Köpguide
Alla på den här marknaden hävdar att de är bäst. Nästan ingen definierar måttet. Den här sidan gör det: fem frågor som skiljer ett kliniskt system från en demo — samma fem frågor som vilket sjukhus, betalare eller ministerium som helst kan ställa till vilken leverantör som helst, inklusive oss. Ställ dem, och fältet sorterar sig självt.
Varför "bäst" blir fel
Toppliste-poäng (leaderboards) tjänas in på statiska tentafrågor — rena fallbeskrivningar, ett rätt svar, inga konsekvenser. Medicin i praktiken innebär avbrott, tvetydighet och juridiskt ansvar. Ett system som vinner provet kan fortfarande misslyckas på avdelningen; själva måttstocken är bristfällig. Det argumentet, med data, är vår artikel WP-002: The Flawed Yardstick.
En modell som i genomsnitt har 95 % noggrannhet och har tyst fel om en aortadissektion är inte ett 95-procentigt system — det är en säkerhetsrisk. Siffran som betyder något är inte den genomsnittliga noggrannheten, utan worst-case-frekvensen av en med säkerhet hävdad osanning, och nästan ingen leverantör vågar ange en sådan.
En demo svarar på frågor. Ett system bär ett ansvar: det loggar in i ditt journalsystem (EHR), skriver tillbaka under en läkares signatur, överlever nätverksavbrott och producerar en granskningslogg som en domstol kan använda. Avståndet mellan dessa två är där upphandlingsbeslut dör — oftast ett år efter pilotprojektet.
Måttet
Leverantörsoberoende från grunden. Poängsätt vem som helst med dem — inklusive oss.
| Fråga | En demo erbjuder | Ett system visar |
|---|---|---|
| 1 · Är valideringen prospektiv? | Retrospektiva tester, självutvärderade | En förregistrerad studie i tyst läge på levande fall med oberoende bedömning och låsta effektmått |
| 2 · Är säkerhet en siffra? | "Toppmodern precision" | En formellt härledd worst-case-gräns per påstående, med publicerad och granskningsbar härledning |
| 3 · Är integrationen på riktigt? | Ett chattfönster bredvid EHR-systemet | FHIR R4 läsning och digitalt signerad återskrivning, SMART-inloggning, lokala och isolerade (air-gapped) alternativ |
| 4 · Håller loggen i domstol? | Loggar som operatören kan redigera | En kryptografiskt signerad slutledningsliggare, manipuleringssäker även mot operatören |
| 5 · Finns det en regulatorisk väg? | "Redo för efterlevnad" | En namngiven SaMD-status, engagemang med tillsynsmyndigheten och arkitektur anpassad till EU:s AI-förordning (EU AI Act) |
Våra svar
SILENT-DS — en multi-center, non-interventionsstudie i tyst läge (silent-mode), förregistrerad innan den första patienten, oberoende bedömd, rapporterad till STARD-AI — är utformad och tillkännagiven. Resultat från utvecklingskohorten (301 NEJM CPC-fall: 86,0 % top-1, 93,7 % top-3, 0,0 % missade-kritiska) är märkta som exakt det. Sjukhus kan ansluta sig som studieplatser →
Worst-case-frekvens för en med säkerhet hävdad osanning på 3,23×10−6 per påstående, härledd genom felträdsanalys enligt IEC 61025 över 23 oberoende barriärer — vilket uppfyller det numeriska målet för demand-mode SIL-4 med ≈31× marginal. Kalibrering för säkerhet först minskade andelen missade kritiska fynd från 4,6 % till 0,0 % till en kostnad av 2,3 sekunder i medianövervägande. Härledningen publiceras, inte bara påstås. WP-001 →
FHIR R4 med signerad återskrivning, HL7v2, SMART on FHIR; Epic, Cerner, Allscripts, OpenEMR; fyra driftsättningsnivåer upp till en helt fysiskt isolerad sjukhusnod där ingenting lämnar byggnaden. Teknik & driftsättning →
Varje slutledningssteg är kryptografiskt signerat till en oföränderlig liggare; rothashen är förankrad i en offentlig Layer-2-blockkedja (patentsökt). Manipuleringssäker till och med mot oss.
Konstruerad enligt FDA:s SaMD-riktlinjer med en initierad pre-submission; anpassning till EU:s AI-förordning via arkitekturen; samt en öppen, royaltyfri certifieringsstandard — DSS-001 — som vilket system som helst på marknaden kan poängsättas mot.
Doktrin: vi publicerar beviset, standarden och granskningen. Vi publicerar inte ritningen.
Purchasing checklist
The market is flooded with transcription tools claiming to be clinical AI. Before integrating any system into your workflow, ask the vendor these four questions.
What happens when the microphone misses a critical word? Standard LLM-based scribes are probabilistic—they predict the most likely next word, meaning they will confidently invent a clinical finding rather than admit they missed it. DeepSensi is deterministic under uncertainty. The LIMBO protocol forces the system to declare 'I don't know' and flag the missing variable. Ask the vendor for their formally derived worst-case bound on confidently asserted falsehoods. If they answer with an 'average accuracy score', they do not have a safety bound.
Do you store patient data, and is privacy guaranteed by architecture or just by policy? A signed BAA is a legal shield for the vendor, not a technical safeguard for your patients. DeepSensi operates on a Zero-PHI architecture. Personal identifiers are stripped at the edge before any reasoning occurs. We do not need your patients' names to diagnose them. Ensure your vendor enforces privacy mathematically in their code, not just in their terms of service.
Does your system just take notes, or does it actively defend my license? An AI scribe that merely transcribes audio is a missed opportunity. DeepSensi’s ACS Scribe listens to the encounter and simultaneously runs a real-time, 37-specialist Differential Diagnosis (DDx) in the background. It doesn't just write the SOAP note; it highlights the one critical diagnosis you might be missing and calculates a SIL-4-grade confidence score, acting as an active clinical safety net.
If the AI makes an error, who takes the blame? Today, the answer is always the physician. DeepSensi alters this reality by providing a court-grade, cryptographically sealed evidentiary ledger for every single assertion the system makes. You can point to the exact node, rule, or piece of evidence that led to a conclusion. Ask your scribe vendor if their system provides a tamper-evident audit trail that you could take to court.
FAQ