En beskrivelse av de siste generelle utvidelsene, endringene og rettelsene i LDB.
MCP – Model Context Protocol
Model Context Protocol (MCP) er en åpen standard som gir AI-applikasjoner tilgang til eksterne datakilder og funksjoner. Enkelt sagt er MCP et enhetlig grensesnitt mellom AI-applikasjoner som ChatGPT eller Claude og LDB.
MCP-tilkoblingen kan aktiveres målrettet for analyser og importgrensesnitt. Dermed kan kompatible AI-applikasjoner hente informasjon om de godkjente analysene og overføre data til LDB via eksisterende importgrensesnitt.
Fordelen: Medarbeidere kan også arbeide med oppdaterte data fra LDB i sin vanlige AI-applikasjon, uten å måtte utvikle et eget grensesnitt for hver enkelt AI-applikasjon. Eksisterende utvurderinger og importgrensesnitt forblir de definerte tilgangspunktene, noe som gjør at tilkoblingen kan brukes på en kontrollert og loggført måte.
Merk nyutstedelser med KI-støtte
Ved utstedelse av en ny versjon av en prøverapport eller et sertifikat kan AI-en identifisere faglig relevante endringer i forhold til den signerte forrige versjonen og foreslå redigerbare markeringer som gule tekstmarkeringer til høyre for det aktuelle stedet i PDF-filen.
Query Explorer for utvurderinger
For utvurderinger er det nå tilgjengelig en Query Explorer. I likhet med Code Explorer kan en AI-modell foreslå den passende MySQL-spørringen på bakgrunn av en beskrivelse.
Som kontekst får AI-modellen automatisk tilgang til databaseskjemaet med detaljerte forklaringer om datastrukturen og relasjonene mellom tabellene. Dermed kan AI-modellen koble sammen de riktige tabellene og feltene og også foreslå mer komplekse databasespørsmål.
På denne måten kan nye analyser opprettes raskere, og eksisterende spørringer kan utvides eller tilpasses enklere.
Valgfritt: Bruk din egen AI-tilkobling
Hvis du allerede har en API-nøkkel for en AI-modell som Claude, GPT, Gemini eller Mistral, kan du nå legge den inn i systeminnstillingene for din LDB-instans og dermed bruke din eksisterende AI-tilkobling for LDB.
Flere nyheter i denne utgivelsen
Et tverrfaglig team har identifisert og vurdert totalt 10 risikoer knyttet til funksjonsutviklingen og de tekniske endringene i denne utgivelsen. Av disse ble 9 klassifisert som lav risiko og 1 som middels risiko ved hjelp av beregning av et risikoprioritetsnummer.
Den moderate risikoen gjelder den nye token-autentiseringen for utvurderinger, importgrensesnitt og MCP-tilkoblingen. Hvis et token kommer i fremmede hender, kan det brukes til uautorisert tilgang til det tilhørende import- eller eksportgrensesnittet. For bedre oversikt vises det for hvert token når, hvor ofte og fra hvilken IP-adresse det har blitt brukt.
Behandle derfor API-tokens som passord, bruk om mulig tidsbegrensede tokens og kontroller bruken av dem regelmessig. I tillegg anbefaler vi å foreta stikkprøvekontroller av tilgangsrettighetene til særlig sensitive utvurderinger etter oppdateringen.
Audit Assistant
Audit Assistant besvarer spørsmål om kvalitetsstyringssystemet ditt på grunnlag av de godkjente QM-dokumentene dine. For dette formålet analyseres QM-dokumentene som er lagret i LDB automatisk, deles inn i enkeltseksjoner og lagres i et Retrieval-Augmented-Generation-format (RAG). Når en bruker stiller et spørsmål, søker AI-systemet etter relevante dokumentavsnitt og utarbeider et svar basert på disse, inkludert henvisninger til de respektive stedene i dokumentet.
Audit Assistant er deaktivert som standard, krever AI-integrasjon fra LDB og kan aktiveres i systeminnstillingene.
Merk: Svar fra Audit Assistant kan inneholde feil. Vennligst sjekk svarene ved hjelp av de lenke referansene.
Document Explorer
Med Document Explorer kan QM-dokumenter opprettes og redigeres direkte i dokumenthåndteringen med AI-støtte. Dette gjør det mulig å lage utkast raskere og tilpasse eksisterende innhold målrettet, uten å forlate dokumenthåndteringen.
Rapporttabeller med fargede resultatbjelker 
Resultater kan nå også vises som fargede søyler i rapporttabeller. Dette gjør det mulig å få et visuelt overblikk over måleverdier i forhold til målverdier eller grenseverdier.
DEMIS-grensesnitt
Det er implementert et grensesnitt til det tyske elektroniske melde- og informasjonssystemet for smittevern (DEMIS). Dermed kan meldepliktige funn overføres direkte fra LDB til Robert Koch-instituttet (RKI).
Automatisk forslag til importkartlegging med AI
Når man oppretter et importgrensesnitt, kan tilordningen mellom datastrukturen i råfilen og LDB-datastrukturen nå foreslås automatisk ved hjelp av AI. Dette gjør det mulig å opprette importgrensesnitt raskt og enkelt.
Flere nyheter i denne utgivelsen
I vår brukerpresentasjon om Summer Release 2026 vil vi personlig presentere de nevnte punktene for dere.
