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 → %8.6, ve üç kabul kapısının üçü de geçiyor. Eşikler sayılar çıkmadan önce yazıldı.
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 kişiyi ürün hâlâ ayıramıyor — iki küme açıyor. Yeni ayrıştırıcı üçüncü kümeyi açıyor (kelime doğru kişide %81.2 → %98.3) ama tek başına geçilemiyor: açılan üçüncü kümede hasta ile refakatçi yer değiştiriyor, yani ayrıştırıcı değişince bir de "hangisi hasta" kararı gerekiyor. İki adım birlikte gidecek. Okunmuş sekiz senaryoda notun 49 kutusundan 12'si tanıma hatasıyla bozuluyor. Tanı grafı hastalık başına dört bulgu; kural içeriği henüz gerçek mevzuat değil.