Do you publish an accuracy percentage?

Not yet, because an accuracy number without methodology is marketing. We publish the evaluation method, examples, dates, and limits first. Formal benchmark numbers should come with dataset size, review criteria, and external validation.

What is the key evaluation difference?

We evaluate the raw clinical facts as a first-class output. A note that looks polished is not enough; the facts behind it must be visible and usable by the clinician.

How often should these evaluations be refreshed?

Quarterly for comparison and methodology pages, and whenever the extraction model, note generator, or supported language set changes materially.

Jak oceniamy ryzyko halucynacji klinicznej sztucznej inteligencji

Historia dowodowa Notat to nie magiczny procent dokładności. To przejrzysta metodyka: najpierw wyodrębnij fakty kliniczne, generuj notatki na podstawie tych faktów, pokaż lekarzowi surowy kontekst i weryfikuj każdy wynik względem dowodów.

Zobacz FactsContext Porównaj dostawców

Metoda oceny

1. Build the reference facts

A reviewer reads the encounter material and creates a reference set of clinical facts: symptoms, negatives, medication changes, assessment, plan, safety-netting, and coding-relevant details.

2. Compare transcript-direct output

We generate a note from transcript-style input and mark unsupported statements, missing high-salience facts, incorrect attribution, and invented certainty.

3. Compare FactsContext output

We generate documentation from extracted facts and review whether each sentence is supported by a visible fact. The clinician-facing fact list is evaluated as part of the output, not hidden.

4. Record limits, not magic numbers

We do not publish fake accuracy percentages. Each evaluation note includes dataset scope, review date, known limitations, and examples of what the system still requires clinicians to verify.

Co zaznaczają recenzenci

Unsupported clinical assertion

Wrong medication, dose, frequency, or route

Missing red-flag negative or safety-net advice

Wrong diagnosis certainty: possible vs established

Wrong speaker attribution

Unsupported ICD-10 suggestion

Clinician-visible evidence for each key statement

Facts reusable for notes, codes, referrals, and patient instructions

Datowana notatka wewnętrzna

Aktualna notatka ewaluacyjna, 2026-07-01: ta strona dokumentuje metodę i jakościowe przykłady wykorzystywane do oceny architektury FactsContext. Nie zawiera twierdzenia o zewnętrznej walidacji ani powszechnej dokładności. Kolejnym kamieniem milowym dowodowym powinien być zaślepiony przegląd stratyfikowany według specjalizacji, z jawnie raportowaną wielkością zbioru danych, zgodnością recenzentów i odsetkiem niepopartych stwierdzeń.

Ekstrakcja faktów kontra generowanie bezpośrednio z transkrypcji

Medication change discussed twice

Ryzyko generowania bezpośrednio z transkrypcji

“Increase amlodipine to 10 mg and stop lisinopril.” The transcript contained a correction: the clinician first considered stopping lisinopril, then decided to continue it after reviewing renal function.

Wynik FactsContext

Facts: amlodipine increased to 10 mg daily; lisinopril continued; renal function normal; review in 6 weeks. Note generated from those facts only.

Dlaczego to ważne

Transcript-direct generation can smooth over corrections. FactsContext preserves the final decision as a discrete fact before writing.

Negative finding matters

Ryzyko generowania bezpośrednio z transkrypcji

“No neurological symptoms.” The actual encounter only documented no saddle anesthesia and no bladder symptoms; leg radiation was present.

Wynik FactsContext

Facts: left leg radiation to calf; SLR positive left; no saddle anesthesia; no bladder or bowel symptoms. Note keeps the negatives specific.

Dlaczego to ważne

Broad negative statements are risky. The fact list keeps the clinical context granular and reviewable.

Code suggestion requires evidence

Ryzyko generowania bezpośrednio z transkrypcji

Suggested J44.1 for COPD exacerbation without showing the symptom or treatment evidence.

Wynik FactsContext

Facts: increased breathlessness, purulent sputum, prednisolone burst, antibiotics started. Suggested J44.1 with those facts as evidence.

Dlaczego to ważne

The code is easier to verify because the reason for the suggestion is visible, not buried in prose.

Znane ograniczenia

Clinician review remains mandatory. Notat drafts; clinicians verify and sign.

The method reduces unsupported statements by architecture, but no clinical AI should claim zero hallucinations.

Small internal evaluations are useful for engineering direction, not a substitute for external clinical validation.

Specialty, language, audio quality, speaker overlap, and local coding rules can change performance.

Przeczytaj dowód, a następnie sprawdź własne fakty.

Metoda oceny jest prosta, ponieważ produkt zaprojektowano tak, by był możliwy do zweryfikowania: najpierw fakty, potem notatka, zawsze weryfikacja kliniczna.

Wypróbuj Notat za darmo