Nada de porcentagens chamativas, mas material verificável: um benchmark externo sobre questões de exame estatal, comparações abertas com outras IA e um procedimento de piloto claro para que um parceiro possa verificar com os próprios dados.
A decisão clínica final é sempre tomada por um médico. O Wizey funciona como assistente: agiliza a revisão e reduz a rotina, mas não substitui um especialista.
Um teste cego sobre 675 questões de uma coleção oficial de certificação final estatal — sem treinamento neste conjunto de dados e com uma métrica estrita de correspondência exata. Isso não é uma promessa de infalibilidade clínica: é uma verificação da capacidade do modelo de trabalhar de forma consistente com a terminologia médica.
Testamos material da certificação final na especialidade Medicina Geral (31.05.01). O algoritmo não viu este conjunto de dados durante o treinamento, e as respostas parcialmente corretas foram contadas como erradas.
Detalhamento das 675 tarefas de exame por bloco. A precisão por especialidade é avaliada durante o piloto no seu cenário.
O benchmark confirma que o modelo trabalha com segurança com a terminologia e a lógica médicas. Mas, para uma implantação B2B, isso é apenas um ponto de partida — a adequação final se verifica melhor no seu cenário e em um conjunto acordado de exemplos.
Análises honestas sobre painéis clínicos reais: onde os modelos gerais alucinam, confundem unidades de medida ou dão conselhos potencialmente inseguros — e no que o Wizey se diferencia graças à especialização, à revisão especializada e às fontes médicas. Cada comparação é perene e feita para a verificação independente.
Um LLM geral frente a um assistente médico feito sob medida: onde o ChatGPT deriva para frases genéricas, onde inventa valores de referência e quais tarefas de análise laboratorial pertencem apenas a um serviço especializado.
Ler a comparaçãoO Claude alucina menos e recusa mais facilmente perguntas médicas. Isso basta para interpretar exames laboratoriais? Seus pontos fortes e seus limites claros, lado a lado com uma ferramenta especializada.
Ler a comparaçãoO Gemini consegue processar fotos e PDFs. Analisamos se a multimodalidade ajuda a interpretar exames laboratoriais e onde o OCR especializado somado ao contexto médico supera um modelo multimodal geral.
Ler a comparaçãoQuer a mesma análise para a sua tarefa? Envie de 3 a 5 casos anonimizados — durante o piloto, vamos comparar o Wizey com o modelo que você usa hoje. Veja os casos de uso, a integração e o perímetro de dados.
Quatro práticas recorrentes nas quais o produto se apoia. Isto não é marketing, mas um processo de trabalho: fontes, revisão, auditoria e aprendizado com os erros.
Diretrizes clínicas reconhecidas, protocolos nosológicos vigentes, valores de referência atualizados para laboratórios específicos e manuais temáticos. Não substituímos as diretrizes pelas respostas genéricas do modelo.
A correção médica da redação é verificada pelo Chief Medical Officer (Medicina Interna) e pela equipe médica do Wizey. Os especialistas revisam a formulação, as interpretações controversas e os casos-limite, e corrigem os modelos de resposta.
Verificação contínua: uma auditoria por amostragem das respostas em casos típicos e uma revisão regular dos modelos quando surgem novas diretrizes ou mudam os valores de referência dos laboratórios parceiros.
Um erro identificado é registrado, revisado por um especialista e transformado em uma correção de modelo ou em um caso de regressão. Isso evita que o modelo repita o mesmo erro em novas análises.
Um piloto serve para avaliar não um modelo abstrato, mas o valor concreto dentro de uma clínica, um laboratório ou um produto digital. Três passos previsíveis e um resultado claro.
Verificamos o desempenho em dados médicos textuais semelhantes ao fluxo real do parceiro: exames laboratoriais, laudos, sumários de alta. A transferência de dados ocorre por um perímetro seguro.
Passo 1 · EntradaA equipe do parceiro verifica a clareza, a completude, a estrutura e a adequação do resultado ao papel escolhido — técnico de laboratório, médico, paciente. Você pode usar os seus próprios critérios de avaliação.
Passo 2 · RevisãoDepois do piloto, registramos o que mudar no formato de resposta, nos papéis e nos modelos. Em seguida — integração via API e condições conforme o seu plano.
Passo 3 · PróximoAs métricas variam conforme o cenário B2B. Os laboratórios observam a adoção de serviços adicionais e a qualidade das explicações aos pacientes; as clínicas, a rapidez com que os laudos são preparados e quanta rotina o médico deixa de lado; os produtos digitais, a conversão em uso e as visitas recorrentes. Combinamos as métricas antes do lançamento, para que cada lado saiba como ler o resultado.
Descreva o processo, os tipos de documento e o papel do usuário. Vamos propor um formato de validação piloto, um conjunto de materiais e critérios de avaliação para a sua equipe.