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We do not publish fake accuracy percentages.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