No porcentajes ruidosos, sino material verificable: un benchmark externo sobre preguntas de examen estatal, comparaciones abiertas con otras IA y un procedimiento de piloto claro para que un socio pueda comprobarlo con sus propios datos.
La decisión clínica final siempre la toma un médico. Wizey funciona como asistente: agiliza la revisión y reduce la rutina, pero no sustituye a un especialista.
Una prueba a ciegas sobre 675 preguntas de una colección oficial de certificación final estatal — sin entrenamiento en este conjunto de datos y con una métrica estricta de coincidencia exacta. No es una promesa de infalibilidad clínica: es una comprobación de la capacidad del modelo para trabajar de forma consistente con la terminología médica.
Probamos material de la certificación final en la especialidad Medicina General (31.05.01). El algoritmo no vio este conjunto de datos durante el entrenamiento, y las respuestas parcialmente correctas se contaron como erróneas.
Desglose de las 675 tareas de examen por bloque. La precisión por especialidad se revisa durante el piloto sobre su escenario.
El benchmark confirma que el modelo trabaja con seguridad con la terminología y la lógica médicas. Pero para un despliegue B2B esto es solo un punto de partida — la idoneidad final se verifica mejor sobre su escenario y un conjunto acordado de ejemplos.
Análisis honestos sobre paneles clínicos reales: dónde los modelos generales alucinan, confunden unidades de medida o dan consejos potencialmente inseguros — y en qué se diferencia Wizey gracias a la especialización, la revisión experta y las fuentes médicas. Cada comparación es perenne y está construida para la verificación independiente.
Un LLM general frente a un asistente médico hecho a propósito: dónde ChatGPT deriva hacia frases genéricas, dónde inventa rangos de referencia y qué tareas de análisis de laboratorio solo pertenecen a un servicio especializado.
Leer la comparaciónClaude alucina menos y declina más fácilmente las preguntas médicas. ¿Es eso suficiente para interpretar resultados de laboratorio? Sus fortalezas y sus límites claros, junto a una herramienta especializada.
Leer la comparaciónGemini puede procesar fotos y PDF. Analizamos si la multimodalidad ayuda al interpretar resultados de laboratorio y dónde el OCR especializado más el contexto médico superan a un modelo multimodal general.
Leer la comparación¿Quiere el mismo análisis para su tarea? Envíe entre 3 y 5 casos anonimizados — durante el piloto compararemos Wizey con el modelo que usa hoy. Consulte los casos de uso, la integración y el perímetro de datos.
Cuatro prácticas recurrentes en las que se apoya el producto. No es marketing, sino un proceso de trabajo: fuentes, revisión, auditoría y aprendizaje de los errores.
Guías clínicas reconocidas, protocolos nosológicos vigentes, rangos de referencia actualizados para laboratorios concretos y manuales temáticos. No sustituimos las guías por las respuestas genéricas del modelo.
La corrección médica de la redacción la verifican el Chief Medical Officer (Medicina Interna) y el equipo médico de Wizey. Los expertos revisan la formulación, las interpretaciones discutidas y los casos límite, y corrigen las plantillas de respuesta.
Comprobación continua: una auditoría por muestreo de respuestas sobre casos típicos y una revisión regular de las plantillas cuando aparecen nuevas guías o cambian los rangos de referencia de los laboratorios socios.
Un error detectado se registra, lo revisa un experto y se convierte en una corrección de plantilla o un caso de regresión. Esto evita que el modelo repita el mismo error en nuevos análisis.
Un piloto sirve para evaluar no un modelo abstracto, sino un valor concreto dentro de una clínica, un laboratorio o un producto digital. Tres pasos predecibles y un resultado claro.
Comprobamos el rendimiento sobre datos médicos en texto que se parecen al flujo real del socio: resultados de laboratorio, informes, altas hospitalarias. La transferencia de datos se hace por un perímetro seguro.
Paso 1 · EntradaEl equipo del socio comprueba la claridad, la completitud, la estructura y la idoneidad del resultado para el rol elegido — técnico de laboratorio, médico, paciente. Puede usar sus propios criterios de evaluación.
Paso 2 · RevisiónTras el piloto registramos qué cambiar en el formato de respuesta, los roles y las plantillas. A continuación — integración vía API y condiciones según su plan.
Paso 3 · SiguienteLas métricas difieren según el escenario B2B. Los laboratorios miran la adopción de servicios adicionales y la calidad de las explicaciones a los pacientes; las clínicas, la rapidez con que se preparan los informes y cuánta rutina se quita el médico; los productos digitales, la conversión en uso y las visitas repetidas. Acordamos las métricas antes del lanzamiento, para que cada parte sepa cómo leer el resultado.
Describa el proceso, los tipos de documento y el rol del usuario. Le propondremos un formato de validación piloto, un conjunto de materiales y criterios de evaluación para su equipo.