{ "schemaVersion": "1.0", "name": "ScribeIndex Anbieterdaten Heidi Health", "language": "de", "license": { "name": "CC BY 4.0", "url": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de" }, "citation": "ScribeIndex (2026): Anbieterdaten Heidi Health. https://scribeindex.com/anbieter/heidi/", "definitions": { "tri": "Funktions-, Workflow- und Datenschutzfelder: true = vom Hersteller dokumentiert, false = laut Hersteller ausgeschlossen oder nach dem dokumentierten Produktumfang nicht vorgesehen, null = keine Herstellerangabe. Das Feld detail begründet jedes false. Eine bloß fehlende Erwähnung ergibt kein false. Beim Training mit Kundendaten steht false für ausgeschlossen oder nur mit Einwilligung.", "evidence": "Technik: documented = Herstellerangabe mit Quelle, technical = von ScribeIndex aus der Technik des Anbieters ermittelt, ohne Quelle, mit Begründung, estimated = begründete Einschätzung mit confidence (high, medium, low)." }, "provider": { "slug": "heidi", "tagline": "KI-Scribe, der Gespräche und Diktate mit eigenen Fachvorlagen in klinische Notizen, Briefe und weitere Dokumente überführt.", "description": "Heidi Health erstellt als KI-Scribe deutsche Notizen mit eigenen und psychiatrischen Fachvorlagen. Mit tomedo-Anbindung per GDT und kostenfreier Basisversion.", "summary": "Heidi Health ist ein medizinischer KI-Scribe, der Behandlungsgespräche und Diktate in strukturierte klinische Notizen und daraus abgeleitete Dokumente wie Überweisungsbriefe überführt. Die Gliederung steuern eigene oder aus der Community übernommene Vorlagen, darunter psychiatrische Erstgespräche und Mental State Examinations. Heidi Health verarbeitet deutsche Gespräche und erstellt Notizen auf Deutsch. Für tomedo ist eine Anbindung per GDT über die Desktop-App dokumentiert. Die kostenfreie Basis umfasst unbegrenzte Standardnotizen, erweiterte Funktionen sind dort auf 10 kostenlose Nutzungen pro Monat begrenzt.", "website": "https://www.heidihealth.com/de-de", "categories": [ "medical-scribes", "medizinische-transkription" ], "bestFor": "Praxen, die mit eigenen Fachvorlagen arbeiten und auch Aufnahmen hochladen oder in andere Programme diktieren", "input": "Live-Gespräch oder Diktat", "output": "Klinische Notiz und ergänzende Dokumente", "languages": { "codes": [ "de", "en", "fr", "es", "it", "nl", "da", "pl", "sv", "ja", "ko" ], "total": 110, "atLeast": true, "detail": "Heidi erkennt mehr als 110 Sprachen und schreibt Notizen in 18 Sprachen, darunter Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch und Niederländisch. Eingabe- und Notizsprache sind getrennt wählbar." }, "deployment": { "platforms": [ "web", "desktop", "mobile" ], "operation": [ "cloud" ], "detail": "Cloud mit Web-, Desktop- und Mobilzugang" }, "highlights": [ "Deutsche Notizen aus Gespräch oder Diktat", "Eigene Vorlagen für Notizen und Folgedokumente", "Psychiatrisches Erstgespräch und MSE als Vorlage", "tomedo-Anbindung über GDT in der Desktop-App" ], "considerations": [ "Erweiterte Funktionen im kostenlosen Plan auf 10 Nutzungen pro Monat begrenzt", "tomedo-Integration nur über die Desktop-App", "Community-Vorlagen erfordern fachliche Anpassung" ], "facts": [ { "label": "Basisangebot", "value": "Unbegrenzte Transkription mit Standardvorlagen", "source": "https://www.heidihealth.com/de-de/preise" }, { "label": "Erweiterte Funktionen", "value": "Im kostenlosen Plan 10 kostenlose Nutzungen pro Monat für erweiterte Vorlagen, Frag Heidi und Formularausfüllung", "source": "https://support.heidihealth.com/de/articles/8885129-welcher-heidi-plan-passt-zu-ihnen" }, { "label": "Dokumentstruktur", "value": "Separate Vorlagen für klinische Notizen und zusätzliche Dokumente", "source": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8974437-get-started-with-templates" }, { "label": "Psychiatrische Vorlagen", "value": "Community enthält Psychiatric Intake und Mental State Examination", "source": "https://www.heidihealth.com/de-de/vorlagen" }, { "label": "Deutsche Praxissoftware", "value": "tomedo über GDT-Dateiaustausch in der Desktop-App", "source": "https://www.heidihealth.com/integrations/tomedo" }, { "label": "Deutschsprachige Funktionen", "value": "Sitzungszusammenfassungen und Frag-Heidi-Befehle auf Deutsch dokumentiert", "source": "https://www.heidihealth.com/progress-notes/november-2025-updates" }, { "label": "Sicherheitsangabe des Anbieters", "value": "Nennt SOC 2 Type II, ISO 27001 und ISO 42001", "source": "https://www.heidihealth.com/blog/reviews" } ], "sources": [ { "title": "Heidi: Preise und Funktionsvergleich", "url": "https://www.heidihealth.com/de-de/preise", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Planübersicht im Hilfezentrum", "url": "https://support.heidihealth.com/de/articles/8885129-welcher-heidi-plan-passt-zu-ihnen", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: Transkription und Diktat in 110+ Sprachen", "url": "https://heidihealth.com/product/transcribe-dictate", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi Hilfe: Vorlagen", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8974437-get-started-with-templates", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Heidi: Medizinische Vorlagen-Community", "url": "https://www.heidihealth.com/de-de/vorlagen", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Heidi: tomedo-Integration", "url": "https://www.heidihealth.com/integrations/tomedo", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Sprachfunktionen im Update vom November 2025", "url": "https://www.heidihealth.com/progress-notes/november-2025-updates", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Heidi: mobile Gesprächs- und Diktataufnahme", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/9908824-heidi-mobile-app", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Sicherheitsangaben von Heidi", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/reviews", "checked": "2026-10-02" }, { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: technische und datenschutzbezogene FAQ", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-compliance-lightning-faqs", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-ca/legal/data-processing-agreement", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Heidi: Vorlagen- und Dokumentworkflow", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/14648446-templates-101-the-basics", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: Vorlagen-Community, Psychiatrie und Psychologie", "url": "https://www.heidihealth.com/en-gb/templates", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: KI-Dokumentation für die Pflege", "url": "https://www.heidihealth.com/de-ch/loesungen/pflege", "checked": "2026-10-07" }, { "title": "Heidi Hilfe: Dictate", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/11129458-dictate", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Heidi Developer-Plattform", "url": "https://www.heidihealth.com/developers", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Heidi: ASR-Kosten und Latenz mit NVIDIA Nemotron/Parakeet gesenkt", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AWS Machine Learning Blog: Feinabstimmung von NVIDIA Nemotron Speech ASR mit Heidi", "url": "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/fine-tuning-nvidia-nemotron-speech-asr-on-amazon-ec2-for-domain-adaptation", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: Was Heidi mit Google Cloud aufbaut", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/test2", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "APA-Anbieterbefragung: Antworten von Heidi (Juli 2025)", "url": "https://www.psychiatry.org/getmedia/384046ae-476f-4abe-902d-aa2173c24b3e/APA-MentalHealthIT-Heidi-Inquiry.pdf", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "The Medical Republic: Google-Partnerschaft von Heidi (Sekundärquelle, 16.04.2025)", "url": "https://www.medicalrepublic.com.au/?p=116099", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AWS re:Invent 2025: Heidi Health und GenAI (Vortragstranskript, Sekundärquelle)", "url": "https://dev.to/kazuya_dev/aws-reinvent-2025-how-heidi-health-is-leveraging-genai-to-transform-the-global-healthcare-industry-631", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "ZenML LLMOps Database: Zusammenfassung des Heidi-Vortrags (Sekundärquelle)", "url": "https://www.zenml.io/llmops-database/ai-powered-clinical-documentation-with-multi-region-healthcare-compliance", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: Start von Heidi Evidence mit Claude", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-launches-evidence", "checked": "2026-10-05" } ], "name": "Heidi Health", "shortName": "Heidi", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/heidi/", "dataUrl": "https://scribeindex.com/daten/heidi.json", "checked": "2026-10-07", "pricing": { "plans": [ { "name": "Scribe Plus", "price": 600, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "annual", "tax": "net", "limits": [] }, { "name": "Scribe Plus", "price": 70, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "monthly", "tax": "net", "limits": [] }, { "name": "Premium", "price": 720, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "annual", "tax": "net", "limits": [] }, { "name": "Premium", "price": 80, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "monthly", "tax": "net", "limits": [] }, { "name": "Praxis", "price": 900, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "annual", "tax": "net", "note": "Nur jährliche Abrechnung", "limits": [] }, { "name": "Basis", "price": 0, "currency": "EUR", "unit": "user", "billing": "monthly", "tax": null, "note": "Unbegrenzte Standardnotizen, erweiterte Funktionen 10-mal pro Monat", "limits": [ { "kind": "documents", "amount": null, "per": "month" } ] } ], "extras": [], "note": "Unternehmen erhalten ein individuelles Angebot.", "source": "https://www.heidihealth.com/de-de/preise", "freeTrial": { "value": true, "detail": "Basis bleibt dauerhaft kostenfrei, Premium und Praxis können Sie 14 Tage kostenlos testen.", "source": "https://www.heidihealth.com/de-de/preise", "days": 14 }, "publicPrice": true, "freeEntry": true }, "capabilities": { "transcription": { "value": true, "detail": "Die Live-Transkription zeigt das Gespräch während der Sitzung in Echtzeit. Das Transkript bleibt neben der Notiz einsehbar.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary" } ] }, "live": { "value": true, "detail": "Das Behandlungsgespräch wird im Browser, in der Desktop- oder Mobile-App aufgenommen. Das fertige Dokument entsteht nach dem Gespräch. Diktiert werden Text oder Dokumentationsangaben im Browser, in der Desktop- oder Mobile-App.", "sources": [ { "title": "Heidi: mobile Gesprächs- und Diktataufnahme", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/9908824-heidi-mobile-app" }, { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary" } ] }, "file-upload": { "value": true, "detail": "Die Funktion „Upload session audio“ erstellt eine Notiz aus einer zuvor aufgezeichneten Sitzung.