Muayene konuşmasından hastane sisteminin form alanlarına: ne söylendi → kim söyledi → hangi bulgu → hangi tanı → hangi kural → hangi alan. Aşağıdaki sayıların hepsi TEK bir koşumdan geliyor ve hiçbiri tahmin değil; hangi koşum olduğu sayfanın altında yazıyor.
Gerçek muayene kayıtlarında %20.5 → %6.5, ve üç kabul kapısının üçü de geçiyor. Eşikler sayılar çıkmadan önce yazıldı. Son iki puan tanıyıcıdan değil referanstan geldi: hekimin söylediği 34 kelime yazıya geçmemişti, üç kayıt dinlenip tamamlandı; tanıyıcı bir kelime dışında haklıydı.
Aynı ses, aynı puanlayıcı: stok pyannote'ta konuşmacı karışımı %14.5, ürünün hattında %2.7; küme sayısı sekiz kayıtta da doğru. Whisper'ın iki kat büyüğünde fark 0.0001 çıktı, o yüzden turbo kaldı.
Tanıyı açık bir istatistik sıralıyor, kuralları modelsiz bir motor çalıştırıyor. Dil modeli yalnız metni anlıyor — ve yedi ucun yedisinde de bir kapı var.
Kapılar geçti ama iş bitmedi. Klinik kapıda 8 kaçan öğe duruyor: ikisi gerçekten yanlış duyulmuş bulgu ("nefes darlığı" → "nefes dallığı"), kalanı miktar. Odadaki üçüncü kişi artık ayrılıyor: yeni ayrıştırıcı (Sortformer) ve "hangisi hasta" kararı 17–18 Eylül'de birlikte girdi, refakatçili kayıtta kelime doğru kişide %80 → %100, dört kaydın havuzunda %81.2 → %97.7. Kalan: üst üste konuşmalı dört kişilik kayıtta hasta ile iki ebeveyn ayrılamıyor, ürün bunu söylüyor. Okunmuş sekiz senaryoda notun 49 kutusundan 7'si tanıma hatasıyla bozuluyor (önce 12; beşi ürünün kendi kalıbıydı, düzeltildi). Tanı grafı hastalık başına dört bulgu; kural içeriği henüz gerçek mevzuat değil.