Jak oceniamy ryzyko halucynacji klinicznego AI
Historia dowodowa Notat to nie magiczny procent dokładności. To przejrzysta metodologia: najpierw wyodrębnij fakty kliniczne, generuj notatki z tych faktów, pokaż surowy kontekst klinicyście i przejrzyj każde wyjście w oparciu o dowody.
Metoda ewaluacji
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We do not publish fake accuracy percentages.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 oznaczają 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
Datacja wewnętrznej notatki
Aktualna notatka ewaluacyjna, 2026-07-01: ta strona dokumentuje metodę i jakościowe przykłady użyte do oceny architektury FactsContext. Nie rości sobie zewnętrznej walidacji ani uniwersalnej dokładności. Następny kamień milowy dowodowy powinien być zaślepioną, podzieloną na specjalności recenzją z jawnie podanym rozmiarem zbioru danych, zgodnością recenzentów i wskaźnikiem niepopartych stwierdzeń.
Wyodrębnianie faktów a generacja bezpośrednio z transkrypcji
Medication change discussed twice
Ryzyko generacji 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.
Dane wyjściowe 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 generacji bezpośrednio z transkrypcji
“No neurological symptoms.” The actual encounter only documented no saddle anesthesia and no bladder symptoms; leg radiation was present.
Dane wyjściowe 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 generacji bezpośrednio z transkrypcji
Suggested J44.1 for COPD exacerbation without showing the symptom or treatment evidence.
Dane wyjściowe 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 ewaluacji jest prosta, ponieważ produkt jest zaprojektowany tak, aby był kontrolowalny: najpierw fakty, potem notatka, zawsze przegląd klinicysty.
Wypróbuj Notat za darmo