweise frühere Notizen, Dateien oder Informationen aus der Krankengeschichte.
2. Dokumentation strukturieren
Eine einheitliche Struktur erleichtert es, Diagnosen, Befunde und Behandlungen in der Dokumentation wiederzufinden.
Mit Vorlagen für medizinische Dokumentation können Ärzt:innen festlegen, wie ihre Notizen aufgebaut sein sollen. Vorlagen lassen sich an Fachbereich, Arbeitsweise und bevorzugte Struktur anpassen.
Heidi bietet außerdem eine deutsche Vorlagen-Community mit medizinischen Vorlagen für unterschiedliche Anwendungsbereiche.
3. Medizinische Codes vorschlagen
Auf Grundlage des dokumentierten Kontexts kann Heidi passende medizinische Kodierungen vorschlagen.
Die Vorschläge werden nach Relevanz sortiert. So sehen Ärzt:innen zuerst die Kodierungen, die auf Grundlage der vorhandenen Dokumentation besonders relevant erscheinen.
4. Kontext und Code prüfen
Ein KI-Vorschlag sollte nicht allein aufgrund seiner Relevanz übernommen werden. Entscheidend ist, ob der Code den tatsächlich dokumentierten medizinischen Sachverhalt korrekt abbildet.
Ärzt:innen prüfen deshalb die vorgeschlagenen Kodierungen anhand der Dokumentation und entscheiden, welche Codes übernommen werden.
5. Codes bestätigen, korrigieren oder ergänzen
Passende Kodierungen können bestätigt werden. Ist ein anderer Code geeigneter, kann der Vorschlag ersetzt werden. Fehlt ein relevanter Code, lässt er sich ergänzen.
Heidi zeigt außerdem an, welche Kodierungen bereits bearbeitet wurden und welche noch geprüft werden müssen.
So bleibt die medizinische Kodierung unter fachlicher Kontrolle, während KI die Suche und Zuordnung unterstützt.
Beispiele für medizinische Kodierung mit KI
Wie sieht das in der Praxis aus? Einige einfache Beispiele zeigen, wo KI unterstützen kann.
Beispiel 1: Einen Diagnosecode prüfen
Eine Diagnose ist bereits in der medizinischen Dokumentation enthalten. Die KI erkennt den entsprechenden Kontext und schlägt einen passenden ICD-Code vor.
Die Ärztin oder der Arzt prüft anschließend, ob der vorgeschlagene Code die dokumentierte Diagnose korrekt und ausreichend spezifisch abbildet.
Statt bei null mit der Codesuche zu beginnen, startet die Prüfung damit bereits bei einem kontextbezogenen Vorschlag.
Beispiel 2: Einen vorgeschlagenen Code korrigieren
Nicht jeder Vorschlag muss übernommen werden. Passt ein vorgeschlagener Code nicht zum dokumentierten Sachverhalt, kann er durch einen geeigneteren Code ersetzt werden.
Die KI unterstützt also bei der Suche und Vorauswahl, während die medizinische Beurteilung beim Menschen bleibt.
Beispiel 3: Einen fehlenden Code ergänzen
Wurde eine relevante Kodierung nicht vorgeschlagen, kann sie gesucht und manuell ergänzt werden.
Mit Frag Heidi können Ärzt:innen außerdem Codes direkt im bestehenden Arbeitsablauf nachschlagen. Heidi unterstützt dabei laut Produktseite unter anderem ICD-10- und SNOMED-Codes.
Welche Vorteile bietet KI-gestützte medizinische Kodierung?
KI kann vor allem die Verbindung zwischen klinischer Dokumentation und anschließender Kodierung vereinfachen.
Weniger manuelle Codesuche: Medizinische Codes können auf Grundlage des bereits dokumentierten Kontexts vorgeschlagen werden.
Relevante Vorschläge zuerst: Kodierungen können nach Relevanz sortiert werden, sodass Ärzt:innen die wahrscheinlich passenden Optionen zuerst prüfen.
Kodierung direkt in der Dokumentation: Codes lassen sich prüfen, bestätigen, korrigieren oder ergänzen, ohne den Dokumentationsprozess unnötig zu unterbrechen.
