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.
Filtros de Análisis
Filtra los datos por modelo de IA, país, regulación o tipo de stakeholder. El resumen ejecutivo se regenerará automáticamente con IA.
Filtros
Resumen Ejecutivo
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Evaluación cualitativa del estado actual
Total de respuestas en el dataset
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.
¿Qué mide cada KPI?
Visibility
Mide cuánto y con qué profundidad los modelos de IA mencionan las regulaciones en sus respuestas.
Impact
Evalúa el tono (positivo/negativo) y la fuerza narrativa de las respuestas sobre las regulaciones.
Risk
Identifica el nivel de riesgo de desinformación o información incorrecta en las respuestas de IA.
Sources
Analiza los tipos de fuentes citadas y su nivel de autoridad (oficiales, académicas, medios, etc.).
Consensus
Mide el nivel de acuerdo entre diferentes modelos y países sobre las regulaciones.
Gaps
Identifica vacíos y áreas de información incompleta en las respuestas de IA.
Quality
Evalúa la calidad argumentativa y la coherencia de las respuestas generadas.
Explorar los 8 KPIs en Detalle
🔍 Principales Hallazgos
Los insights más relevantes identificados en el análisis completo
Adaptación por Stakeholder
Los LLMs ajustan sus respuestas según quién pregunta
Profesionales sanitarios reciben 0.5 puntos más de calidad que pacientes
Brecha EHDS vs PHARMA_REFORM
EHDS supera en 1.1 puntos de visibilidad a la reforma farmacéutica
Refleja mayor claridad comunicativa en regulaciones digitales
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
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