在严格的行业基准测试中，Hanah 被评为最佳 AI 病历助手

要点

• 文中引用的评估在相同的 12 段录音上对比了六款 AI 病历助手，评分时隐藏了各份病历所属的产品。
• 除 AI 病历助手外，Hanah 还提供居家训练计划和带诊所品牌的患者端应用。患者可以在两次就诊之间查看双方商定的居家计划。
• 在该评估中，Hanah 在报告的 19 项指标中有 18 项排名第一；本文也报告了它没有领先的那项指标。
• 这些结果描述的是文中引用的那次测试。请查看录音、输出和评分方法，并审阅每一份临床草稿。

ScribeStandard 在相同的 12 段诊疗录音上，将 Hanah 与 Heidi、Lyrebird、Freed、CliniScripts 和 PatientNotes 进行对比测试，并对照同一份临床事实清单对每份病历进行盲评。Hanah 在 19 项指标中有 18 项排名第一。阅读完整报告：Hanah 是最佳 AI 病历助手。

测试方法

每款 AI 病历助手听到的是同样的音频。每次诊疗都有一份清单，列出关于患者病情、症状和体征所说的每一项事实，12 次诊疗共 358 项事实。病历每遗漏一项事实或只部分涵盖一项事实，以及每出现一项诊疗内容不支持的陈述，都会计一个错误。错误的计算方式与 Weiner 等人（2020）统计医生自己所写病历中错误的方式相同，每款产品在每次诊疗上都至少运行了五次。

结果

Weiner 等人发现，对照就诊录音核查时，医生所写病历平均每份有 5.0 个错误。ScribeStandard 测试的计数比他们更严格，而 Hanah 是唯一低于这一数字的 AI 病历助手。

审阅并修改一份 Hanah 病历用时 2 分 2 秒。自己撰写病历的中位用时为 8.1 分钟（Apathy 等人，2023），也就是说，完成一份 Hanah 病历比手写快 75%。紧随其后的是 Heidi，为 63%。

Hanah 的词错误率也最低，为 12.8%；改变临床含义的听错词最少；按下停止后，中位 19 秒即可生成病历；每次诊疗的数据量也最少，为 9.1 MB。

Hanah 唯一没有领先的指标

在一项 50 分钟的压力测试中，所有 AI 病历助手在同一台机器上同时录音，CliniScripts 占用的内存更少，为 972 MB，而 Hanah 为 1,103 MB。

Hanah 无需任何修改即可确认定稿的病历比例也最高，为 8%。每款产品的每份病历在写入病历档案之前仍需要您审阅，而 Hanah 的草稿会等待您审阅。

每一项评分均已公开

ScribeStandard 公开了录音、转录稿、每款产品的病历以及每项评分背后的理由。您可以收听诊疗录音，阅读每款产品起草的内容，并逐行核查评分。阅读完整结果和测试方法。

然后自己测试一下。在您自己的诊疗中免费试用 Hanah 一个月，无需信用卡。

常见问题

这次评估包含多少次诊疗？

本文引用的评估使用了 12 段诊疗录音，涉及六款 AI 病历助手。其他基准测试文章可能描述的是不同的运行或样本量。

Hanah 在报告的每项指标上都领先吗？

不是。本文报告 Hanah 在 19 项指标中有 18 项排名第一，并指出内存占用是由另一款产品领先的指标。

我可以查看证据吗？

本文附有结果和测评方法的链接，包括录音、输出以及各项评分背后的理由。请将这些内容与核心结果一起阅读。