Un nuevo pipeline permite a los clínicos realizar anotaciones remotas y evaluaciones ciegas de modelos de IA en ultrasonido sin descargas locales de datos. Soporta la participación de múltiples evaluadores, agregación de resultados y análisis estadístico automatizado, validado en un estudio de segmentación de ultrasonido fetal con seis evaluadores de diversa experiencia. Los resultados muestran un acuerdo moderado a fuerte y una preferencia por los modelos posteriores de aprendizaje activo en las clasificaciones ciegas.