--- title: "Hanah es el mejor escriba con IA: los resultados de la prueba comparativa (2026)" description: "Seis escribas con IA, 12 consultas grabadas, cada nota calificada a ciegas. Hanah tuvo el menor número de errores y la revisión más rápida, primero en 18 de 19 medidas." source: https://hanah.health/es/blog/hanah-best-ai-scribe-benchmark/ --- 1. [Inicio](https://hanah.health/es/) 2. [Blog](https://hanah.health/es/blog/) 3. Hanah, el mejor escriba con IA en rigurosas pruebas comparativas del sector Artículo # Hanah, el mejor escriba con IA en rigurosas pruebas comparativas del sector Por [Ahmed](https://hanah.health/es/blog/authors/ahmed/) · 3 min de lectura Publicado el 3 de octubre de 2026 · Actualizado el 16 de octubre de 2026 ## Puntos clave - La evaluación citada comparó seis escribas con IA con las mismas 12 grabaciones, ocultando la identidad de las notas durante la calificación. - Hanah incluye planes de cuidados mediante una app para pacientes con la marca de tu clínica, junto con un escriba con IA. - En esa evaluación, Hanah quedó primero en 18 de las 19 medidas publicadas; el artículo también indica la medida en la que no quedó primero. - Estos resultados describen la prueba citada. Examina las grabaciones, los resultados y el método de calificación, y revisa cada borrador clínico. ScribeStandard probó Hanah frente a Heidi, Lyrebird, Freed, CliniScripts y PatientNotes con las mismas 12 consultas grabadas y calificó cada nota a ciegas frente a la misma lista de datos clínicos. Hanah quedó primero en 18 de las 19 medidas. Lee el análisis completo: [Hanah es el mejor escriba con IA](https://scribestandard.com/analysis/hanah-best-ai-scribe/). ## La prueba Todos los escribas oyeron el mismo audio. Cada consulta tiene un inventario de todos los datos dichos sobre las afecciones, los síntomas y los signos del paciente: 358 datos en las 12 consultas. Una nota recibe un error por cada dato que omitió o recogió solo en parte, y por cada afirmación que la consulta no respalda. Los errores se cuentan como los contaron Weiner et al. (2020) en las notas de los propios médicos, y cada escriba se ejecutó al menos cinco veces en cada consulta. ## Los resultados | Escriba | Errores por nota | Datos recogidos | Alertas de alucinación por nota | Nota lista para finalizar | | --- | --- | --- | --- | --- | | Hanah | 4.1 | 93% | 0.80 | 2m 23s | | Freed | 8.3 | 87% | 2.47 | 4m 40s | | Heidi | 9.0 | 81% | 1.00 | 3m 25s | | CliniScripts | 9.7 | 80% | 1.40 | 4m 03s | | Lyrebird | 11.6 | 82% | 3.42 | 4m 06s | | PatientNotes | 18.0 | 61% | 2.58 | 5m 39s | Weiner et al. encontraron 5.0 errores por nota en notas de médicos comparadas con grabaciones de la visita. La prueba de ScribeStandard cuenta de forma más estricta que la suya, y Hanah fue el único escriba por debajo de esa cifra. Revisar y corregir una nota de Hanah llevó 2 minutos y 2 segundos. Escribir la nota tú mismo lleva una mediana de 8.1 minutos (Apathy et al. 2023), así que terminar una nota de Hanah es un 75% más rápido que escribirla a mano. El siguiente más cercano fue Heidi, con un 63%. Hanah también tuvo la tasa de error de palabras más baja, un 12.8%, el menor número de palabras mal oídas que cambian el sentido clínico, una nota en una mediana de 19 segundos después de pulsar detener, y el menor volumen de datos por consulta, 9.1 MB. ## La única medida en la que Hanah no quedó primero En una prueba de estrés de 50 minutos con todos los escribas grabando a la vez en un mismo equipo, CliniScripts usó menos memoria: 972 MB frente a los 1,103 MB de Hanah. Hanah también tuvo la mayor proporción de notas listas para finalizar sin ninguna edición, un 8%. Todas las notas de todos los escribas siguen necesitando tu revisión antes de pasar a la historia clínica, y los borradores de Hanah la esperan. ## Todas las calificaciones están publicadas ScribeStandard publica las grabaciones, las transcripciones, las notas de cada escriba y el motivo de cada calificación. Puedes escuchar una consulta, leer lo que redactó cada escriba y comprobar la corrección línea a línea. Lee [los resultados completos](https://scribestandard.com/analysis/hanah-best-ai-scribe/) y [cómo funciona la prueba](https://scribestandard.com/methodology/). Después haz tu propia prueba. [Prueba Hanah gratis durante 1 mes](https://hanah.health/es/pricing/) con tus propias consultas, sin tarjeta. ## Preguntas frecuentes **¿Cuántas consultas había en esta evaluación?