Einheitlichere Dokumentation: Individuelle medizinische Vorlagen können dabei helfen, Notizen wiederkehrend nach derselben Struktur aufzubauen.
Ärztliche Kontrolle: Die endgültige Entscheidung darüber, welche medizinischen Codes übernommen werden, bleibt bei den behandelnden Ärzt:innen.
Kann KI medizinische Kodierung vollständig automatisieren?
KI kann einzelne Arbeitsschritte der medizinischen Kodierung automatisieren. Die fachliche Prüfung sollte sie jedoch nicht ersetzen.
Ein medizinischer Code muss zum konkreten klinischen Kontext passen. Deshalb werden die von Heidi vorgeschlagenen Kodierungen nicht einfach automatisch als endgültige Auswahl übernommen. Ärzt:innen können Vorschläge bestätigen, korrigieren, ersetzen oder ergänzen.
Das schafft einen hybriden Workflow: Die KI übernimmt einen Teil der Suche und Strukturierung, während medizinisches Urteilsvermögen und die endgültige Entscheidung beim Menschen bleiben.
Medizinische Kodierung und Datenschutz
Bei der KI-gestützten medizinischen Kodierung werden sensible Gesundheitsdaten verarbeitet. Für Praxen und medizinische Einrichtungen in Deutschland ist daher insbesondere die DSGVO relevant.
Heidi stellt Informationen zur Verarbeitung medizinischer Daten auf seiner deutschen Seite zu Datenschutz und Sicherheit bereit.
Auch bei der Nutzung von KI bleibt es wichtig, Dokumentation und vorgeschlagene Kodierungen vor der Übernahme in die Patientenakte fachlich zu prüfen.
Zeitersparnis: Medizinische Codes schneller prüfen
KI kann die Suche nach passenden medizinischen Codes direkt in den Dokumentationsprozess integrieren. Auf Grundlage der klinischen Dokumentation werden relevante Kodierungen vorgeschlagen und nach Relevanz sortiert.
Ärzt:innen prüfen die Vorschläge und entscheiden, welche Codes übernommen werden. Nicht passende Codes können korrigiert oder ersetzt, fehlende Kodierungen ergänzt werden.
So reduziert KI den manuellen Suchaufwand bei der medizinischen Kodierung, während die fachliche Entscheidung bei den Ärzt:innen bleibt.
Medizinische Kodierungsfehler mit Heidi reduzieren
Heidi unterstützt kleine Praxisteams dabei, Dokumentation, Kodierung und Abrechnung effizienter zu gestalten. Die KI erstellt aus medizinischen Notizen passende Diagnose- und Leistungscodes und weist auf fehlende Informationen für eine präzise Kodierung hin.
- Primärversorgung: Automatische Zusammenfassung und Kodierung von Befunden sowie Hinweise bei unvollständiger Dokumentation.
- Assistenz- und Fachbereiche: Abgleich von Befunden und Dokumentation, um Über- und Unterkodierung zu vermeiden.
- Notfallmedizin: Erkennung fehlender Angaben und relevanter Codes, um Abrechnungsfehler und Ablehnungen zu reduzieren.
Heidi lässt sich in bestehende EHR- und IT-Systeme integrieren. Die Plattform ist nach ISO 27001 zertifiziert und auf die Anforderungen der DSGVO und weiteren Datenschutzstandards ausgelegt. Die Verarbeitung erfolgt unter Kontrolle der behandelnden Fachkräfte; Gesprächsaudio wird nicht gespeichert.
Häufig gestellte Fragen über medizinische Kodierung
Ja. Mit KI-gestützten Tools wie Heidi kann die medizinische Kodierung Codes automatisch aus der Dokumentation der Behandelnden zuweisen. Der hybride Ansatz in der Versorgung gewinnt zunehmend an Bedeutung: Behandelnde validieren die von der KI erstellten Inhalte, während die KI sie bei zeitaufwendigen Aufgaben unterstützt. So werden Arbeitsabläufe nahtloser und effizienter.