Prompt wygląda lepiej
Kilka wybranych przykładów wygląda poprawnie, ale nie ma stałej miary jakości.
Przegląd kliniczny odpowiedzi opartych na źródłach
Materiały do ewaluacji AI w ochronie zdrowia, tworzone z danych ocenionych przez klinicystów
Temyrion dostarcza sprinty o stałym zakresie dla klinicznych procesów AI: ocenione przykłady, kontrolę zgodności ze źródłami, flagi bezpieczeństwa, taksonomie błędów oraz eksporty JSON/CSV.
- Streszczenia kliniczne oparte na źródłach
- Odpowiedzi na pytania z dokumentacji oraz medyczny RAG
- Zbieranie informacji, ekstrakcja i QA dokumentacji
Przykładowy format dostawy
Pakiet ocenionych odpowiedzi klinicznych
50 przykładów - zgodność ze źródłami i bezpieczeństwo
Ustalony zakres
Uzgodnione źródła, kryteria oceny i schemat eksportu
Przegląd kliniczny
Flagi bezpieczeństwa i uzasadnienia powiązane ze źródłami
Dostarczony uporządkowany wynik
Eksporty JSONL/CSV dołączone
oceny.jsonl kryteria.md
Zgodność ze źródłami
Oceniona
Flagi bezpieczeństwa
W zestawie
To format ilustracyjny, nie dowód z projektu klienta Omów sprint ->
Dlaczego ewaluacja się psuje
Jakość AI klinicznej wymaga czegoś więcej niż zmiany modelu
Silniejszy model ogólny może poprawić punkt wyjścia, ale nadal nie zna Waszego procesu klinicznego, dokumentacji, poziomu ryzyka ani typowych błędów. Bez ocenionych danych ewaluacyjnych zespół porównuje wrażenia zamiast mierzyć jakość.
Temyrion zamienia przegląd kliniczny w materiały do ewaluacji, dzięki którym zespół może mierzyć zgodność ze źródłami, bezpieczeństwo i dopasowanie do procesu przed skalowaniem zmian.
Bez właściwej ewaluacji
Model ogólny pomija lokalne zasady
Model jest szeroki, ale Wasz proces, dokumentacja i oczekiwania bezpieczeństwa są konkretne.
Błędy agentów zlewają się w jedno
Retrieval, ranking, prompt i generowanie psują się inaczej, ale zespół widzi tylko złą odpowiedź.
Z Temyrion
Ocenione przykłady
Rekordy ocenione przez klinicystów tworzą stały zbiór do porównywania kolejnych zmian.
Zgodność ze źródłami i bezpieczeństwo
Odpowiedzi są oceniane względem dowodów, trafności klinicznej, kompletności i ryzyka.
Sygnał regresji
Taksonomie błędów i uporządkowane eksporty ułatwiają porównywanie jakości w kolejnych wydaniach.
Najprostszy sposób startu
50 przykładów ocenionych przez klinicystów + kryteria oceny
Krótki sprint o stałym zakresie dla systemów AI w ochronie zdrowia opartych na źródłach. Najczęściej zaczynamy od streszczeń klinicznych, ale ten sam proces pasuje też do Q&A na dokumentacji, medycznego RAG, ekstrakcji i QA dokumentacji.
Co dostarczamy
- 50 przykładów ocenionych przez klinicystów
- Kryteria oceny i kontrola zgodności ze źródłami
- Notatki z uzgodnienia ocen dwóch klinicystów
- Taksonomia błędów i flagi bezpieczeństwa
- Eksporty JSONL/CSV do ewaluacji i testów regresji
- Memo z wnioskami
Sample deliverable
Zobacz, jak wygląda przykładowa dostawa
Obejrzyj syntetyczną próbkę bez PHI: materiał źródłowy, odpowiedź modelu, ocenę zgodności ze źródłami i bezpieczeństwa, uzasadnienie powiązane ze źródłami, notatkę z uzgodnienia ocen i strukturę eksportu JSON/CSV.
