Para equipos que construyen IA médica
Médicos verificados para entrenar, alinear y evaluar tu IA médica
Los anotadores genéricos no tienen criterio clínico. Los médicos internos no escalan. DataLaps pone médicos con credencial verificada y bilingües en tu pipeline — para anotación, RLHF, red-teaming y evaluación de modelos — con consenso doble ciego como prueba.
Una red de médicos, cinco formas de usarla
Qué pueden hacer los médicos verificados por tu modelo
Anotación y etiquetado clínico
Médicos de la especialidad etiquetan tus datos en paralelo; el consenso doble ciego te da una métrica de acuerdo defendible, no la suposición de una sola persona.
- Imagen, NLP clínico, historias, transcripciones
- Cobertura bilingüe EN + ES
- Nivel de acuerdo adjunto a cada etiqueta
RLHF y datos de preferencia
Los médicos ordenan y critican las salidas del modelo con criterio clínico real — los datos de preferencia y recompensa que un modelo médico necesita antes de publicarse.
- Ranking de respuestas y detección de errores por médicos
- Se captura el porqué, no solo un pulgar arriba/abajo
- Respuestas de referencia escritas por médicos
Red-teaming y evaluación adversarial
Los médicos ponen a prueba tu modelo buscando respuestas clínicamente inseguras — los fallos que un evaluador genérico no reconoce — para que los encuentres antes que tus usuarios.
- Prompts adversariales de casos límite reales
- Hallazgos con severidad y justificación clínica
- Cobertura bilingüe de fallos EN + ES
Evaluación y benchmark de modelos
Un panel de médicos puntúa las salidas de tu modelo contra criterio clínico independiente — un set de evaluación que puedes mostrar a asesores y compradores.
- Veredictos independientes y luego consenso
- Acuerdo corregido por azar, no coincidencia cruda
- Informe de evaluación sin PII, compartible
Datasets de consenso · Hecho a medida
¿Prefieres encargar en vez de construir? Datasets clínicos etiquetados por consenso con el nivel de acuerdo en cada fila — producidos para tus casos y entregados como archivo listo para auditar.
- Veredictos independientes reconciliados por consenso
- Intervalo de confianza + acuerdo corregido por azar
- CSV / JSONL con datasheet y hash de integridad
Por qué grado médico
La alternativa a los proveedores de datos genéricos
Proveedores de anotación genéricos
- ✕Trabajadores sin licencia médica
- ✕Currículums autodeclarados, no verificables
- ✕Etiquetas de un solo anotador, sin métrica de acuerdo
- ✕No reconocen una respuesta clínicamente insegura
DataLaps
- Médicos con licencia, credenciales revisadas por humano
- Cruce con registros oficiales donde el registro lo permite
- Consenso doble ciego con una métrica defendible
- Criterio clínico real en cada lote
El mecanismo
Cómo funciona el consenso
Médicos verificados
Cada anotador es un médico con licencia, credenciales revisadas por un humano — y cruzadas con registros oficiales donde es posible.
Consenso doble ciego
Varios médicos etiquetan de forma independiente; el acuerdo se mide y los desacuerdos se resuelven, no se promedian.
Entregable defendible
Recibes los datos etiquetados más una métrica estadística de acuerdo — la evidencia que buscan asesores clínicos y auditores.
Esto es lo que recibes
No una hoja de cálculo cruda — un entregable verificable con folio, intervalo de confianza y trazabilidad completa. Mira el formato exacto en una muestra sintética y sin PII.
Inicia un piloto
Cuéntanos qué necesita tu modelo
Corre un piloto medido — envía un sprint de muestra, conservas los datos y los resultados.