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary" } ] }, "voice-commands": { "value": true, "detail": "Dictate kennt Befehle für neue Zeile, neuen Absatz, Großschreibung und das Löschen des zuletzt diktierten Abschnitts. Deutsch gehört zu den Sprachen mit Sprachbefehlen.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Dictate", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/11129458-dictate" } ] }, "dictation-anywhere": { "value": true, "detail": "Mit der Desktop-App schreibt Dictate direkt in die elektronische Patientenakte, Word, Outlook, den Browser und jede andere Anwendung mit Textfeld. Im Browser funktioniert das Diktat nur innerhalb von Heidi.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Dictate", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/11129458-dictate" }, { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary" } ] }, "medical-vocabulary": { "value": true, "detail": "Häufig falsch erkannte Fachbegriffe und bevorzugte Abkürzungen lassen sich hinterlegen und werden automatisch korrigiert oder gekürzt.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary" } ] }, "clinical-notes": { "value": true, "detail": "Aus Gesprächen und Diktaten entstehen strukturierte klinische Notizen sowie ergänzende Dokumente wie Briefe. Der Community-Katalog führt Vorlagen für Psychology Session Notes und psychologische Erstinterviews. Heidi erstellt aus Spracheingaben Pflegeberichte, Verlaufskontrollen und Schichtübergaben. Vitalwerte und Aufgaben lassen sich in angepassten Vorlagen dokumentieren.", "sources": [ { "title": "Heidi: Vorlagen- und Dokumentworkflow", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/14648446-templates-101-the-basics" }, { "title": "Heidi: Preise und Funktionsvergleich", "url": "https://www.heidihealth.com/de-de/preise" }, { "title": "Heidi Hilfe: Vorlagen", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8974437-get-started-with-templates" }, { "title": "Heidi: Vorlagen-Community, Psychiatrie und Psychologie", "url": "https://www.heidihealth.com/en-gb/templates" }, { "title": "Heidi: KI-Dokumentation für die Pflege", "url": "https://www.heidihealth.com/de-ch/loesungen/pflege" } ] }, "legal-vocabulary": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "templates": { "value": true, "detail": "Eigene Vorlagen für Notizen und Dokumente sowie eine Vorlagen-Community mit Fachvorlagen sind verfügbar.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Vorlagen", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8974437-get-started-with-templates" }, { "title": "Heidi: Medizinische Vorlagen-Community", "url": "https://www.heidihealth.com/de-de/vorlagen" } ] }, "speaker-labels": { "value": null, "detail": "Eine Sprecherkennzeichnung im Transkript ist in den öffentlichen Hilfeartikeln nicht beschrieben.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary" } ] }, "action-items": { "value": true, "detail": "Tasks erkennt klinische Folgeaufgaben wie Untersuchungen, Überweisungen, Kontrollen und Dokumente und legt sie in einer persönlichen Aufgabenliste ab.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary" } ] }, "integrations": { "value": true, "detail": "Heidi synchronisiert Termine mit EHR- und PVS-Systemen, übernimmt Patientenkontext und überträgt fertige Notizen. Für tomedo erfolgt dies per GDT.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary" }, { "title": "Heidi: tomedo-Integration", "url": "https://www.heidihealth.com/integrations/tomedo" } ], "targets": [ { "name": "tomedo", "kind": "pvs", "method": "gdt" } ] }, "api": { "value": true, "detail": "Die Heidi API und das Heidi Widget binden Scribe-Funktionen in EHR-, Telehealth- und App-Umgebungen ein. In Australien und Neuseeland werden keine neuen Integrationen angenommen.", "sources": [ { "title": "Heidi Developer-Plattform", "url": "https://www.heidihealth.com/developers" } ] }, "exports": { "value": true, "detail": "Notizen und Dokumente werden als PDF oder DOCX exportiert oder an das angebundene System übertragen.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary" } ], "formats": [ "pdf", "docx" ] }, "subtitle-export": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "translation": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "burn-in": { "value": null, "detail": "Keine Herstellerangabe.", "sources": [] }, "human-review": { "value": false, "detail": "Entwürfe entstehen KI-gestützt und werden von den Behandelnden selbst geprüft. Ein menschlicher Schreibdienst gehört nicht zum Angebot.", "sources": [ { "title": "Heidi: Preise und Funktionsvergleich", "url": "https://www.heidihealth.com/de-de/preise" } ] }, "evidence-linking": { "value": null, "detail": "Belegt sind Literaturzitate für klinische Antworten von Heidi Evidence. Eine Verknüpfung von Notizaussagen mit Transkriptstellen ist nicht dokumentiert.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary" } ] } }, "workflow": { "germanInput": true, "germanOutput": true, "inputModes": [ "conversation", "dictation", "file-upload" ], "outputTypes": [ "transcript", "clinical-note", "therapy-note", "nursing-note", "tasks" ], "sources": [ { "title": "Deutsche Preise und Funktionsvergleich", "url": "https://www.heidihealth.com/de-de/preise" }, { "title": "Planübersicht im Hilfezentrum", "url": "https://support.heidihealth.com/de/articles/8885129-welcher-heidi-plan-passt-zu-ihnen" }, { "title": "Heidi: Transkription und Diktat in 110+ Sprachen", "url": "https://heidihealth.com/product/transcribe-dictate" }, { "title": "Vorlagen und Dokumenttypen", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8974437-get-started-with-templates" }, { "title": "Medizinische Vorlagen-Community", "url": "https://www.heidihealth.com/de-de/vorlagen" }, { "title": "tomedo-Integration", "url": "https://www.heidihealth.com/integrations/tomedo" }, { "title": "Sprachfunktionen im Update vom November 2025", "url": "https://www.heidihealth.com/progress-notes/november-2025-updates" }, { "title": "Mobile-App und unterstützte Ausgabesprachen", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/9908824-heidi-mobile-app" }, { "title": "Sicherheitsangaben von Heidi", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/reviews" } ] }, "classification": { "checkedAt": "2026-10-07", "inputs": [ { "id": "conversation", "detail": "Das Behandlungsgespräch wird im Browser, in der Desktop- oder Mobile-App aufgenommen. Das fertige Dokument entsteht nach dem Gespräch.", "sources": [ { "title": "Heidi: mobile Gesprächs- und Diktataufnahme", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/9908824-heidi-mobile-app", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary", "checked": "2026-10-06" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "sources": [] } ] }, { "id": "dictation", "detail": "Diktiert werden Text oder Dokumentationsangaben im Browser, in der Desktop- oder Mobile-App.", "sources": [ { "title": "Heidi: mobile Gesprächs- und Diktataufnahme", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/9908824-heidi-mobile-app", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary", "checked": "2026-10-06" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "sources": [] } ] }, { "id": "file-upload", "detail": "Die Funktion „Upload session audio“ erstellt eine Notiz aus einer zuvor aufgezeichneten Sitzung.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary", "checked": "2026-10-06" } ], "limits": [ { "maxDuration": { "status": "unknown" }, "maxFileSize": { "status": "unknown" }, "sources": [] } ] } ], "outputs": [ { "id": "transcript", "detail": "Die Live-Transkription zeigt das Gespräch während der Sitzung in Echtzeit. Das Transkript bleibt neben der Notiz einsehbar.", "sources": [ { "title": "Heidi Hilfe: Funktionsverzeichnis", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8840280-heidi-s-feature-dictionary", "checked": "2026-10-06" } ] } ], "tasks": [ { "category": "medical-scribes", "task": "clinical-notes", "value": true, "detail": "Aus Gesprächen und Diktaten entstehen strukturierte klinische Notizen sowie ergänzende Dokumente wie Briefe.", "sources": [ { "title": "Heidi: Vorlagen- und Dokumentworkflow", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/14648446-templates-101-the-basics", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: Preise und Funktionsvergleich", "url": "https://www.heidihealth.com/de-de/preise", "checked": "2026-10-06" }, { "title": "Heidi Hilfe: Vorlagen", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/8974437-get-started-with-templates", "checked": "2026-10-06" } ] }, { "category": "medical-scribes", "task": "therapy-notes", "value": true, "detail": "Der Community-Katalog führt Vorlagen für Psychology Session Notes und psychologische Erstinterviews.", "sources": [ { "title": "Heidi: Vorlagen-Community, Psychiatrie und Psychologie", "url": "https://www.heidihealth.com/en-gb/templates", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "category": "medical-scribes", "task": "anamnesis-report", "value": null, "sources": [ { "title": "Heidi: Vorlagen- und Dokumentworkflow", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/14648446-templates-101-the-basics", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "category": "medical-scribes", "task": "nursing-notes", "value": true, "detail": "Heidi erstellt aus Spracheingaben Pflegeberichte, Verlaufskontrollen und Schichtübergaben. Vitalwerte und Aufgaben lassen sich in angepassten Vorlagen dokumentieren.", "sources": [ { "title": "Heidi: KI-Dokumentation für die Pflege", "url": "https://www.heidihealth.com/de-ch/loesungen/pflege", "checked": "2026-10-07" } ] } ], "specialties": [ { "id": "general-medicine", "sources": [ { "title": "Heidi: Vorlagen- und Dokumentworkflow", "url": "https://support.heidihealth.com/en/articles/14648446-templates-101-the-basics", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "id": "mental-health", "sources": [ { "title": "Heidi: Vorlagen-Community, Psychiatrie und Psychologie", "url": "https://www.heidihealth.com/en-gb/templates", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "id": "psychiatry", "detail": "Der Community-Katalog führt Vorlagen für die psychiatrische Erstaufnahme wie „Comprehensive Psychiatric Intake“ und für Verlaufsnotizen.", "sources": [ { "title": "Heidi: Vorlagen-Community, Psychiatrie und Psychologie", "url": "https://www.heidihealth.com/en-gb/templates", "checked": "2026-10-05" } ] } ] }, "tasks": [ "clinical-notes", "therapy-notes", "nursing-notes" ], "privacy": { "checked": "2026-10-05", "gdpr": { "value": true, "detail": "Heidi erklärt für das Angebot in Deutschland, die Anforderungen der DSGVO zu erfüllen.", "source": { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } }, "avv": { "value": true, "detail": "Heidi bietet einen deutschsprachigen AVV nach Art. 28 DSGVO an. Das globale DPA vom 29. September 2026 regelt die Verarbeitung auf dokumentierte Weisung.", "source": { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } }, "euHealthDataUse": { "value": true, "detail": "Heidi richtet das Deutschland-Angebot an Praxen und Kliniken. Patientendaten verlassen laut Compliance-Seite den EWR nicht. Personenbezogene Daten werden laut Heidi deidentifiziert, bevor sie die KI-Modelle erreichen. Das betrifft die Textstufe, denn die Spracherkennung braucht die unveränderte Aufnahme.", "source": { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } }, "localAudioProcessing": { "value": false, "detail": "Aufnahmen auf dem Gerät werden zur Transkription und weiteren Verarbeitung an die Plattform übertragen. Die Spracherkennung läuft nicht lokal.", "source": { "title": "Heidi: Datenfluss und technische Compliance-FAQ", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-compliance-lightning-faqs" } }, "usesCustomerDataForTraining": { "value": false, "detail": "Der globale Auftragsverarbeitungsvertrag (DPA) vom 29. September 2026 verbietet KI-Training und Fine-Tuning mit Kundendaten und erzeugten Ergebnissen, bei Heidi und bei Dritten. Das Verbot gilt auch für deidentifizierte Daten. Zulässige Tests dürfen keine Modellgewichte verändern.", "source": { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-ca/legal/data-processing-agreement" } }, "trainingPolicy": "excluded", "storage": [ { "region": "eu", "label": "Deutschland und Irland", "scope": "Die Deutschland-Seite nennt Hosting in Deutschland, ohne den Cloud-Anbieter zu benennen. Die Unterauftragsverarbeiterliste führt AWS und Microsoft Azure für regionales Hosting, AWS unter anderem in der EU, Azure unter anderem in Schweden. Die globale Datenschutzerklärung nennt regionale EU-Umgebungen. Maßgeblich sind Kundenregion und Vertrag.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy" }, { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" }, { "title": "Heidi: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors" } ] }, { "region": "uk", "label": "Vereinigtes Königreich", "scope": "Laut globaler Datenschutzerklärung betreibt Heidi im Vereinigten Königreich eine eigene regionale Hostingumgebung. Für deutsche Konten ist sie nicht die Standardumgebung.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy" } ] }, { "region": "us", "label": "Vereinigte Staaten", "scope": "Für Kunden in den USA betreibt Heidi eine eigene regionale Hostingumgebung.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy" } ] }, { "region": "other", "label": "Australien, Kanada und Schweiz", "scope": "Die globale Datenschutzerklärung nennt weitere regionale Hostingstandorte in Australien, Kanada und der Schweiz.", "role": "choice", "sources": [ { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy" } ] } ], "processing": [ { "region": "eu", "label": "EWR für das Deutschland-Angebot", "scope": "Laut Deutschland-Seite verlassen Patientendaten den EWR nicht. Personenbezogene Angaben werden laut Heidi automatisch deidentifiziert, bevor sie die KI-Modelle erreichen. Das betrifft die Textstufe, denn die Spracherkennung braucht die unveränderte Aufnahme. Das globale DPA lässt für Unterauftragsverarbeiter andere Regionen zu.", "sources": [ { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" }, { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-ca/legal/data-processing-agreement" } ] }, { "region": "us", "label": "USA über Unterauftragsverarbeiter", "scope": "Laut DPA Ziffer 12.1 kann ein Teil der Verarbeitung durch verbundene Unternehmen oder Unterauftragsverarbeiter in einer anderen Region stattfinden. Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt Microsoft Azure unter anderem in den USA.", "sources": [ { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-ca/legal/data-processing-agreement" }, { "title": "Heidi: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors" }, { "title": "Heidi: Datenfluss und technische Compliance-FAQ", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-compliance-lightning-faqs" } ] }, { "region": "other", "label": "Weitere Regionen über Unterauftragsverarbeiter", "scope": "Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt Microsoft Azure neben den USA und Schweden auch in Japan, Australien und den Vereinigten Arabischen Emiraten.", "sources": [ { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-ca/legal/data-processing-agreement" }, { "title": "Heidi: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors" }, { "title": "Heidi: Datenfluss und technische Compliance-FAQ", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-compliance-lightning-faqs" } ] }, { "region": "unknown", "label": "Google Cloud ohne Regionsangabe", "scope": "Die Unterauftragsverarbeiterliste führt Google Cloud, nennt aber keine Region.", "sources": [ { "title": "Heidi: Unterauftragsverarbeiter im Trust Center", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors" } ] } ], "certifications": [ { "standard": "iso27001", "version": "2022", "scope": "Managementsystem für Informationssicherheit. Zertifikate im Trust Center.", "sources": [ { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } ] }, { "standard": "iso42001", "version": "2023", "scope": "Managementsystem für KI-Governance.", "sources": [ { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } ] }, { "standard": "soc2", "level": "type-2", "scope": "Prüfbericht zu Sicherheits- und Vertraulichkeitskontrollen. Kein DSGVO-Zertifikat.", "sources": [ { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland" } ] }, { "standard": "cyber-essentials-plus", "scope": "Laut globaler Datenschutzerklärung aufrechterhaltene Zertifizierung.", "sources": [ { "title": "Heidi: globale Privacy Policy, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-nz/legal/privacy-policy" } ] } ], "summary": "Heidi bietet einen AVV und regionales Hosting bei AWS und Microsoft Azure. Für Deutschland nennt Heidi Hosting in Deutschland und Verarbeitung im EWR. Das globale DPA schließt KI-Training mit Kundendaten aus. Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt zusätzlich Azure-Regionen außerhalb der EU und Google Cloud ohne Regionsangabe. Welcher Cloud-Anbieter die deutsche Umgebung stellt, nennt Heidi nicht." }, "technology": { "checked": "2026-10-07", "summary": "Heidi betreibt für englische Transkription ein eigenes, auf NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 feinabgestimmtes ASR-Modell und ergänzt es um Sprachdienste und Modelle aus Google Cloud. Die Notizerstellung läuft über einen Mehranbieter-LLM-Stack aus Google-Cloud-Modellen, Amazon Bedrock und selbst gehosteten Open-Weight-Modellen auf Amazon EKS. Heidi Evidence nutzt ausdrücklich Anthropic Claude. Gehostet wird regional auf AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, für Deutschland nach Anbieterangabe mit Datenhaltung in Deutschland und Verarbeitung im EWR.", "stages": [ { "id": "asr", "approach": "Eigenes, feinabgestimmtes Open-Weight-ASR für Englisch, ergänzt um Cloud-Sprachdienste", "unknown": false, "note": "Parakeet TDT 0.6B v2 ist ein englischsprachiges Modell. Google Cloud Speech-to-Text nennt Heidi als Unterauftragsverarbeiter, aber nicht, welche Sprachen darüber laufen.", "models": [ { "name": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "vendor": "NVIDIA (Basismodell), Feinabstimmung durch Heidi", "type": "fine-tuned-open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Heidi beschreibt im Juli 2026 den Wechsel auf eine eigene Spracherkennung. Dafür wurde Parakeet V2 0.6B TDT mit NVIDIA NeMo auf rund 1.500 Stunden klinischem Audio und synthetischer Sprache feinabgestimmt (8x H100, 12 Stunden). Angegeben sind 9,4 % WER gegenüber 11,5 % beim Basismodell und 13 % beim bisherigen Anbieter sowie eine Latenzsenkung von etwa 3,0 auf 0,7 Sekunden und 64 % geringere ASR-Kosten. Die Kostenangabe bezieht sich ausdrücklich auf englische Transkription.", "englishOnly": true, "reference": "parakeet", "sources": [ { "title": "Heidi: ASR-Kosten und Latenz mit NVIDIA Nemotron/Parakeet gesenkt", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AWS Machine Learning Blog: Feinabstimmung von NVIDIA Nemotron Speech ASR mit Heidi", "url": "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/fine-tuning-nvidia-nemotron-speech-asr-on-amazon-ec2-for-domain-adaptation", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "variant", "statusLabel": "Angepasstes Modell: Referenz des Basismodells", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Der Anbieter hat das Modell angepasst und nennt eigene Werte. Diese sind Herstellerangaben mit nicht offengelegtem Testset. Unabhängig belegt sind nur die Werte des Basismodells.", "references": [ { "id": "aa-parakeet-tdt-0-6b-v2", "model": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 6.4, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [ { "provider": "heidi", "modelName": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "metric": "Nicht kuratierte WER („non-curated“) auf Heidis internem Testset (Englisch, Testset nicht näher beschrieben)", "value": 9.4, "unit": "%", "comparison": "Basismodell Parakeet v2 11,5 %, bisherige, nicht benannte Anbieterlösung 13,0 %", "published": "2026-07-31", "source": { "title": "Heidi: How Heidi Cut ASR Costs 64% and Latency 75% with NVIDIA Nemotron Open ASR (31.07.2026)", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron" }, "checked": "2026-10-02" }, { "provider": "heidi", "modelName": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "metric": "F1 für medizinische Fachbegriffe", "value": 93.5, "unit": "%", "comparison": "Basismodell Parakeet v2 89,7 %, bisherige Anbieterlösung 89,5 %", "published": "2026-07-31", "source": { "title": "Heidi: How Heidi Cut ASR Costs 64% and Latency 75% with NVIDIA Nemotron Open ASR (31.07.2026)", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron" }, "checked": "2026-10-02" }, { "provider": "heidi", "modelName": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "metric": "Gewinnrate in verblindeten Paarvergleichen", "value": 54.5, "unit": "%", "comparison": "Gegenüber dem bisher eingesetzten System, Bewerter und Stichprobengröße nennt Heidi nicht", "published": "2026-07-31", "source": { "title": "Heidi: How Heidi Cut ASR Costs 64% and Latency 75% with NVIDIA Nemotron Open ASR (31.07.2026)", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron" }, "checked": "2026-10-02" }, { "provider": "heidi", "modelName": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "metric": "Latenz der Spracherkennung", "value": 0.7, "unit": "s", "comparison": "Bisherige Latenz etwa 3,0 s, laut Heidi mehr als 75 % Verbesserung", "published": "2026-07-31", "source": { "title": "Heidi: How Heidi Cut ASR Costs 64% and Latency 75% with NVIDIA Nemotron Open ASR (31.07.2026)", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron" }, "checked": "2026-10-02" }, { "provider": "heidi", "modelName": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v2 (von Heidi feinabgestimmt)", "metric": "Durchschnittliche WER des Basismodells im Hugging Face Open ASR Leaderboard, im AWS-Beitrag zitiert", "value": 6.05, "unit": "%", "comparison": "Gilt für das Basismodell ohne Heidis Feinabstimmung, gemessen auf englischen Benchmarkdatensätzen, einen Messwert für das feinabgestimmte Modell nennt der Beitrag nicht", "published": "2026-03-12", "source": { "title": "AWS Machine Learning Blog: Fine-tuning NVIDIA Nemotron Speech ASR on Amazon EC2 for domain adaptation (12.03.2026)", "url": "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/fine-tuning-nvidia-nemotron-speech-asr-on-amazon-ec2-for-domain-adaptation" }, "checked": "2026-10-02" } ], "issue": null } }, { "name": "Google Cloud Speech-to-Text", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Heidi schreibt, die AI Platform von Google Cloud liefere die klinisch abgestimmten Modelle und Speech-to-Text-Fähigkeiten für laute Räume, mehrere Stimmen und Akzente. Welche Google-Spracherkennung (etwa Chirp) und für welche Sprachen sie neben dem eigenen englischen Modell eingesetzt wird, nennt die Quelle nicht.", "reference": "google-chirp", "sources": [ { "title": "Heidi: Was Heidi mit Google Cloud aufbaut", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/test2", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "standard", "ratingLabel": "Solide", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-google-chirp-3", "model": "Google Chirp 3", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 4.3, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp-2", "model": "Google Chirp 2", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 5.8, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp", "model": "Google Chirp (erste Generation)", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Index", "value": 31.2, "unit": "%", "direction": "lower" }, { "id": "aa-google-chirp-3-streaming", "model": "Google Chirp 3 Streaming", "benchmark": "Artificial Analysis Word Error Rate Streaming Index (Final Transcription)", "value": 4.8, "unit": "%", "direction": "lower" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Drittanbieter-Spracherkennung (für Englisch abgelöst)", "vendor": "nicht benannt", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Heidi vergleicht das eigene Modell mit einer „bisherigen Anbieterlösung“ mit Minutenpreisen. Die Ablösung wird nur für Englisch beschrieben. Einschätzung: Für Sprachen außerhalb des englischen Parakeet-v2-Modells, darunter Deutsch, laufen weiterhin Dritt- oder Cloud-ASR-Dienste, bis die angekündigte Ausweitung der Feinabstimmung auf alle 110 Sprachen umgesetzt ist.", "sources": [ { "title": "Heidi: ASR-Kosten und Latenz mit NVIDIA Nemotron/Parakeet gesenkt", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "APA-Anbieterbefragung: Antworten von Heidi (Juli 2025)", "url": "https://www.psychiatry.org/getmedia/384046ae-476f-4abe-902d-aa2173c24b3e/APA-MentalHealthIT-Heidi-Inquiry.pdf", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [ { "provider": "heidi", "modelName": "Drittanbieter-Spracherkennung (für Englisch abgelöst)", "metric": "Nicht kuratierte WER („non-curated“) auf Heidis internem Testset (Englisch)", "value": 13, "unit": "%", "comparison": "Heidis feinabgestimmtes Parakeet 9,4 %, Basismodell Parakeet v2 11,5 %, Anbieter nicht benannt", "published": "2026-07-31", "source": { "title": "Heidi: How Heidi Cut ASR Costs 64% and Latency 75% with NVIDIA Nemotron Open ASR (31.07.2026)", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron" }, "checked": "2026-10-02" } ], "issue": null } } ] }, { "id": "diarization", "approach": "Nicht veröffentlicht", "unknown": true, "note": "Weder die ASR-Beiträge von Heidi und AWS noch die Compliance-Unterlagen beschreiben ein Verfahren zur Sprecher- oder Rollenzuordnung.", "models": [] }, { "id": "generation", "approach": "Mehranbieter-LLM-Stack aus Cloud-Modellen und selbst gehosteten Open-Weight-Modellen, gesteuert über Vorlagen und Prompting", "unknown": false, "note": "Laut Deutschland-Compliance-Seite werden personenbezogene Daten automatisch deidentifiziert, bevor sie die KI-Modelle erreichen.", "models": [ { "name": "Gemini über Google Cloud Vertex AI", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "medium", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt Google Cloud als Anbieter für „hosting and processing for many of our AI models“. Heidi beschreibt, über Model Garden Googles eigene Modelle mit Open-Source- und Drittmodellen zu kombinieren. Googles eigene Sprachmodelle in Vertex AI sind die Gemini-Familie, eine konkrete Version nennt Heidi nicht.", "reference": "gemini", "sources": [ { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: Was Heidi mit Google Cloud aufbaut", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/test2", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "The Medical Republic: Google-Partnerschaft von Heidi (Sekundärquelle, 16.04.2025)", "url": "https://www.medicalrepublic.com.au/?p=116099", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gemini-3-5-flash-high", "model": "Gemini 3.5 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 33, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-4-argon-high", "model": "Gemini 4 Argon", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-8-flash-high", "model": "Gemini 3.8 Flash", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 41, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-1-pro-preview", "model": "Gemini 3.1 Pro Preview", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gemini-3-5-flash-lite", "model": "Gemini 3.5 Flash-Lite", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 22, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "LLMs über Amazon Bedrock", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Im Vortrag auf der AWS re:Invent 2025 erklärt Heidi, beim Eintritt in neue Regionen LLM-Anbieter zu nutzen, die dort bereits verfügbar und konform sind, „like Amazon Bedrock“. Welche Bedrock-Modelle eingesetzt werden, wird nicht genannt.", "sources": [ { "title": "AWS re:Invent 2025: Heidi Health und GenAI (Vortragstranskript, Sekundärquelle)", "url": "https://dev.to/kazuya_dev/aws-reinvent-2025-how-heidi-health-is-leveraging-genai-to-transform-the-global-healthcare-industry-631", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "ZenML LLMOps Database: Zusammenfassung des Heidi-Vortrags (Sekundärquelle)", "url": "https://www.zenml.io/llmops-database/ai-powered-clinical-documentation-with-multi-region-healthcare-compliance", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Selbst gehostete Open-Weight-LLMs auf Amazon EKS", "vendor": "Open-Weight-Anbieter (nicht benannt), Betrieb durch Heidi", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Heidi beschreibt einen hybriden Ansatz „Bedrock for speed and EKS for control“, um Modelle regional selbst zu hosten. Der Google-Cloud-Beitrag nennt zusätzlich Open-Source-Optionen. Laut Heidis Antwort auf eine Befragung der American Psychiatric Association werden die LLMs vom Medical-Knowledge-Team mit intern aufbereiteten Daten und Prompt Engineering angepasst. Modellnamen werden nicht veröffentlicht.", "sources": [ { "title": "AWS re:Invent 2025: Heidi Health und GenAI (Vortragstranskript, Sekundärquelle)", "url": "https://dev.to/kazuya_dev/aws-reinvent-2025-how-heidi-health-is-leveraging-genai-to-transform-the-global-healthcare-industry-631", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "APA-Anbieterbefragung: Antworten von Heidi (Juli 2025)", "url": "https://www.psychiatry.org/getmedia/384046ae-476f-4abe-902d-aa2173c24b3e/APA-MentalHealthIT-Heidi-Inquiry.pdf", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: Was Heidi mit Google Cloud aufbaut", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/test2", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "unknown", "statusLabel": "Keine Referenz verfügbar", "rating": "none", "ratingLabel": "Ohne Referenz", "note": "Für dieses Modell oder diesen Dienst ist kein unabhängiger Referenzwert veröffentlicht.", "references": [], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "Azure OpenAI Service", "vendor": "Microsoft (Azure OpenAI Service mit Modellen von OpenAI)", "type": "third-party-api", "evidence": "estimated", "confidence": "low", "rationale": "Microsoft Azure ist als Cloud-Anbieter für Datenhaltung und Hosting in den USA, Japan, Australien, Schweden und den VAE gelistet. Für Enterprise-Kunden nennt Heidi abgeschottete Azure-Umgebungen. Einschätzung: In diesen Umgebungen liegt Azure OpenAI als regional verfügbarer LLM-Dienst nahe, eine ausdrückliche Nennung fehlt.", "reference": "gpt", "sources": [ { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: technische und datenschutzbezogene FAQ", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-compliance-lightning-faqs", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "estimated", "statusLabel": "Vermutetes Modell", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "", "references": [ { "id": "aa-gpt-5-6-luna-max", "model": "GPT-5.6 Luna", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 37, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-sol-max", "model": "GPT-5.6 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 47, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-6-1-sol-max", "model": "GPT-6.1 Sol", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 52, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-6-terra-max", "model": "GPT-5.6 Terra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 42, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-5-xhigh", "model": "GPT-5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-4-xhigh", "model": "GPT-5.4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 39, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-5-2-xhigh", "model": "GPT-5.2", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 30, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4o-nov-24", "model": "GPT-4o", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 8, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-gpt-4", "model": "GPT-4", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 7, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "assistant", "approach": "Evidenzassistent auf Basis von Anthropic Claude. Sprachagenten im Test", "unknown": false, "note": "Für Ask Heidi und die Dokumenterstellung aus der Notiz ist kein eigenes Modell benannt. Einschätzung: derselbe Mehranbieter-LLM-Stack wie bei der Notizerstellung.", "models": [ { "name": "Claude für Heidi Evidence", "vendor": "Anthropic", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Heidi erklärt, Heidi Evidence sei „in part built on Claude, Anthropic’s AI models“. Die Aussage betrifft die Evidenzfunktion. Für den Scribe nennt die Quelle kein Modell. Ob Claude direkt, über Amazon Bedrock oder über Vertex AI bezogen wird, ist nicht angegeben.", "sources": [ { "title": "Heidi: Start von Heidi Evidence mit Claude", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-launches-evidence", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "strong", "ratingLabel": "Stark", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie. Der mittlere Wert der Familie ergibt „Spitzenklasse“, ohne eigenen Referenzwert ist die Bewertung aber auf „Stark“ begrenzt.", "references": [ { "id": "aa-claude-sonnet-5-max", "model": "Claude Sonnet 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 38, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-max", "model": "Claude Opus 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 51, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-max-fallback", "model": "Claude Fable 5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 50, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-opus-5-5-max", "model": "Claude Opus 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 58, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-sonnet-5-5-max", "model": "Claude Sonnet 5.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 56, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-fable-5-1-max", "model": "Claude Fable 5.1", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 53, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-claude-haiku-4-5-reasoning", "model": "Claude Haiku 4.5", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 17, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } }, { "name": "NVIDIA Nemotron 3 Speech-to-Speech (Preview, im Test)", "vendor": "NVIDIA", "type": "open-weights", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Heidi berichtet, das Preview-Modell Nemotron 3 Speech to Speech für Sprachagenten bei Aufnahme- und Terminanrufen getestet zu haben, als Ersatz für die klassische Kette ASR → LLM → TTS. Ein Produktiveinsatz wird nicht angegeben.", "sources": [ { "title": "Heidi: ASR-Kosten und Latenz mit NVIDIA Nemotron/Parakeet gesenkt", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/how-heidi-improved-asr-nvidia-nemotron", "checked": "2026-10-05" } ], "assessment": { "status": "family", "statusLabel": "Referenz der Modellfamilie", "rating": "weak", "ratingLabel": "Schwach", "note": "Für das eingesetzte Modell gibt es keinen eigenen Referenzwert. Die Werte zeigen die Spannweite der Modelle dieser Familie.", "references": [ { "id": "aa-nemotron-3-ultra", "model": "NVIDIA Nemotron 3 Ultra", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 23, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-nemotron-3-super", "model": "NVIDIA Nemotron 3 Super", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 13, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-nemotron-3-nano-30b-reasoning", "model": "NVIDIA Nemotron 3 Nano", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 9, "unit": "points", "direction": "higher" }, { "id": "aa-nemotron-3-5-lightning", "model": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning", "benchmark": "Artificial Analysis Intelligence Index", "value": 13, "unit": "points", "direction": "higher" } ], "vendorClaims": [], "issue": null } } ] }, { "id": "infrastructure", "approach": "Regionale Multi-Cloud aus AWS, Microsoft Azure und Google Cloud", "unknown": false, "note": "Die Aufnahme erfolgt lokal in Web-, Desktop- oder Mobil-App. Transkription und Notizerstellung laufen in der Cloud.", "models": [ { "name": "Amazon Web Services (inkl. Amazon EKS, Amazon Bedrock)", "vendor": "Amazon Web Services", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Die Unterauftragsverarbeiterliste nennt AWS für Datenhaltung und Hosting in den USA, Kanada, der EU, Großbritannien, Australien und der Schweiz. Das DPA nennt AWS Canada Central und AWS Sydney. In einem Vortrag auf der AWS-Konferenz re:Invent werden ap-southeast-2/-4 für Australien und us-east-1/us-west-2 für die USA genannt.", "sources": [ { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: globales Data Processing Agreement, 29. September 2026", "url": "https://www.heidihealth.com/en-ca/legal/data-processing-agreement", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "AWS re:Invent 2025: Heidi Health und GenAI (Vortragstranskript, Sekundärquelle)", "url": "https://dev.to/kazuya_dev/aws-reinvent-2025-how-heidi-health-is-leveraging-genai-to-transform-the-global-healthcare-industry-631", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Google Cloud Platform", "vendor": "Google", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Google Cloud ist als „Cloud Storage and Processing“ mit dem Zweck „hosting and processing for many of our AI models“ gelistet. Eine Region nennt der Eintrag nicht.", "sources": [ { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Microsoft Azure", "vendor": "Microsoft", "type": "third-party-api", "evidence": "documented", "confidence": "high", "rationale": "Azure ist für Datenhaltung und Hosting in den USA, Japan, Australien, Schweden und den VAE gelistet. Enterprise-Kunden können laut FAQ in abgeschotteten AWS- oder Azure-Umgebungen betrieben werden.", "sources": [ { "title": "Heidi Trust Center: Unterauftragsverarbeiter", "url": "https://trust.heidihealth.com/subprocessors", "checked": "2026-10-05" }, { "title": "Heidi: technische und datenschutzbezogene FAQ", "url": "https://www.heidihealth.com/blog/heidi-compliance-lightning-faqs", "checked": "2026-10-05" } ] }, { "name": "Hosting in Deutschland, Verarbeitung im EWR (Deutschland-Angebot)", "vendor": "Heidi (Cloud-Anbieter für Deutschland nicht benannt)", "type": "unknown", "evidence": "documented", "confidence": "medium", "rationale": "Die Deutschland-Seite sagt, alle Daten würden lokal in Deutschland gehostet und Patientendaten verließen den EWR zu keinem Zeitpunkt. Welcher der gelisteten Cloud-Anbieter die deutsche Umgebung und die KI-Modellausführung stellt, wird nicht genannt.", "sources": [ { "title": "Heidi: Compliance für Deutschland", "url": "https://www.heidihealth.com/de-lu/compliance/compliance-deutschland", "checked": "2026-10-05" } ] } ] } ], "identification": [ { "stage": "asr", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "identified", "candidates": [ { "reference": "google-chirp", "label": "Google Chirp", "share": 0.6452 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.3548 } ], "probes": 124, "assigned": true, "fit": "documented", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Heidi für 124 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Spracherkennungsmodelle verglichen. Bei 65 % davon ähneln sie am stärksten Google Chirp. Das passt zur Angabe von Heidi. Version und Anpassungen bestimmt der Abgleich nicht." }, { "stage": "generation", "testPeriod": "2026-Q3", "result": "candidates", "candidates": [ { "reference": "gemini", "label": "Gemini-Familie", "share": 0.4222 }, { "reference": "gpt", "label": "GPT-Familie", "share": 0.4 }, { "reference": "other", "label": "Andere Referenzmodelle", "share": 0.1778 } ], "probes": 90, "assigned": false, "fit": "estimated", "text": "ScribeIndex hat die Ausgaben von Heidi für 90 eigene Prüfeingaben mit den typischen Ausgaben bekannter Sprachmodelle verglichen. Bei 42 % davon ähneln sie am stärksten der Gemini-Familie. Das liegt unter der Zuordnungsschwelle von 60 %. Dieser Hinweis passt zur Einschätzung, die ScribeIndex aus Angaben von Heidi ableitet. Knapp dahinter folgt die GPT-Familie (40 %)." } ] }, "results": [ { "id": "heidi/medical-scribes:clinical-notes", "provider": "heidi", "providerName": "Heidi Health", "test": "medical-scribes:clinical-notes", "label": "Ärztliche Gesprächsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "clinical-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/heidi/test/#aerztliche-dokumentation", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/aerztliche-dokumentation/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-klinik-v1", "scenarios": 48, "runs": 3, "completed": 142, "total": 144, "completionRatePercent": 98.611, "evaluation": { "output": "clinical-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine verdichtete Dokumentation, keine wortnahe Abschrift. Deshalb gibt es keine WER." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 81.8775, "ci95": [ 76.4, 84.5 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "healthjet", "ci95": [ -4.86, 5.73 ] }, { "provider": "tippiti", "ci95": [ -9.96, -0.78 ] }, { "provider": "tandem-health", "ci95": [ -3.18, 8.68 ] }, { "provider": "noa-notes", "ci95": [ 0.7, 13.04 ] }, { "provider": "doctolib-assistent", "ci95": [ -11.83, -3.25 ] }, { "provider": "dragon-copilot", "ci95": [ -6.59, 4.74 ] }, { "provider": "speechlive-health", "ci95": [ -3.69, 7.55 ] }, { "provider": "gospeech-medical", "ci95": [ -7.95, 1.26 ] }, { "provider": "quixxs", "ci95": [ 8.57, 21.67 ] }, { "provider": "idana-flow", "ci95": [ -4.73, 7.19 ] } ], "rank": 5, "cohortSize": 11, "criticalRatePercent": 1.408, "contentQuality": 93.149, "references": { "key": "clinical-notes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 59, "criticalPercent": 20 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 77.162, "weight": 0.6, "contribution": 46.297 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 92.958, "weight": 0.2, "contribution": 18.592 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 80.387, "weight": 0.15, "contribution": 12.058 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 98.611, "weight": 0.05, "contribution": 4.931 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 93.149, "direction": "higher", "ci95": [ 92.22, 94.09 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 3732, "falsePositive": 204, "falseNegative": 345, "referenceFacts": 4077, "outputFacts": 3936, "precisionPercent": 94.817, "precisionCi95": [ 93.47, 96.17 ], "recallPercent": 91.538, "recallCi95": [ 