Leitfaden für Entscheider
Jeder in diesem Markt nennt sich der Beste. Fast niemand definiert den Maßstab. Diese Seite tut es: fünf Fragen, die ein klinisches System von einer Demo trennen — dieselben fünf, die ein Krankenhaus, ein Kostenträger oder ein Ministerium jedem Anbieter stellen kann, uns eingeschlossen.
Warum „am besten“ oft leer ist
Ranglisten entstehen an statischen Examensfragen — saubere Vignetten, eine richtige Antwort, keine Konsequenzen. Eingesetzte Medizin ist unterbrochen, mehrdeutig und haftungsbewehrt. Das Argument mit Daten: WP-002, The Flawed Yardstick (EN).
Ein Modell mit „95 % im Mittel“, das bei einer Aortendissektion selbstsicher irrt, ist kein 95-%-System — es ist ein Haftungsfall. Zählt: die Worst-Case-Rate der selbstsicher behaupteten Falschaussage — und diese Zahl nennt kaum ein Anbieter.
Eine Demo beantwortet Fragen. Ein System trägt Haftung: Es meldet sich im EHR an, schreibt unter Arztsignatur zurück, übersteht Netzausfälle und hinterlässt einen gerichtsfesten Audit-Trail.
Der Maßstab
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
Doktrin: Wir publizieren den Beweis, den Standard und den Audit. Wir publizieren nicht den Bauplan. Wissenschaftliche Dokumentation auf Englisch; Anfragen gern auf Deutsch.