---
title: "מבחן דיוק השוואתי לסקרייב AI, אוסטרליה – Hanah"
description: "מבחן הדיוק ההשוואתי של סקרייב ה-AI של Hanah באוסטרליה: שיעור שגיאות מילים של 1.6% על 11 הקלטות שהוערכו ב-30 ביולי 2026, מול 113 עובדות קליניות שנרשמו מראש."
source: https://hanah.health/he/au/trust/transparency/
---

שקיפות האימות

# מבחן דיוק השוואתי לסקרייב AI: אוסטרליה

[המתודולוגיה](https://hanah.health/he/au/trust/wer-methodology/) שמאחורי התוצאות האלה, כולל האופן שבו נמדד כל מספר והמגבלות שלו, נמצאת במסמך המתודולוגיה.

מול שישה סקרייבים אחרים מבוססי AI, על אותן הקלטות, הרשומות של Hanah כללו 11% יותר מהפרטים הקליניים הנדרשים בהשוואה לממוצע (93.7% לעומת 84.2%), בלי סימוני הזיה משמעותיים לעומת ממוצע של 0.96 לרשומה, ובתמלילים של Hanah היו 66% פחות שגיאות משמעותיות קלינית. [להשוואה המלאה](https://hanah.health/he/benchmark/).

## מדדים עיקריים

## פירוט הכיסוי

## הרכב פאנל השופטים

כל פרט מוערך על ידי כל שופט שהוגדר בפאנל. במקרים קשים ההכרעות לא מסכימות, וזה בדיוק האות. הנימוקים של כל שופט מוצגים מילה במילה למטה.

## מפגשים

לחיצה על הקלטה פותחת את הפרטים: האודיו המקורי, תמליל הייחוס, מה שצינור ה-STT שמע, כל מסמך שנוצר, וכל הכרעה של כל מודל שפה עם הנימוק שלה.

## מתודולוגיה ומקורות

מתודולוגיה

שיעור שגיאות המילים, פאנל שופטים של מודלי שפה, ציפיות שמוגדרות לפי הפרומפט, בדיקת שפיות לכיול, ומפת הדרכים להתקדמות הקורפוס (סינתטי ← משחקי תפקידים ← עולם אמיתי).

[לקריאת מסמך המתודולוגיה ←](https://hanah.health/he/au/trust/wer-methodology/)

נתוני המקור

התוצר המלא, הקריא למכונה, שהדף הזה מוצג ממנו. כל מספר בדף אפשר לחשב ישירות מהקובץ הזה.

[לנתונים הגולמיים ←](https://hanah.health/au/trust/transparency/data.js)

יכולת שחזור

הקורפוס, הפרומפטים לשופטים וגרסאות מודלי השופטים מנוהלים כולם בבקרת גרסאות. כל אחד יכול להריץ מחדש את מערך הבדיקה מול אותו commit ולשחזר את המספרים האלה.

[לדף הבית של מרכז האמון ←](https://hanah.health/he/au/trust/)