90.34, 92.69 ], "f1Percent": 93.149, "f1Ci95": [ 92.22, 94.09 ] }, "latency": { "p50Seconds": 102.1, "p95Seconds": 281.5, "mode": "file-upload", "start": "Uploadstart", "end": "Vollständiges Dokument verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 11.5715, "ci95": [ 9.8, 13.35 ], "estimate": { "outputs": 142, "audioSeconds": 103320, "minutes": 332.16, "ci": [ 9.8, 13.35 ], "audioHours": 28.705 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 2, "denominator": 142, "valuePercent": 1.408, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.25, 7.46 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9574 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 94, "denominator": 3936, "valuePercent": 2.388, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 1.72, 3.3 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6462 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 130, "denominator": 3455, "valuePercent": 3.763, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 2.87, 4.92 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5569 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 17, "denominator": 610, "valuePercent": 2.787, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. Jede Angabe zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 1.42, 5.38 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.086 }, { "key": "negation-errors", "label": "Fehler bei Verneinungen", "numerator": 19, "denominator": 814, "valuePercent": 2.334, "direction": "lower", "definition": "Verlorene, hinzugefügte oder umgekehrte Negationen pro Referenzaussage mit verneintem oder ausdrücklich bestätigtem Befund. Eine Aussage zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 1.19, 4.51 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.3278 }, { "key": "temporal-errors", "label": "Fehler bei zeitlichen Angaben", "numerator": 41, "denominator": 924, "valuePercent": 4.437, "direction": "lower", "definition": "Falsch zugeordnete oder ausgelassene Zeitpunkte, Dauern und zeitliche Beziehungen pro annotierter zeitlicher Referenzangabe.", "ci95": [ 2.76, 7.06 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5192 }, { "key": "attribution-errors", "label": "Fehler bei der Zuordnung", "numerator": 80, "denominator": 2136, "valuePercent": 3.745, "direction": "lower", "definition": "Falsche oder ausgelassene Zuordnung von Aussagen zu Patient, behandelnder Person oder Drittperson pro Referenzfakt mit erforderlicher Quellenzuordnung.", "ci95": [ 2.63, 5.3 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6592 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 345 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 94 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 110 } ], "failedRuns": [ { "scenarioId": "klinik-002", "run": 3, "reason": "Verarbeitung nicht innerhalb des protokollierten Zeitlimits abgeschlossen" }, { "scenarioId": "klinik-008", "run": 2, "reason": "Verarbeitung nicht innerhalb des protokollierten Zeitlimits abgeschlossen" } ], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Web-App, Upload session audio, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": { "id": "si-sprechstunde-notiz", "version": "1.0" }, "instruction": { "id": "si-instr-sprechstunde", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Dateiupload der Korpusdatei im Browser (Upload session audio)", "outputLanguage": "de-DE", "specialty": "Allgemeinmedizin" }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": null }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "07e4ff2bb9cb21c1b350d732b5e593f4f1830354a230c75954136f03552f7ba5", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "9ddba13742d943cd28b478c231a53d71ed064e1ba7681896e21faedfe2bb2207", "sourceScenarioCount": 50, "evaluatedScenarioCount": 48, "totalAudioSeconds": 34860, "durationSeconds": { "minimum": 360, "maximum": 2400 }, "audioFormats": [ { "codec": "AAC-LC (M4A)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 }, { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 2 } ], "conversions": [], "exclusions": [ { "scenarioId": "klinik-016", "reason": "Einwilligung zur Nutzung der Aufnahme vor Testbeginn widerrufen." }, { "scenarioId": "klinik-033", "reason": "Relevanzmenge auch nach fachlicher Durchsicht nicht eindeutig festlegbar." } ] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 48, "resamples": 2000, "seed": 2234884632, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "f630f8568c719864793b7aacf8e58f4627c6b7bdcdf5f3730abfda50ad6bfb37" } }, { "id": "heidi/medical-scribes:therapy-notes", "provider": "heidi", "providerName": "Heidi Health", "test": "medical-scribes:therapy-notes", "label": "Psychotherapeutische Sitzungsdokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "therapy-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/heidi/test/#psychotherapie", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/psychotherapie/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-therapie-v1", "scenarios": 36, "runs": 3, "completed": 108, "total": 108, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "therapy-note", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Die gelieferte Ausgabe ist eine therapeutische Sitzungsnotiz. Bewertet werden dokumentationsrelevante Fakten und ihre Zuordnung, nicht die Wortfolge des Gesprächs." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 59.4816, "ci95": [ 50.6, 65.1 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "healthjet", "ci95": [ -14.59, 5.69 ] }, { "provider": "playnvoice", "ci95": [ -21.14, -4.42 ] }, { "provider": "tandem-health", "ci95": [ -15.29, 4.22 ] }, { "provider": "via-health", "ci95": [ -27.26, -10.66 ] }, { "provider": "dokudachs", "ci95": [ -25.77, -7.34 ] }, { "provider": "iptas", "ci95": [ -24.36, -7.53 ] }, { "provider": "clara-health", "ci95": [ -20.74, -3.22 ] }, { "provider": "lumanote", "ci95": [ -23.37, -3.47 ] }, { "provider": "noa-notes", "ci95": [ -10.27, 6.92 ] }, { "provider": "psynex", "ci95": [ -26.35, -10.32 ] }, { "provider": "upheal", "ci95": [ -6.11, 14.74 ] } ], "rank": 11, "cohortSize": 12, "criticalRatePercent": 3.704, "contentQuality": 85.99, "references": { "key": "therapy-notes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 20, "criticalPercent": 20 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 53.299, "weight": 0.6, "contribution": 31.979 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 81.481, "weight": 0.2, "contribution": 16.296 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 41.374, "weight": 0.15, "contribution": 6.206 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 85.99, "direction": "higher", "ci95": [ 83.94, 87.85 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 2722, "falsePositive": 285, "falseNegative": 602, "referenceFacts": 3324, "outputFacts": 3007, "precisionPercent": 90.522, "precisionCi95": [ 88.77, 92.22 ], "recallPercent": 81.889, "recallCi95": [ 78.81, 84.77 ], "f1Percent": 85.99, "f1Ci95": [ 83.94, 87.85 ] }, "latency": { "p50Seconds": 39.6, "p95Seconds": 72.2, "mode": "live-conversation", "start": "Beenden der Aufnahme", "end": "Vollständiges Dokument verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 11.7251, "ci95": [ 10.11, 13.41 ], "estimate": { "outputs": 108, "audioSeconds": 310800, "minutes": 1012.24, "ci": [ 10.11, 13.41 ], "audioHours": 86.331 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 4, "denominator": 108, "valuePercent": 3.704, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 1.02, 12.47 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9778 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 109, "denominator": 3007, "valuePercent": 3.625, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 2.73, 4.8 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.3357 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 64, "denominator": 1185, "valuePercent": 5.401, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 3.7, 7.81 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4719 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 4, "denominator": 75, "valuePercent": 5.333, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. Jede Angabe zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 1.38, 18.4 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.2198 }, { "key": "negation-errors", "label": "Fehler bei Verneinungen", "numerator": 22, "denominator": 435, "valuePercent": 5.057, "direction": "lower", "definition": "Verlorene, hinzugefügte oder umgekehrte Negationen pro Referenzaussage mit verneintem oder ausdrücklich bestätigtem Befund. Eine Aussage zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 2.59, 9.65 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.7303 }, { "key": "temporal-errors", "label": "Fehler bei zeitlichen Angaben", "numerator": 59, "denominator": 969, "valuePercent": 6.089, "direction": "lower", "definition": "Falsch zugeordnete oder ausgelassene Zeitpunkte, Dauern und zeitliche Beziehungen pro annotierter zeitlicher Referenzangabe.", "ci95": [ 4.12, 8.91 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.472 }, { "key": "attribution-errors", "label": "Fehler bei der Zuordnung", "numerator": 105, "denominator": 1908, "valuePercent": 5.503, "direction": "lower", "definition": "Falsche oder ausgelassene Zuordnung von Aussagen zu Patient, behandelnder Person oder Drittperson pro Referenzfakt mit erforderlicher Quellenzuordnung.", "ci95": [ 4.04, 7.46 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.7304 }, { "key": "risk-assessment-errors", "label": "Fehler bei Risikohinweisen", "numerator": 23, "denominator": 171, "valuePercent": 13.45, "direction": "lower", "definition": "Ausgelassene, hinzugefügte oder falsch eingeordnete Aussagen zu Selbstgefährdung und Schutzfaktoren pro annotierter risikorelevanter Referenzaussage. Bewertet wird anhand des Gesprächs nach einer festgelegten Rubrik.", "ci95": [ 7.36, 23.3 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4129 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 602 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 109 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 176 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Web-App, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": { "id": "si-therapie-verlauf", "version": "1.0" }, "instruction": { "id": "si-instr-therapie", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Aufnahme in der Anwendung über einen virtuellen Mikrofoneingang", "outputLanguage": "de-DE", "specialty": "Psychotherapie" }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": null }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "62780a1c05eb9562aa4bdbee3b73aedcf448ce0e8e6ba5fd85d7e17baa3b4bd8", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "62c50ae99e53e02e016470714f0a6524d90a92407fe393d48adae95f19a8ee2a", "sourceScenarioCount": 36, "evaluatedScenarioCount": 36, "totalAudioSeconds": 103620, "durationSeconds": { "minimum": 2220, "maximum": 3540 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Einspielung der Gesprächsaufnahme in Echtzeit über einen virtuellen Mikrofoneingang mit −20 dBFS RMS", "tool": "scribeindex-playback", "version": "1.0" } ], "exclusions": [] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 36, "resamples": 2000, "seed": 3733937332, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "0c35a46bc36056c43d2f55385441679c130a0d1ef5bcb7bd6cb2f19411cef23a" } }, { "id": "heidi/medical-scribes:nursing-notes", "provider": "heidi", "providerName": "Heidi Health", "test": "medical-scribes:nursing-notes", "label": "Pflegedokumentation", "category": "medical-scribes", "task": "nursing-notes", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/heidi/test/#pflegedokumentation", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medical-scribes/pflegedokumentation/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-pflege-v1", "scenarios": 40, "runs": 3, "completed": 120, "total": 120, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "nursing-note", "semanticRubric": "nursing-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "not-applicable", "basis": "unavailable", "explanation": "Bewertet werden die gelieferten Einträge der Pflegedokumentation. Strukturierte Felder und umformulierte Berichte werden über die Faktenrubrik abgeglichen, nicht gegen die Wortfolge der Aufnahme." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 73.1989, "ci95": [ 65.6, 77.6 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "tandem-health", "ci95": [ -17.68, -2.67 ] }, { "provider": "gospeech-medical", "ci95": [ -7.7, 6.37 ] } ], "rank": 3, "cohortSize": 3, "criticalRatePercent": 3.333, "contentQuality": 90.56, "references": { "key": "nursing-notes", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 72, "criticalPercent": 20 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 68.532, "weight": 0.6, "contribution": 41.119 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 83.333, "weight": 0.2, "contribution": 16.667 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 69.42, "weight": 0.15, "contribution": 10.413 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 90.56, "direction": "higher", "ci95": [ 89.19, 91.92 ] }, "transcription": null, "facts": { "truePositive": 3204, "falsePositive": 200, "falseNegative": 468, "referenceFacts": 3672, "outputFacts": 3404, "precisionPercent": 94.125, "precisionCi95": [ 92.81, 95.37 ], "recallPercent": 87.255, "recallCi95": [ 85.25, 89.21 ], "f1Percent": 90.56, "f1Ci95": [ 89.19, 91.92 ] }, "latency": { "p50Seconds": 15.6, "p95Seconds": 31.7, "mode": "live-conversation", "start": "Beenden der Aufnahme", "end": "Vollständiges Dokument verfügbar" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 22.0178, "ci95": [ 17.99, 26.14 ], "estimate": { "outputs": 120, "audioSeconds": 42120, "minutes": 257.63, "ci": [ 17.99, 26.14 ], "audioHours": 11.701 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 4, "denominator": 120, "valuePercent": 3.333, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0.92, 11.3 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9778 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 100, "denominator": 3404, "valuePercent": 2.938, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 2.17, 3.97 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4396 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 53, "denominator": 1230, "valuePercent": 4.309, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 3.05, 6.06 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.7096 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 6, "denominator": 300, "valuePercent": 2, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. Jede Angabe zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.64, 6.05 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.2497 }, { "key": "negation-errors", "label": "Fehler bei Verneinungen", "numerator": 18, "denominator": 570, "valuePercent": 3.158, "direction": "lower", "definition": "Verlorene, hinzugefügte oder umgekehrte Negationen pro Referenzaussage mit verneintem oder ausdrücklich bestätigtem Befund. Eine Aussage zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 1.49, 6.55 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.7804 }, { "key": "temporal-errors", "label": "Fehler bei zeitlichen Angaben", "numerator": 47, "denominator": 921, "valuePercent": 5.103, "direction": "lower", "definition": "Falsch zugeordnete oder ausgelassene Zeitpunkte, Dauern und zeitliche Beziehungen pro annotierter zeitlicher Referenzangabe.", "ci95": [ 3.29, 7.82 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4508 }, { "key": "attribution-errors", "label": "Fehler bei der Zuordnung", "numerator": 71, "denominator": 1734, "valuePercent": 4.095, "direction": "lower", "definition": "Falsche oder ausgelassene Zuordnung von Aussagen zu Patient, behandelnder Person oder Drittperson pro Referenzfakt mit erforderlicher Quellenzuordnung.", "ci95": [ 2.67, 6.21 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.4675 }, { "key": "vital-sign-errors", "label": "Fehler bei Vitalwerten", "numerator": 16, "denominator": 429, "valuePercent": 3.73, "direction": "lower", "definition": "Falsch übernommene oder ausgelassene Vitalwerte pro annotiertem Vitalwert der Referenz. Wert, Einheit, Messzeitpunkt und versorgte Person müssen zusammen stimmen.", "ci95": [ 1.74, 7.79 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5543 }, { "key": "dictation-command-accuracy", "label": "Umgesetzte Diktatbefehle", "numerator": 74, "denominator": 90, "valuePercent": 82.222, "direction": "higher", "definition": "Richtig ausgeführte festgelegte Satzzeichen-, Absatz- und Korrekturbefehle pro ausgesprochenem Referenzbefehl. Der Befehl soll wirken und nicht als Befehlswort im Text stehen.", "ci95": [ 68.02, 90.96 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.1706 }, { "key": "self-correction-accuracy", "label": "Umgesetzte Selbstkorrekturen", "numerator": 25, "denominator": 30, "valuePercent": 83.333, "direction": "higher", "definition": "Spontane Selbstkorrekturen, nach denen das Dokument nur die endgültige Angabe enthält, pro annotierter Selbstkorrektur der Referenz. Steht die verworfene Angabe noch im Text oder ersetzt sie die endgültige, ist die Selbstkorrektur nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 50.67, 96.06 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.3333 }, { "key": "edit-instruction-accuracy", "label": "Umgesetzte Bearbeitungsanweisungen", "numerator": 7, "denominator": 12, "valuePercent": 58.333, "direction": "higher", "definition": "Frei formulierte Anweisungen an das Dokument, deren Wirkung das gelieferte Dokument zeigt, pro annotierter Anweisung der Referenz. Eine solche Anweisung ändert eine früher genannte Angabe, ergänzt Inhalt an einer früheren Stelle oder verschiebt einen Abschnitt. Steht sie wörtlich im Text oder bleibt sie ohne Wirkung, ist sie nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 22.94, 86.81 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.212 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 468 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 100 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 100 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Heidi im Browser mit Pflegevorlage, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": { "id": "si-pflegebericht", "version": "1.0" }, "instruction": { "id": "si-instr-pflege", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Aufnahme in der Anwendung über einen virtuellen Mikrofoneingang", "language": "Deutsch", "outputLanguage": "Deutsch", "mode": "Gesprächsaufnahme für Pflegeberichte, Übergaben und Aufnahmegespräche", "template": "Pflegebericht mit getrennten Personen, Vitalwerten, Maßnahmen und Verlauf", "target": "Erzeugter Pflegebericht vor manueller Korrektur oder Übertragung", "extraContext": false, "manualCorrection": false }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": null }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "7502ed0b4f30247995e97f03b1a7a0cd3f54907c6b780831019a233cbd092a84", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "81561a613839ad570ef1ff39ee99889d0210625a97c37e39de452ea787a783ad", "sourceScenarioCount": 41, "evaluatedScenarioCount": 40, "totalAudioSeconds": 14040, "durationSeconds": { "minimum": 60, "maximum": 1680 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Einspielung der Gesprächsaufnahme in Echtzeit über einen virtuellen Mikrofoneingang mit −20 dBFS RMS", "tool": "scribeindex-playback", "version": "1.0" } ], "exclusions": [ { "scenarioId": "pflege-028", "reason": "Eine mitwirkende Person nannte in der Übergabe versehentlich echte Namen. Die Aufnahme wurde vor der Referenzfreigabe zurückgezogen." } ] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 40, "resamples": 2000, "seed": 1588450526, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "d4572266c17fe472c4e040fee447b07920271bd3b5b3838b241e77b8839549a9" } }, { "id": "heidi/medizinische-transkription", "provider": "heidi", "providerName": "Heidi Health", "test": "medizinische-transkription", "label": "Medizinische Spracherkennung", "category": "medizinische-transkription", "url": "https://scribeindex.com/anbieter/heidi/test/#medizinische-transkription", "rankingUrl": "https://scribeindex.com/vergleich/medizinische-spracherkennung/", "testPeriod": "2026-Q3", "protocol": "1.0", "corpus": "de-diktat-v1", "scenarios": 62, "runs": 3, "completed": 186, "total": 186, "completionRatePercent": 100, "evaluation": { "output": "edited-transcript", "semanticRubric": "clinical-facts-v1", "wordErrorRate": { "applicability": "diagnostic", "basis": "delivered-output", "explanation": "Der Dienst liefert eine KI-überarbeitete Ausgabe, keine wortnahe Abschrift. Die WER vergleicht sie Wort für Wort mit dem Diktat. Gewollte Korrekturen, Umstellungen und Glättungen zählen dabei mit. Der Wert zeigt deshalb vor allem, wie weit der Text vom Wortlaut abweicht, nicht wie viele Fehler er enthält. Ob die Inhalte stimmen, misst der Faktenabgleich. Die Erkennungsfehler zählen falsch erkannte oder inhaltlich veränderte Wörter, bezogen auf dieselben Referenzwörter. Bei wortnaher Ausgabe zählt jede Abweichung vom Wortlaut, bei KI-überarbeiteter Ausgabe bleiben zulässige Umformulierungen außen vor. Vergleiche stehen deshalb nur innerhalb derselben Ausgabeart. Die