** La evaluación citada en este artículo usó 12 consultas grabadas con seis escribas con IA. Otros artículos sobre pruebas comparativas pueden describir otras ejecuciones o tamaños de muestra. **¿Quedó Hanah primero en todas las medidas publicadas?** No. El artículo indica el primer puesto en 18 de 19 medidas y señala el uso de memoria como la medida en la que quedó primero otro producto. **¿Puedo examinar las pruebas?** El artículo enlaza a los resultados y a la metodología, incluidas las grabaciones, los resultados y los motivos de las calificaciones. Léelos junto con los resultados principales. ## Fuentes citadas en este artículo - [Hanah es el mejor escriba con IA](https://scribestandard.com/analysis/hanah-best-ai-scribe/) — scribestandard.com - [cómo funciona la prueba](https://scribestandard.com/methodology/) — scribestandard.com ## Sobre el autor [Ahmed](https://hanah.health/es/blog/authors/ahmed/) · Cofundador y CEO, Hanah Ahmed es cofundador y CEO de Hanah, con una trayectoria tecnológica que abarca ingeniería de software, desarrollo de videojuegos, analítica deportiva, tecnología financiera e inteligencia artificial. Empezó a crear software a los 13 años y ha trabajado en Electronic Arts, Catapult Sports, Commonwealth Bank y SEEK, ha dirigido un estudio independiente de videojuegos y ha sido director de IA en sixclicks, una empresa de gobernanza, riesgo y cumplimiento. En Hanah aporta esa experiencia a la arquitectura de software del producto, los flujos de IA y la experiencia de usuario. Su trabajo conecta la documentación clínica con los ciclos de retroalimentación que ayudan a los pacientes a seguir implicados en su atención. Escribe sobre la tecnología de Hanah, el diseño de producto, los métodos de evaluación y las comparativas de escribas con IA. [Ver artículos](https://hanah.health/es/blog/authors/ahmed/). [Ahmed en LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/meds/) **Nota de actualización:** se han destacado en los puntos clave los programas de ejercicios en casa y la app para pacientes con la marca de tu clínica. Las fechas de comprobación de fuentes y de la prueba comparativa se mantienen como se indican en el artículo. [Cómo escribimos, documentamos y revisamos los artículos](https://hanah.health/es/blog/editorial-policy/) ## Lecturas relacionadas - [El escriba con IA más preciso para médicos especialistas: casos complejos y terminología médica](https://hanah.health/es/blog/ai-scribe-for-medical-specialists/) Compara Hanah, Heidi e i-scribe con notas de cardiología y transcripciones de UCI y traumatología. Examina las notas, las listas de datos y las calificaciones de la IA, y mira cómo encajan en la práctica las notas de especialista, el dictado y las cartas al médico remitente. - [El escriba médico con IA más preciso en 2026](https://hanah.health/es/blog/most-accurate-ai-medical-scribe-2026/) Reprodujimos las mismas 13 consultas grabadas en ocho escribas con IA y calificamos a ciegas cada nota, resumen y transcripción. Hanah recogió más datos clínicos, tuvo menos alertas de alucinación grave y menos errores de transcripción clínicamente significativos. - [Precisión antes que inferencia: tu escriba con IA no debería rellenar los huecos](https://hanah.health/es/blog/accuracy-over-inference/) Un dato clínico verosímil sigue siendo un dato inventado si la consulta nunca lo estableció. Ejemplos reales de nuestras pruebas explican por qué Hanah prioriza una documentación fiel y por qué medimos la consistencia entre ejecuciones repetidas. Ve Hanah en tu propia clínica. [Reservar una demo](https://hanah.health/es/#demo)