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title: "Benchmark de precisión del escriba con IA, Australia — Hanah"
description: "Benchmark de precisión del escriba con IA de Hanah para Australia: tasa de error de palabras del 1.6% en 11 grabaciones evaluadas el 30 de julio de 2026, frente a 113 datos clínicos prerregistrados."
source: https://hanah.health/es/au/trust/transparency/
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Transparencia de la validación

# Benchmark de precisión del escriba con IA — Australia

La [metodología](https://hanah.health/es/au/trust/wer-methodology/) de estos resultados, incluido cómo se midió cada cifra y sus limitaciones, está en el documento de metodología.

Frente a otros seis escribas con IA con las mismas grabaciones, las notas de Hanah recogieron un 11% más de los datos clínicos necesarios que la media (93.7% frente a 84.2%), sin ninguna alerta de alucinación grave frente a una media de 0.96 por nota, y las transcripciones de Hanah tuvieron un 66% menos de errores clínicamente significativos. [Ver la comparación](https://hanah.health/es/benchmark/).

## Métricas principales

## Desglose de la cobertura

## Composición del jurado

Cada dato lo califica cada jurado configurado en el panel. Los veredictos discrepan en los casos difíciles, y esa es la señal. El razonamiento de cada jurado se muestra literalmente abajo.

## Sesiones

Haz clic en cualquier grabación para ver el detalle: el audio original, la transcripción de referencia, lo que oyó el sistema de voz a texto, cada documento generado y cada veredicto de cada LLM con su razonamiento.

## Metodología y procedencia

Metodología

Tasa de error de palabras, jurado de LLM, expectativas acotadas a las instrucciones, comprobación de calibración y hoja de ruta del corpus (sintético → simulación de roles → mundo real).

[Leer el documento de metodología →](https://hanah.health/es/au/trust/wer-methodology/)

Datos de origen

El archivo completo legible por máquina a partir del cual se genera esta página. Cada cifra de esta página se puede calcular directamente a partir de este archivo.

[Abrir los datos sin procesar →](https://hanah.health/au/trust/transparency/data.js)

Reproducibilidad

El corpus, las instrucciones de los jurados y las versiones de los modelos evaluadores están bajo control de versiones. Cualquiera puede volver a ejecutar el banco de pruebas con el mismo commit y reproducir estas cifras.

[Inicio del Centro de confianza →](https://hanah.health/es/au/trust/)