Teza po tezie
Opinia jest dzielona na pojedyncze twierdzenia. Każde jest analizowane osobno, więc żaden szczegół nie ginie w długim tekście ani nie zostaje przykryty główną tezą opinii.
Kontrolowana AI do analizy opinii biegłych z zakresu medycyny
AR3S rozbija opinię na pojedyncze tezy i sprawdza każdą osobno: czy ma oparcie w dokumentacji, czy wniosek rzeczywiście wynika z faktów i jakie równie uzasadnione interpretacje biegły pominął. Wynik to uporządkowana lista możliwych zarzutów — od najmocniejszych, z odniesieniem do źródeł.
Najsłabsze miejsca opinii rzadko są oczywistym błędem. Częściej to wniosek, który nie całkiem wynika z faktów, albo interpretacja, obok której istnieje równie uzasadniona alternatywa.
Takie miejsca łatwo przeoczyć — a to one najczęściej dają podstawę do skutecznych zarzutów. AR3S wychwytuje je systematycznie, zamiast ograniczać się do szukania pomyłek.
Twierdzenie biegłego
Po dwunastu miesiącach efekt leczenia można uznać za zasadniczo utrwalony, a szansę na dalszą istotną poprawę za ograniczoną.
Dlaczego można to podważyć
Dwanaście miesięcy to orientacyjna granica przyjmowana w praktyce klinicznej, a nie indywidualne rokowanie. Przerwy w rehabilitacji i niewykorzystane możliwości leczenia mogą wskazywać na inny przebieg.
Co można zrobić: wnieść o wskazanie, na czym biegły oparł granicę dwunastu miesięcy, i o odniesienie się do przebiegu leczenia w tej konkretnej sprawie.
Przykład przygotowany na potrzeby demonstracji — nie pochodzi z rzeczywistej sprawy.
Dlaczego nie wystarczy ChatGPT?
Klient może dziś wrzucić opinię do ChatGPT i przyjść do kancelarii z listą zarzutów. Na takiej liście trafne uwagi mieszają się ze słabymi, a części istotnych argumentów w ogóle brakuje.
Które zarzuty są trafne?
Które są słabe lub mylące?
Czego jeszcze brakuje?
Co naprawdę ma znaczenie dla sprawy?
AR3S odpowiada na te pytania teza po tezie. Dzięki temu widać, co wnosi ocena prawnika — i za co klient mu płaci.
Ogólne modele językowe coraz lepiej znajdują oczywiste pomyłki. AR3S idzie dalej: pokazuje, które wnioski da się zakwestionować, gdzie rozumowanie jest słabe i jakie wiarygodne alternatywy istnieją.
Opinia jest dzielona na pojedyncze twierdzenia. Każde jest analizowane osobno, więc żaden szczegół nie ginie w długim tekście ani nie zostaje przykryty główną tezą opinii.
AR3S oddziela to, co wynika z dokumentacji medycznej, od własnych wniosków biegłego — i sprawdza, czy każdy wniosek ma oparcie w materiale.
Przy spornych wnioskach system wskazuje inne, równie prawdopodobne interpretacje — wraz z argumentacją i oceną ich siły. Także wtedy, gdy wniosek biegłego może być trafny.
Zastrzeżenia są uszeregowane według siły argumentu i znaczenia dla sprawy, z odniesieniem do źródeł. Moduł podpowiadający strategię procesową jest w przygotowaniu.
Kontrolowana AI, nie autonomiczny agent. Zamiast jednego zapytania do modelu, AR3S prowadzi analizę w kilku wyraźnie rozdzielonych etapach: ekstrakcja tez, klasyfikacja, ocena, kontranaliza i walidacja. Każdy etap ma jedno zadanie i daje wynik, który można sprawdzić.
Więcej o produkcieNeurolog i biegły sądowy odpowiada za logikę analizy. Inżynier z doświadczeniem w budowie systemów produkcyjnych (Opera, projekt AI MedTech) buduje system i jego infrastrukturę.
Poznaj zespółDziennik pokazuje decyzje produktowe, praktyczne lekcje i problemy odkrywane podczas budowy AR3S, bez ujawniania architektury systemu.
Czytaj dziennik budowyPilotaże · Partnerstwa · Inwestycje
AR3S przygotowuje się do pilotaży z kancelariami. Zapraszamy do rozmowy prawników, zespoły prawne i inwestorów.
contact@ar3s.tech