Keine lauten Prozentzahlen, sondern überprüfbares Material: ein externer Benchmark mit Fragen aus dem Staatsexamen, offene Vergleiche mit anderer KI und ein klares Pilotverfahren, mit dem ein Partner alles an eigenen Daten überprüfen kann.
Die endgültige klinische Entscheidung trifft immer ein Arzt. Wizey arbeitet als Assistent: Es beschleunigt die Durchsicht und reduziert Routineaufgaben, ersetzt aber keinen Facharzt.
Ein Blindtest mit 675 Fragen aus einer offiziellen staatlichen Sammlung zur Abschlussprüfung – ohne Training auf diesem Datensatz und mit einer strengen Exact-Match-Metrik. Das ist kein Versprechen klinischer Unfehlbarkeit: Es ist eine Prüfung, ob das Modell konsistent mit medizinischen Formulierungen arbeiten kann.
Wir haben Material aus der Abschlussprüfung im Fachgebiet Allgemeinmedizin (31.05.01) getestet. Der Algorithmus hat diesen Datensatz während des Trainings nicht gesehen, und teilweise richtige Antworten wurden als falsch gewertet.
Aufschlüsselung der 675 Prüfungsaufgaben nach Block. Die Genauigkeit je Fachgebiet wird im Pilotprojekt an Ihrem Szenario geprüft.
Der Benchmark bestätigt, dass das Modell sicher mit medizinischer Terminologie und Logik umgeht. Für eine B2B-Einführung ist das aber nur ein Ausgangspunkt – die endgültige Eignung prüfen Sie am besten an Ihrem Szenario und einem abgestimmten Satz an Beispielen.
Ehrliche Analysen anhand echter klinischer Panels: wo allgemeine Modelle halluzinieren, Maßeinheiten verwechseln oder potenziell unsichere Ratschläge geben – und wo sich Wizey durch Spezialisierung, fachliche Prüfung und medizinische Quellen unterscheidet. Jeder Vergleich ist zeitlos angelegt und auf unabhängige Überprüfung ausgelegt.
Ein allgemeines LLM gegenüber einem eigens entwickelten medizinischen Assistenten: wo ChatGPT in generische Formulierungen abdriftet, wo es Referenzbereiche erfindet und welche Aufgaben der Laboranalyse nur in einen spezialisierten Dienst gehören.
Vergleich lesenClaude halluziniert weniger und lehnt medizinische Fragen eher ab. Reicht das, um Laborwerte zu interpretieren? Seine Stärken und klaren Grenzen – direkt neben einem spezialisierten Tool.
Vergleich lesenGemini kann Fotos und PDFs verarbeiten. Wir sehen uns an, ob Multimodalität beim Interpretieren von Laborwerten hilft und wo spezialisiertes OCR plus medizinischer Kontext ein allgemeines multimodales Modell übertrifft.
Vergleich lesenMöchten Sie dieselbe Analyse für Ihre Aufgabe? Senden Sie 3 bis 5 anonymisierte Fälle – während des Pilotprojekts vergleichen wir Wizey mit dem Modell, das Sie heute nutzen. Siehe Anwendungsfälle, Integration und den Datenperimeter.
Vier wiederkehrende Praktiken, auf die sich das Produkt stützt. Das ist kein Marketing, sondern ein Arbeitsprozess: Quellen, Prüfung, Audit und das Lernen aus Fehlern.
Anerkannte klinische Leitlinien, geltende nosologische Protokolle, aktuelle Referenzbereiche für bestimmte Labore und einschlägige Fachbücher. Wir ersetzen Leitlinien nicht durch die generischen Antworten des Modells.
Die medizinische Korrektheit der Formulierungen prüfen der Chief Medical Officer (Innere Medizin) und das medizinische Team von Wizey. Fachleute prüfen Formulierungen, strittige Interpretationen und Grenzfälle und korrigieren die Antwortvorlagen.
Kontinuierliche Prüfung: ein stichprobenartiges Audit der Antworten in typischen Fällen und eine regelmäßige Überprüfung der Vorlagen, wenn neue Leitlinien erscheinen oder sich die Referenzbereiche der Partnerlabore ändern.
Ein erkannter Fehler wird protokolliert, von einem Experten geprüft und in eine Vorlagenkorrektur oder einen Regressionsfall überführt. So wiederholt das Modell denselben Fehler bei neuen Analysen nicht.
Ein Pilotprojekt soll nicht ein abstraktes Modell bewerten, sondern den konkreten Nutzen in einer Klinik, einem Labor oder einem digitalen Produkt. Drei planbare Schritte und ein klares Ergebnis.
Wir prüfen die Leistung an medizinischen Textdaten, die dem realen Ablauf des Partners ähneln: Laborwerte, Befunde, Entlassungsbriefe. Die Datenübertragung läuft über einen sicheren Perimeter.
Schritt 1 · EingabeDas Team des Partners prüft Klarheit, Vollständigkeit, Struktur und Eignung des Ergebnisses für die gewählte Rolle – Laborfachkraft, Arzt, Patient. Sie können Ihre eigenen Bewertungskriterien verwenden.
Schritt 2 · PrüfungNach dem Pilotprojekt halten wir fest, was sich am Antwortformat, an den Rollen und an den Vorlagen ändern soll. Danach – Integration über die API und Konditionen gemäß Ihrem Tarif.
Schritt 3 · WeiterDie Kennzahlen unterscheiden sich je nach B2B-Szenario. Labore achten auf die Annahme von Zusatzleistungen und die Qualität der Erklärungen für Patienten; Kliniken darauf, wie schnell Zusammenfassungen erstellt werden und wie viel Routine dem Arzt abgenommen wird; digitale Produkte auf die Umwandlung in tatsächliche Nutzung und wiederkehrende Besuche. Wir stimmen die Kennzahlen vor dem Start ab, damit jede Seite weiß, wie das Ergebnis zu lesen ist.
Beschreiben Sie den Prozess, die Dokumenttypen und die Nutzerrolle. Wir schlagen ein Format für die Pilotvalidierung, einen Satz an Materialien und Bewertungskriterien für Ihr Team vor.