Et tverrfaglig team har identifisert og vurdert 12 risikoer knyttet til funksjonsutviklingen og de tekniske endringene i denne utgivelsen. Av disse ble 11 klassifisert som lav risiko og 1 som middels risiko ved hjelp av beregning av et risikoprioritetsnummer.
Den moderate risikoen i denne utgivelsen skyldes oppdateringen av ORM, som gjelder relasjonene mellom dataene.
Code Explorer for transformasjonskoder
Med Code Explorer kan transformasjonskoden for importgrensesnitt og utvurderinger foreslås ved hjelp av AI-modeller med et enkelt klikk. Basert på et eksempel på en inngang og ønsket utgang foreslår AI-en direkte den tilhørende transformasjonskoden.
Slik oppretter du raskt og enkelt en transformasjonskode som omformer importene eller utregningene dine til det ønskede formatet. Videre kan du stille spørsmål til Code Explorer om eksisterende transformasjonskoder eller bruke den til å utvide dem.
AI-import: Validering ved hjelp av flere AI-modeller
Kritiske importer kan nå importeres og valideres parallelt av to AI-modeller. Systemene kontrollerer hverandre og markerer avvik for å øke påliteligheten. Nesten som et «fire-øyne-prinsipp». Videre angis en konfidensverdi fra AI for hvert datafelt. Ved avvik mellom AI-import og AI-validering eller konfidensverdier < 70 % kan manuelle korreksjoner foretas.
Utvidet støtte for AI-modeller
LDB støtter nå Claude (Opus 4.6, Sonnet 4.5, Haiku 4.5) i tillegg til de allerede integrerte modellene GPT, Gemini og Mistral. Dette utvider valgmulighetene for AI-støttede funksjoner AI Explorer, AI-import, Query Explorer og Code Explorer.
Automatisk eksport av lagrede filer som ZIP-arkiv
Lagrede filer kan nå automatisk overføres som ZIP-arkiv via SFTP til eksterne systemer. Eksporten kan utløses tidsstyrt eller hendelsesbasert ved hjelp av evaluering.
Overgang til universelt importformat for måledata og prøveimport
Alle importgrensesnitt er migrert til et enhetlig, fleksibelt format. Dette forenkler fremtidige tilpasninger og utvidelser, og muliggjør importvalidering i valideringssystemet for importgrensesnittene dine.
Parametertyper: Statusadministrasjon og versjonering 
Parametertyper kan nå versjoneres og får fullstendig statusadministrasjon (utkast, aktiv, arkivert). Migreringen for eksisterende statustyper følger i en egen oppdatering.
Optimalisert tastaturnavigering
Navigeringen mellom parameterfeltene er grundig revidert for raskere datainnføring uten mus. Tab, Enter og piltastene følger nå den logiske rekkefølgen av feltene.
Forhåndsvalg av rapportdato kan konfigureres
Standarddatoen som foreslås ved oppretting av rapporter, kan nå konfigureres systemomfattende eller per rapporttype.
DAkkS-akkreditering og sertifikatlogoer
Akkrediteringsmerknader og sertifikatlogoer kan nå integreres direkte i rapporter. Plasseringen og formateringen tar hensyn til DAkkS-retningslinjene for bruk av DAkkS-logoen.
Differensierte rettigheter for notater
Nye rettighetsnivåer for oppretting og redigering av notater muliggjør mer detaljert tilgangskontroll på prøve-, oppdrag- og kundenivå.
Obligatoriske felt for X-Rechnung
Alle feltene som kreves for X-Rechnung 3.0 er nå implementert og valideres ved fakturaopprettelse.
Posisjonsnumre og mellomoverskrifter
Tilbud og fakturaer støtter nå gjennomgående posisjonsnummerering samt strukturerte mellomoverskrifter for bedre oversikt i omfattende dokumenter.
Maler for materialer og prøveutstyr 
Lag maler for ulike materialer og prøveutstyr.
Videre kan forbruket (også uavhengig av prøver) nå legges inn direkte for batcher. Ideelt f.eks. innen kjemi for dokumentasjon av forbruk som utleveringsbok for farlige stoffer (giftbok).
Beskyttelse mot dobbeltklikk ved lagring
Etter at du har klikket på «Lagre», blir lagringsprosessen sperret, slik at det forhindres at flere oppføringer opprettes utilsiktet ved gjentatte klikk (f.eks. dobbeltklikk).
Datasikkerhet og sesjonshåndtering
Det er gjort flere forbedringer når det gjelder datasikkerhet. Blant annet i sesjonshåndteringen ved pålogging. Følgende tidsbegrensninger gjelder nå for pålogging:
I vår brukerkonferanse om Spring Release 2026 vil vi presentere de nevnte punktene for dere personlig.
Et tverrfaglig team identifiserte og vurderte totalt 10 risikoer knyttet til all funksjonsutvikling i denne utgivelsen. Av disse ble 9 klassifisert som lav risiko og 1 som middels risiko ved hjelp av beregning av et risikoprioritetsnummer.
Den middels risikoen fra risikovurderingsrapporten gjelder overgangen til universalformatet for importgrensesnittene for prøveimport, måleverdiimport og kontrollverdiimport. Det er en risiko for at de eksisterende grensesnittene ikke vil fungere som før. Risikoen er redusert gjennom omfattende automatiserte og manuelle tester, men anbefalingen er likevel at kundene gjennomfører stikkprøvebaserte tester i sine respektive testsystemer.
