اختبار معياري لدقة الكاتب الطبي بالذكاء الاصطناعي: أستراليا
تجدون المنهجية وراء هذه النتائج، بما في ذلك كيفية قياس كل رقم وحدوده، في مستند المنهجية.
مقارنة بـ ٦ أدوات كتابة طبية ذكية أخرى على التسجيلات نفسها، التقطت ملاحظات Hanah تفاصيل سريرية مطلوبة أكثر بنسبة ١١% من المتوسط (٩٣.٧% مقابل ٨٤.٢%)، دون أي إشارات هلوسة كبرى مقابل متوسط ٠.٩٦ لكل ملاحظة، وكانت الأخطاء ذات الدلالة السريرية في تفريغات Hanah النصية أقل بنسبة ٦٦%. عرض المقارنة.
المقاييس الرئيسية
تفصيل التغطية
تشكيل لجنة التحكيم
يقيّم كل مُحكِّم مُهيّأ في اللجنة كل تفصيل. وتختلف الأحكام في الحالات الصعبة، وهذه هي الإشارة المهمة. ويُعرض استدلال كل مُحكِّم حرفيًا أدناه.
الجلسات
انقروا على أي تسجيل للتعمق فيه: الصوت الأصلي، والتفريغ النصي المرجعي، وما سمعه مسار تحويل الكلام إلى نص (STT)، وكل مستند مُنشأ، وكل حكم من كل نموذج لغوي مع استدلاله.
المنهجية والمصدر
معدل خطأ الكلمات، ولجنة تحكيم من النماذج اللغوية، وتوقعات محددة بنطاق التعليمات، وفحص سلامة المعايرة، وخطة تطوير مجموعة التسجيلات المرجعية (اصطناعية ثم تمثيل أدوار ثم واقعية).
قراءة مستند المنهجية ←الملف الكامل القابل للقراءة آليًا الذي تُعرض منه هذه الصفحة. ويمكن حساب كل رقم في هذه الصفحة مباشرة من هذا الملف.
فتح البيانات الخام ←مجموعة التسجيلات المرجعية، وتعليمات المُحكِّمين، وإصدارات نماذج التحكيم كلها خاضعة للتحكم في الإصدارات. ويمكن لأي شخص إعادة تشغيل منظومة الاختبار على الإيداع نفسه وإعادة إنتاج هذه الأرقام.
الصفحة الرئيسية لمركز الثقة ←