Gdzie pasuje pierwszy sprint
Ewaluacja streszczeń klinicznych
Sprawdzamy, czy generowane streszczenia kliniczne pozostają wierne materiałowi źródłowemu, zachowują ważny kontekst i nie zawierają niebezpiecznych pominięć, sprzeczności ze źródłem ani nieuzasadnionych twierdzeń.
Odpowiedzi na pytania z dokumentacji oraz medyczny RAG
Tworzymy ocenione przykłady dla odpowiedzi opartych na źródłach, jakości cytowań, błędów wyszukiwania i rozumowania na dokumentach klinicznych.
Zbieranie informacji, ekstrakcja i dokumentacja
Zamieniamy dokumenty kliniczne, formularze, transkrypcje albo odpowiedzi modelu w ocenione rekordy, których zespół może użyć do QA, ewaluacji i testów regresji.
Jak to działa
1
Ustalamy zakres
Uzgadniamy zadanie kliniczne, schemat danych, kryteria przeglądu i format dostarczenia wyników, zanim zaczniemy pracę.
2
Przygotowujemy materiały
Z materiałów źródłowych i odpowiedzi modelu tworzymy uporządkowane zadania do przeglądu, żeby klinicyści mogli oceniać szybko i spójnie.
3
Prowadzimy przegląd kliniczny
Klinicyści oceniają zgodność ze źródłami, trafność kliniczną, kompletność, bezpieczeństwo i użyteczność, a następnie dokumentują uzasadnienia powiązane ze źródłami.
4
Dostarczamy gotowe wyniki
Otrzymujesz ocenione przykłady, oceny według kryteriów, flagi bezpieczeństwa, notatki z uzgodnienia ocen, taksonomię błędów, eksporty JSONL/CSV i krótkie memo z wnioskami.
Dlaczego powstał Temyrion
Wąskim gardłem jest ocena kliniczna
AI w ochronie zdrowia wymaga pracy z niuansem. Ogólne procesy anotacji nie wystarczają, gdy ocena zależy od źródeł i bezpieczeństwa klinicznego.
Ocenione dane nadal muszą być używalne
Jeśli schemat, kryteria oceny albo format eksportu nie pasują do procesu ewaluacji, zespół nadal nie może skutecznie użyć tego materiału.
Powolne cykle przeglądu zabijają tempo
Jeśli każda poprawka wymaga kolejnej rundy oczekiwania, zespoły kliniczne, produktowe i inżynieryjne stoją w miejscu zamiast się uczyć.
Przegląd kliniczny potrzebuje lepszego procesu
Strukturyzujemy pracę tak, żeby klinicyści podejmowali decyzje, a nie walczyli z dokumentami, arkuszami i ręcznym formatowaniem.
Zespoły potrzebują sensownego pierwszego kroku
Czasem najlepszym początkiem jest jeden proces, mały pakiet ocenionych przykładów i jasne kryteria oceny - nie ciężkie, wielomiesięczne badanie.
Co dostarczamy
Dostarczamy materiały do ewaluacji ocenione przez klinicystów dla systemów AI w ochronie zdrowia. Celem jest jasny, audytowalny pakiet, który zespół może obejrzeć, wykorzystać w testach regresji i rozwijać dalej.
Pierwszą rozmowę możemy zacząć bez PHI
PHI nie jest potrzebne na start
Na etapie pierwszego ustalania zakresu możemy pracować na materiałach syntetycznych, publicznych albo zanonimizowanych. Wrażliwe dane pacjentów nie są potrzebne do pierwszej rozmowy.
Jasne granice zakresu
Temyrion dostarcza materiały do ewaluacji i klinicznie ocenione przykłady do pracy zespołu. Nie zapewniamy zgód regulacyjnych, porad prawnych ani autoryzacji do autonomicznego użycia klinicznego.
Umów 20-minutową rozmowę o pilotażu
Jeśli budujecie kliniczny proces oparty na źródłach, możemy wspólnie określić najmniejszy sensowny pakiet ocenionych przykładów, kontroli zgodności ze źródłami i kryteriów oceny.
Umów 20-minutową rozmowę- Start od 50 ocenionych przykładów
- Bez PHI na pierwszą rozmowę
- Szczerze powiemy, czy to ma sens