EU Health Regulation AI Analysis

Análisis de cómo los principales modelos de IA (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) responden a preguntas sobre regulaciones sanitarias de la UE en 7 países europeos.

Respuestas analizadas: 1484
Modelos de IA: openai_responses, anthropic, perplexity, gemini
Regulaciones: EHDS, AI_ACT, PHARMA_REFORM, HTA

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Resumen Ejecutivo

Score Global: 7.2/10
🤖 Análisis IA:

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Calificación General
Bueno

Evaluación cualitativa del estado actual

Respuestas Analizadas
1484

Total de respuestas en el dataset

Influence Opportunities
20 oportunidades alta prioridad de 20 totales

Priority areas for strategic action

Comparativa de KPIs

Vista comparativa del rendimiento en cada uno de los 7 indicadores clave. Los valores van de 0 a 10, donde valores superiores a 7 indican buen desempeño.

Alto (≥7)
Medio (4-7)
Bajo (<4)

¿Qué mide cada KPI?

1

Visibility

Mide cuánto y con qué profundidad los modelos de IA mencionan las regulaciones en sus respuestas.

2

Impact

Evalúa el tono (positivo/negativo) y la fuerza narrativa de las respuestas sobre las regulaciones.

3

Risk

Identifica el nivel de riesgo de desinformación o información incorrecta en las respuestas de IA.

4

Sources

Analiza los tipos de fuentes citadas y su nivel de autoridad (oficiales, académicas, medios, etc.).

5

Consensus

Mide el nivel de acuerdo entre diferentes modelos y países sobre las regulaciones.

6

Gaps

Identifica vacíos y áreas de información incompleta en las respuestas de IA.

7

Quality

Evalúa la calidad argumentativa y la coherencia de las respuestas generadas.

🔍 Principales Hallazgos

Los insights más relevantes identificados en el análisis completo

Importante

Adaptación por Stakeholder

Los LLMs ajustan sus respuestas según quién pregunta

Profesionales sanitarios reciben 0.5 puntos más de calidad que pacientes

Info

Brecha EHDS vs PHARMA_REFORM

EHDS supera en 1.1 puntos de visibilidad a la reforma farmacéutica

Refleja mayor claridad comunicativa en regulaciones digitales

Importante

Divergencia entre Modelos

La mayor diferencia entre modelos se observa en Calidad de Fuentes (2.3 puntos)

Perplexity lidera con 8.1 vs Gemini con 5.8 en citación de fuentes

Crítico

Riesgo Medio-Alto Generalizado

Score promedio de riesgo: 3.8/10 indica que 55% de respuestas requieren verificación

12.4% contienen afirmaciones falsas - verificación adicional recomendada

💡 Estos hallazgos representan diferencias significativas detectadas entre regulaciones, modelos y stakeholders