Para equipes de IA médica
Médicos verificados para treinar, alinhar e avaliar sua IA médica
Anotadores genéricos não têm julgamento clínico. Médicos internos não escalam. A DataLaps coloca médicos com credencial verificada no seu pipeline — anotação, RLHF, red-teaming e avaliação de modelos — com consenso duplo-cego como prova.
Uma rede de médicos, cinco formas de uso
O que médicos verificados podem fazer pelo seu modelo
Anotação e rotulagem clínica
Médicos da especialidade rotulam seus dados em paralelo; consenso duplo-cego gera métrica de concordância defendível.
- Imagem, NLP clínico, prontuários, transcrições
- Cobertura bilíngue EN + ES
- Concordância por item em cada rótulo
RLHF e dados de preferência
Médicos ranqueiam e criticam saídas do modelo com critério clínico real.
- Ranking e detecção de erros por médicos
- Racional capturado, não só polegar
- Respostas de referência escritas por médicos
Red-teaming e avaliação adversarial
Médicos testam o modelo em casos clínicos difíceis antes dos seus usuários.
- Prompts adversariais de casos reais
- Achados com severidade e racional
- Cobertura EN + ES
Avaliação e benchmark
Painel médico pontua saídas do modelo — conjunto de avaliação para advisors e compradores.
- Veredictos independentes e consenso
- Concordância corrigida por acaso
- Relatório compartilhável sem PII
Datasets de consenso · Sob encomenda
Datasets rotulados com nível de concordância em cada linha — auditáveis.
- Veredictos reconciliados por consenso
- IC + concordância corrigida
- CSV/JSONL com datasheet e hash
Por que nível médico
A alternativa a fornecedores genéricos
Fornecedores genéricos
- ✕Crowdworkers sem licença médica
- ✕Currículos auto-declarados
- ✕Rótulo único, sem métrica de acordo
- ✕Não reconhecem resposta clinicamente insegura
DataLaps
- Médicos licenciados, credencial revisada
- Cruzamento com registros oficiais quando disponível
- Consenso duplo-cego com métrica defendível
- Julgamento clínico real em cada lote
O mecanismo
Como funciona o consenso
Médicos verificados
Cada anotador é médico licenciado; credenciais checadas por humano e registros oficiais quando possível.
Consenso duplo-cego
Vários médicos rotulam de forma independente; discordâncias são resolvidas, não médias.
Entregável defendível
Dados rotulados + métrica estatística de concordância para auditores e advisors.
Isto é o que você recebe
Não uma planilha crua — entregável verificável com folio, intervalo de confiança e rastreabilidade. Veja o formato em uma amostra sintética sem PII.
Inicie um piloto
Conte o que seu modelo precisa
Rode um piloto medido — envie um sprint de amostra, fique com os dados e resultados.