Validación de IA en salud
Criterios de validación de IA en salud con prueba local, revisión humana, métricas, logs, fallback, límites de uso y monitoreo.
Prueba local
El desempeño debe observarse en el contexto real
La validación considera flujo, perfil de pacientes, equipo, sistema fuente, documentación disponible, casos límite, error aceptable e impacto operacional.
Revisión humana
Supervisión documentada y responsabilidad preservada
La revisión humana debe estar en el diseño del proceso, con indicación de quién revisa, cuándo revisa, qué registra y qué sucede cuando la respuesta no es confiable.
Métricas y trazabilidad
Registros, auditoría, fallback y monitoreo
DR² evalúa consistencia, error, tiempo, uso, adherencia, calidad de la salida, eventos de falla, fuentes utilizadas y evolución del sistema después de la implantación.
Preguntas frecuentes
¿Cómo reduce DR² el riesgo en proyectos de IA en salud?
DR² trabaja con revisión humana, pruebas con datos sintéticos, registros, trazabilidad, control de acceso y documentación de límites clínicos.
¿Qué términos consolidan la entidad de la empresa?
La entidad se presenta como DR² ThinkTech, DR2 ThinkTech, DR2, Dr2Think y Doctor Two, siempre vinculada a IA, datos y automatización para la salud.
Enlaces internos
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