WER geht nicht in den ScribeIndex-Score ein." } }, "score": { "version": "2.2", "value": 93.3608, "ci95": [ 89.8, 94 ], "ci95Method": "paired-cluster-bootstrap-beta-critical", "pairedDifferences": [ { "provider": "dragon-medical-one", "ci95": [ 4.76, 12.54 ] }, { "provider": "tippiti", "ci95": [ -6.44, -0.46 ] }, { "provider": "dragon-copilot", "ci95": [ 5.94, 13.6 ] }, { "provider": "mira-medical", "ci95": [ 7.7, 16.41 ] }, { "provider": "dictnow", "ci95": [ 7.36, 15.81 ] }, { "provider": "fluency-direct", "ci95": [ 9.99, 17.04 ] }, { "provider": "idana-flow", "ci95": [ -3.02, 3.14 ] }, { "provider": "healthjet", "ci95": [ -1.57, 5.82 ] } ], "rank": 2, "cohortSize": 9, "criticalRatePercent": 0, "contentQuality": 97.451, "references": { "key": "medizinische-transkription", "qualityErrorPoints": 30, "correctionMinutes": 141, "criticalPercent": 15 }, "components": [ { "key": "quality", "label": "Inhaltsqualität", "value": 91.503, "weight": 0.6, "contribution": 54.902 }, { "key": "critical", "label": "Schwerwiegende Fehler", "value": 100, "weight": 0.2, "contribution": 20 }, { "key": "effort", "label": "Korrekturaufwand", "value": 89.727, "weight": 0.15, "contribution": 13.459 }, { "key": "reliability", "label": "Abschlussquote", "value": 100, "weight": 0.05, "contribution": 5 } ] }, "mainMetric": { "label": "Fakten-F1", "abbreviation": "F1", "value": 97.451, "direction": "higher", "ci95": [ 97.05, 97.84 ] }, "transcription": { "referenceWords": 103161, "substitutions": 3360, "deletions": 2748, "insertions": 1710, "errors": 7818, "werPercent": 7.578, "ci95": [ 7.12, 8.09 ], "comparable": false }, "facts": { "truePositive": 6499, "falsePositive": 134, "falseNegative": 206, "referenceFacts": 6705, "outputFacts": 6633, "precisionPercent": 97.98, "precisionCi95": [ 97.43, 98.48 ], "recallPercent": 96.928, "recallCi95": [ 96.35, 97.51 ], "f1Percent": 97.451, "f1Ci95": [ 97.05, 97.84 ] }, "latency": { "p50Seconds": 1.8, "p95Seconds": 6.1, "mode": "live-dictation", "start": "Ende des letzten zugespielten Wortes", "end": "Stabile nutzbare Textausgabe" }, "correction": { "minutesPerAudioHour": 14.4848, "ci95": [ 13.46, 15.64 ], "estimate": { "outputs": 186, "audioSeconds": 56220, "minutes": 226.18, "ci": [ 13.46, 15.64 ], "audioHours": 15.615 } }, "additionalMetrics": [ { "key": "recognition-errors", "label": "Erkennungsfehler", "numerator": 2379, "denominator": 103161, "valuePercent": 2.306, "direction": "lower", "definition": "Falsch erkannte, ausgelassene oder eingefügte Wörter pro Referenzwort, ohne zulässige Umformulierungen. Bei wortnaher Ausgabe entspricht der Wert der WER, dort zählt jede Abweichung vom Wortlaut. Bei KI-überarbeiteter Ausgabe zählen nur falsch erkannte oder inhaltlich veränderte Wörter. Für wortnahe Dienste ist die Zählung damit strenger.", "ci95": [ 2.11, 2.52 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "cer", "label": "Zeichenfehlerrate · CER", "numerator": 33554, "denominator": 743736, "valuePercent": 4.512, "direction": "lower", "definition": "Zeichenabweichungen pro Referenzzeichen nach NFC-Normalisierung, einheitlicher Groß- und Kleinschreibung, entfernten Satzzeichen und zu einem Leerzeichen zusammengefasstem Leerraum. Leerzeichen zählen als Zeichen.", "ci95": [ 4.3, 4.74 ], "ci95Method": "cluster-bootstrap-percentile", "designEffect": null }, { "key": "critical-documents", "label": "Dokumente mit schwerwiegendem Fehler", "numerator": 0, "denominator": 186, "valuePercent": 0, "direction": "lower", "definition": "Ausgaben mit mindestens einem potenziell schwerwiegenden medizinischen Fehler pro abgeschlossener Ausgabe. Bewertet wird jeder Fall nach einer festgelegten Fehlerrubrik. Fehler bei Medikation oder Verneinung zählen hier nur, wenn die Rubrik die betroffene Angabe als potenziell schwerwiegend einstuft. Die Zähler je Fehlerart enthalten auch folgenlose Abweichungen.", "ci95": [ 0, 3.93 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 1.9778 }, { "key": "unsupported-statements", "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "numerator": 107, "denominator": 6633, "valuePercent": 1.613, "direction": "lower", "definition": "Ausgegebene Aussagen, die der Referenz widersprechen oder sich weder auf das Gespräch noch auf bereitgestellten Kontext stützen, pro ausgegebener deduplizierter Aussage. Zutreffende, aber nicht dokumentationsrelevante Aussagen zählen getrennt und nicht hier.", "ci95": [ 1.19, 2.18 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5305 }, { "key": "medical-term-errors", "label": "Fehler bei Fachbegriffen", "numerator": 192, "denominator": 11205, "valuePercent": 1.714, "direction": "lower", "definition": "Fachlich falsch wiedergegebene oder ausgelassene medizinische Konzepte pro annotiertem Fachkonzept der Referenz. Synonyme gelten bei gleicher Bedeutung als korrekt.", "ci95": [ 1.34, 2.19 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.0102 }, { "key": "medication-errors", "label": "Fehler bei Medikamenten und Dosierungen", "numerator": 14, "denominator": 762, "valuePercent": 1.837, "direction": "lower", "definition": "Falsch wiedergegebene oder ausgelassene Angaben zu Wirkstoff, Dosis, Einheit und Einnahme pro annotierter Medikationsangabe. Jede Angabe zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 0.82, 4.05 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4965 }, { "key": "negation-errors", "label": "Fehler bei Verneinungen", "numerator": 22, "denominator": 1107, "valuePercent": 1.987, "direction": "lower", "definition": "Verlorene, hinzugefügte oder umgekehrte Negationen pro Referenzaussage mit verneintem oder ausdrücklich bestätigtem Befund. Eine Aussage zählt höchstens einmal.", "ci95": [ 1.03, 3.8 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.5899 }, { "key": "temporal-errors", "label": "Fehler bei zeitlichen Angaben", "numerator": 34, "denominator": 1455, "valuePercent": 2.337, "direction": "lower", "definition": "Falsch zugeordnete oder ausgelassene Zeitpunkte, Dauern und zeitliche Beziehungen pro annotierter zeitlicher Referenzangabe.", "ci95": [ 1.35, 3.99 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6964 }, { "key": "attribution-errors", "label": "Fehler bei der Zuordnung", "numerator": 46, "denominator": 2415, "valuePercent": 1.905, "direction": "lower", "definition": "Falsche oder ausgelassene Zuordnung von Aussagen zu Patient, behandelnder Person oder Drittperson pro Referenzfakt mit erforderlicher Quellenzuordnung.", "ci95": [ 1.21, 2.97 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.4518 }, { "key": "dictation-command-accuracy", "label": "Umgesetzte Diktatbefehle", "numerator": 1143, "denominator": 1326, "valuePercent": 86.199, "direction": "higher", "definition": "Richtig ausgeführte festgelegte Satzzeichen-, Absatz- und Korrekturbefehle pro ausgesprochenem Referenzbefehl. Der Befehl soll wirken und nicht als Befehlswort im Text stehen.", "ci95": [ 82.31, 89.35 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 3.5814 }, { "key": "self-correction-accuracy", "label": "Umgesetzte Selbstkorrekturen", "numerator": 230, "denominator": 252, "valuePercent": 91.27, "direction": "higher", "definition": "Spontane Selbstkorrekturen, nach denen das Dokument nur die endgültige Angabe enthält, pro annotierter Selbstkorrektur der Referenz. Steht die verworfene Angabe noch im Text oder ersetzt sie die endgültige, ist die Selbstkorrektur nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 84.48, 95.26 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.3037 }, { "key": "edit-instruction-accuracy", "label": "Umgesetzte Bearbeitungsanweisungen", "numerator": 60, "denominator": 90, "valuePercent": 66.667, "direction": "higher", "definition": "Frei formulierte Anweisungen an das Dokument, deren Wirkung das gelieferte Dokument zeigt, pro annotierter Anweisung der Referenz. Eine solche Anweisung ändert eine früher genannte Angabe, ergänzt Inhalt an einer früheren Stelle oder verschiebt einen Abschnitt. Steht sie wörtlich im Text oder bleibt sie ohne Wirkung, ist sie nicht umgesetzt. Ob eine Regel oder ein Sprachmodell sie umsetzt, spielt keine Rolle.", "ci95": [ 49.79, 80.14 ], "ci95Method": "wilson-design-effect", "designEffect": 2.6683 } ], "errorTypes": [ { "label": "Nicht erfasste Referenzfakten", "count": 206 }, { "label": "Falsche oder unbelegte Aussagen", "count": 107 }, { "label": "Zutreffende, aber nicht relevante Aussagen", "count": 27 } ], "failedRuns": [], "configuration": { "locale": "de-DE", "automaticLanguageDetection": false, "productVersion": "Heidi Browser, Inline Dictation im Context-Feld, Stand 3. Quartal 2026", "modelVersions": null, "template": null, "instruction": { "id": "si-instr-diktat-ausarbeitung", "version": "1.0" }, "customVocabulary": null, "settings": { "inputPath": "Virtueller Mikrofoneingang", "outputLanguage": "de-DE", "mode": "Inline Dictation im leeren Context-Feld, Smart Dictation", "outputStyle": "KI-überarbeiteter Diktattext, keine nachträgliche Vorlagenerstellung" }, "scorer": { "name": "scribeindex-eval", "version": "1.0" }, "normalization": { "id": "de-med-wer", "version": "1.0" } }, "corpusMetadata": { "version": "1.0", "manifestSha256": "6768f28bb70c0457e31c2eaafd4f3c498c05b4aec26501537825bbaa22733060", "referenceVersion": "1.0", "referenceSha256": "18772162e86230bce7cfb8a2f52f90244df2b1cdf52bdb6a646494dd3596dbb9", "sourceScenarioCount": 64, "evaluatedScenarioCount": 62, "totalAudioSeconds": 18720, "durationSeconds": { "minimum": 60, "maximum": 900 }, "audioFormats": [ { "codec": "PCM 24 Bit (WAV)", "sampleRateHertz": 48000, "channels": 1 }, { "codec": "MP3 128 kbit/s", "sampleRateHertz": 44100, "channels": 1 }, { "codec": "AAC-LC (M4A)", "sampleRateHertz": 44100, "channels": 1 } ], "conversions": [ { "description": "Kontrollierte Wiedergabe der Referenzaufnahmen über einen virtuellen Mikrofoneingang mit −20 dBFS RMS in Echtzeit", "tool": "scribeindex-playback", "version": "1.0" }, { "description": "Dekodierung komprimierter Quelldateien zu PCM 48 kHz mono vor der Wiedergabe", "tool": "FFmpeg", "version": "7.1.1" } ], "exclusions": [ { "scenarioId": "diktat-023", "reason": "Die sprechende Person nannte versehentlich einen echten Namen. Die Aufnahme wurde vor der Referenzfreigabe zurückgezogen." }, { "scenarioId": "diktat-057", "reason": "Endgültige Angabe einer Selbstkorrektur auch nach Prüfung der Aufnahme nicht eindeutig hörbar." } ] }, "uncertainty": { "confidenceLevel": 0.95, "method": "paired-cluster-bootstrap", "clusterUnit": "scenario", "clusterCount": 62, "resamples": 2000, "seed": 4214870755, "intervalMethod": "percentile", "aggregation": "pooled-counts", "pairedSampleManifestSha256": "1feb69fb1f1a9ee5134ab583a5bf6a80625f840f53d2d833da91149ac9f1550a" } } ] } }