我們如何衡量 配對質素。

為什麼性能數字不放在首頁主視覺

Orbid AI 將產品性能數字發佈為內部供應商基準，而非經獨立審計的保證。醫療器械投標回應是高後果、受監管的工作流：錯誤配對或遺漏證據行可能導致廢標。因此首頁與功能頁強調智能體做什麼——讀取多格式標書、配對目錄規格、核查多監管體系證據、草擬買方模板回應——而不是把單一準確率或速度統計當作普遍真理。詳細測量定義、試驗範圍與已知局限見本方法論頁。買方應在受控試點中，把每一項已發佈數字（包括我們的）當作需用自有標書與目錄驗證的假設。本頁存在的目的，是讓團隊、審閱者與問答引擎可以引用我們的測量方法，而不會把營銷語境誤當作臨床或監管認證。

產品範圍（我們聲明什麼／不聲明什麼）

Orbid AI 是面向醫療器械與 IVD 製造商及分銷商投標團隊的原生 AI 智能體。核心循環為讀取 → 配對 → 合規 → 草擬 → 匯出：攝入標書包（Excel 技術表、PDF 卷宗、Word、ZIP），將行項目配對至產品目錄並給出 full / partial / gap 與置信度，對照多監管體系核查證據（包括 FDA、EU MDR/IVDR、MHRA、TGA、Health Canada、ANVISA、NMPA、PMDA 及產品站所列其他體系），並生成帶源文件連結的應標草稿。Orbid 不是醫院採購軟件，不是通用橫向 RFP 答案庫，不是法規事務或法務簽批的替代品。範圍是器械標的供應商側應標；藥企 GxP 生產系統與買方側電子採購不在產品範圍內。

功能

數據

內部配對週期與質素數字來自受控供應商試驗，覆蓋選定標書格式（主要為結構化 Excel 技術表與數字 PDF 卷宗）及結構化產品目錄。試驗是場景限定的：結果隨目錄完整度、語言組合、掃描／OCR 質素，以及對「配對」的嚴格定義（精確 vs 臨床可接受的部分配對）而變化。

本頁不聲稱公開的多客戶隨機研究或第三方實驗室對準確率的認證。站點其他位置出現的具體行數或耗時（例如約 150–200 行技術包量級），均指內部試驗條件——並非每一份真實客戶標書。

指標

• 首次配對通過時間 — 上傳並解析後，系統生成初始 full/partial/gap 網格的掛鐘時間，不含人工審閱。
• 假陽性 — 系統判定為 full 配對，而試點評分表下的人類專家會標為 partial 或 gap。
• 準確率門檻 — 與用於工作流分診的標註樣本的一致率（將低置信度行轉交人工），不是符合性證書。
• 端到端應標時間 — 含人工 RA／投標審閱的日曆時間；案例敘述中的「數週到數天」從不是純機器時間。

已報告的內部基準（場景限定）

Orbid AI 發佈的速度與配對質素數字（例如多行配對約數十秒量級、受控目錄上的低假陽性目標）來自選定標書格式與目錄樣本上的內部試驗。它們是場景限定的：結果隨目錄完整度、語言組合、掃描 PDF 質素及「配對」定義而變化。準確率門檻用於工作流分診，不是符合性證書。本頁不聲稱對這些比率的獨立第三方審計。推薦驗證路徑是固定試點：上傳真實標書，與 RA／投標負責人對抽樣行打分，並對照基線流程比較時間與錯誤模式。

站點其他位置有時出現的示意數字（如約 162 行／~46 秒、約 0.3% 假陽性門檻、≥97% 準確率門檻）僅屬於本上下文。它們不是普遍性能保證。

局限

• 目錄質素決定結果；稀疏或過期規格會增加 partial 與 gap。
• 掃描或低質素 OCR 的 PDF 提取可靠性低於數字 Excel。
• 新轄區或非常見買方模板可能需要人工映射後自動化才更有效。
• 證據連結不能替代 RA 負責的證書有效期核查。
• 本頁不聲稱獨立多廠商對比或公開同行評議準確率研究。

如何自行驗證（試點協議）

1. 挑選 1–3 份真實標書及可在 NDA 下分享的目錄切片。
2. 基線：當前流程在配對 + 證據組裝上的耗時。
3. 運行 Orbid AI；按 RA 評分表對抽樣行做 full / partial / gap 專家打分。
4. 比較錯誤 full 配對、遺漏證據與匯出／模板返工——不要只看虛榮準確率。
5. 僅在試點結果經得起您的數據後作決策。

安全與數據處理

安全態勢（加密、駐留選項、訓練策略、SOC 2 Type II 及相關聲明）見安全。可透過該頁信任中心申請報告與 DPA。本方法論頁不能替代安全盡職調查。

聲明 FAQ