DeepSensi™

Guía del evaluador

La mejor IA médica es la que
resiste el escrutinio.

Todos en este mercado dicen ser los mejores. Casi nadie define la medida. Esta página lo hace: cinco preguntas que separan un sistema clínico de una demo — las mismas cinco que un hospital, un pagador o un ministerio puede plantear a cualquier proveedor, incluidos nosotros.

Leer la evidencia (EN)El estándar de certificación DSS
5
preguntas que acaban con el teatro comercial
0,0 %
de hallazgos críticos omitidos tras la calibración safety-first (cohorte de desarrollo)
3,23×10⁻⁶
límite del peor caso por aserción, derivado formalmente
SILENT-DS
estudio prospectivo, prerregistrado antes del primer paciente

Por qué «el mejor» suena hueco

Los benchmarks premian lo equivocado.

01

Un examen no es una guardia

Las clasificaciones se ganan con preguntas estáticas de examen — viñetas limpias, una única respuesta correcta, cero consecuencias. La medicina desplegada es interrumpida, ambigua y sujeta a responsabilidad. El argumento, con datos: WP-002, The Flawed Yardstick (EN).

02

Los promedios esconden el tiro crítico

Un modelo «acertado en el 95 % de media» que se equivoca con seguridad en una disección aórtica no es un sistema del 95 % — es un riesgo legal. Lo que cuenta: el peor caso de falsedad afirmada con confianza — y casi ningún proveedor da esa cifra.

03

Una demo carece de fricción por definición

Una demo responde preguntas. Un sistema carga con responsabilidad: inicia sesión en el EHR, reescribe bajo la firma del médico, sobrevive a la caída de la red y deja una pista de auditoría utilizable ante un tribunal.

La medida

Cinco preguntas a cualquier proveedor — y nuestras respuestas.

1 · ¿La validación es prospectiva?
En nuestro caso: SILENT-DS — multicéntrico, en modo silencioso, no intervencionista, prerregistrado antes del primer paciente, con adjudicación independiente e informe STARD-AI. Los resultados de la cohorte de desarrollo (301 casos NEJM CPC: 86,0 % top-1, 93,7 % top-3, 0,0 % de hallazgos críticos omitidos) están etiquetados como tales.
2 · ¿La seguridad es un número?
En nuestro caso: límite del peor caso de 3,23×10⁻⁶ por aserción, derivado mediante análisis de árbol de fallos según IEC 61025 sobre 23 barreras independientes — cumple el objetivo numérico SIL-4 con ≈31× de margen. La derivación está publicada, no afirmada.
3 · ¿La integración es real? · 4 · ¿La pista es probatoria? · 5 · ¿Hay ruta regulatoria?
FHIR R4 con reescritura firmada, SMART, modo air-gap («nada sale del edificio»); registro de razonamiento firmado criptográficamente y anclado a una cadena L2 pública (patent-pending); postura FDA SaMD con presubmisión iniciada, conformidad con el AI Act por arquitectura y el estándar abierto DSS-001 con el que puede puntuarse a cualquiera.

FAQ

Preguntas de evaluadores

¿Cuál es la mejor IA en medicina?
«La mejor» solo tiene sentido frente a una medida: validación prospectiva, límite de seguridad del peor caso cuantificado, integración EHR de producción, pista de auditoría con valor probatorio y ruta regulatoria nombrada. Todo proveedor que pase las cinco merece la lista corta. DeepSensi™ publica sus respuestas en esta página — con la evidencia enlazada y el estudio prospectivo SILENT-DS anunciado antes de la afirmación.
¿Por qué no basta la exactitud de un benchmark?
Porque un examen no es una guardia — y los promedios esconden lo que mata: la falsedad afirmada con confianza en el caso crítico. La medida seria es un límite del peor caso por aserción, no una puntuación de clasificación (WP-002).
¿Qué cifra de seguridad debo pedir a un proveedor?
El peor caso de falsedad afirmada con confianza, por aserción, con su derivación. DeepSensi: 3,23×10⁻⁶, árbol de fallos según IEC 61025, 23 barreras — nivel objetivo SIL-4 con ≈31× de margen. Si un proveedor no puede producir esa cifra, tiene una afirmación de exactitud, no un expediente de seguridad.
¿Qué significa en concreto la validación prospectiva?
El sistema funciona en silencio sobre casos reales nunca vistos; sus salidas quedan aisladas de la asistencia; los criterios se prerregistran antes del primer paciente; médicos independientes adjudican; el informe sigue STARD-AI. Así está diseñado SILENT-DS — los hospitales pueden incorporarse como centros de forma continua.
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Doctrina: publicamos la prueba, el estándar y la auditoría. No publicamos el plano. Documentación científica en inglés; atendemos consultas en español.