Представьте себе мир, в котором врачам больше не придется тратить часы на набор историй болезни пациентов, а вместо этого говорить в устройство и видеть, как их слова превращаются в текст по мере их произнесения! Именно это и происходит с медицинским распознаванием речи — очень мощной технологической инновацией в медицинской документации.
Распознавание медицинской речи призвано решить важнейшую проблему, с которой сталкивается каждый медицинский работник, а именно постоянную необходимость управлять большими объемами данных — от историй болезни пациентов до планов лечения.
Вот тут-то и вступает в дело программное обеспечение для распознавания медицинской речи, которое предназначено для преобразования всего, что говорит врач, в текст в режиме реального времени. Таким образом, медицинские специалисты могут больше сосредоточиться на диагностике пациента и меньше на написании заметок.
Что такое медицинское распознавание речи?
Медицинское распознавание речи можно понимать как преобразование голоса в речь, однако оно чрезвычайно точно и в основном разработано для медицинских целей.
Поскольку он используется в секторе здравоохранения, точность является наиболее важным аспектом, и для достижения максимальной точности используются такие технологии, как автоматическое распознавание речи и обработка естественного языка (NLP).
Таким образом, вы сможете точно записывать советы врача, диагнозы, рецепты и другую медицинскую документацию.
По своей сути, программное обеспечение для распознавания медицинской речи предназначено для успешной транскрипции сложной медицинской терминологии и понимания различных языков и акцентов, чтобы уменьшить количество ошибок. Важным аспектом здесь является то, что оно может быть интегрировано с Электронные медицинские карты (EHR) системы для оптимизации процесса документирования.
Преимущества медицинского распознавания речи
Вот некоторые основные преимущества использования распознавания медицинской речи.
Сокращенное время
Благодаря распознаванию медицинской речи врачи могут говорить в три раза быстрее, чем печатать, что позволяет им гораздо быстрее заполнять документацию.
Повышенная точность
Поскольку эти системы используют передовые алгоритмы машинного обучения, такие как обработка естественного языка, они гарантируют пациентам и врачам, что конечный результат будет точным и с меньшей вероятностью ошибок.
Больше внимания пациенту
Благодаря сокращению времени, затрачиваемого на документирование, врачи могут глубже понять проблему пациента и иметь больше времени для качественного взаимодействия.
Снижает нагрузку на врачей
Автоматизация повторяющихся задач, таких как ведение заметок, помогает снизить выгорание среди врачей.
Интеграция с ЭМК
Множество медицинских систем распознавания речи облегчают прямую интеграцию с платформами EHR. Таким образом, база данных обновляется в режиме реального времени без ручного ввода данных.
[Также Читайте: Как преобразование речи в текст преобразует медицинскую транскрипцию]
Наука, лежащая в основе медицинского распознавания речи: как это работает?
Хотя процесс может отличаться в зависимости от того, какое программное обеспечение вы используете для распознавания медицинской речи, общая методология остается схожей для всех. Мы разбили процесс на четыре простых шага:
Шаг 1: Автоматическое распознавание речи (ASR)
Это первый шаг в медицинском распознавании речи, которое называется автоматическим распознаванием речи. Здесь система будет захватывать произнесенные слова и преобразовывать их в цифровой формат. Это делается путем разделения всей речи на небольшие звуковые фрагменты, называемые фонемами.
Как только система получит фонемы, она сравнит их с большой базой данных слов и фраз, чтобы понять правильный смысл текста.
Шаг 2: Обработка естественного языка (НЛП)
После преобразования речи в текст вступает в действие следующий шаг в распознавании медицинской речи (NLP). NLP позволяет системе понимать контекст разговора.
Например, в медицинском разговоре традиционная система может не различать похожие термины, такие как «гипертония» и «гипотония», но с помощью обработки естественного языка программное обеспечение может различать и гарантировать использование правильного термина в соответствии с разговором.
Шаг 3: Машинное обучение (МО)
Со временем, как и любое другое программное обеспечение, машинное обучение стало неотъемлемой частью медицинского распознавания речи. В нашем случае МО используется для того, чтобы программное обеспечение становилось более точным, поскольку оно обучается на основе пользовательского ввода посредством МО.
На этом этапе система учится адаптироваться к определенному акценту, манере речи и даже медицинскому жаргону, характерному для различных областей медицины. Важно отметить, что это непрерывный процесс, с помощью которого система учится повышать точность и уменьшать количество ошибок с течением времени.
Шаг 4: Интеграция с электронными медицинскими картами (ЭМК)
Из всех преимуществ, самым большим и важным преимуществом распознавания медицинской речи является возможность интеграции с электронными медицинскими картами (EHR). И на последнем этапе вы используете эту функцию для интеграции данных, которые отфильтрованы и настроены с предыдущих этапов, в EHR.
Таким образом, медицинские работники могут напрямую вводить информацию о пациенте без ручного труда, что само по себе является самым большим преимуществом.
[Также Читайте: Телемедицина на основе искусственного интеллекта: примеры использования, преимущества и реальные проблемы]
Сложности медицинского распознавания речи
Несмотря на многочисленные преимущества, которые мы обсуждали ранее, существует ряд проблем, связанных с внедрением технологии распознавания медицинской речи:
Медицинская терминология
Как мы все знаем, медицинский язык сложен и полон жаргона. Из-за этого типичное программное обеспечение для распознавания речи может не распознавать правильные слова. Эту проблему можно решить путем интеграции медицинских словарей в системы.
Акценты и речевые модели
Каждый язык имеет несколько диалектов, что может привести к тому, что программное обеспечение будет транскрибировать неправильные слова. Наиболее эффективным способом решения этой проблемы является интеграция машинного обучения в цикл, чтобы ваша система могла со временем понимать намерения пользователя.
Стоимость
Внедрение высококачественных систем распознавания медицинской речи может оказаться очень дорогим для медицинских учреждений, особенно небольших клиник или врачебных кабинетов.
Расширьте возможности своего бизнеса с помощью Shaip
Shaip имеет большую коллекцию медицинских речевых данных и предлагает клиентам индивидуальные решения для удовлетворения их конкретных потребностей. Независимо от того, разрабатываете ли вы модели ИИ для здравоохранения или просто хотите улучшить существующую систему, мы предоставляем высококачественные, специфичные для домена данные для поддержки вашей медицинской технологии распознавания речи.
Вот несколько причин, по которым вам следует выбрать Shaip для распознавания медицинской речи:
- Мы специализируемся на сборе данных на основе ваших конкретных требований: от показаний врача до общения пациента с врачом, и мы гарантируем, что данные будут точными и максимально соответствующими вашему проекту.
- Shaip предлагает обширный каталог предварительно собранных медицинских данных, включая более 250,000 XNUMX часов надиктованных врачами записей и расшифрованных разговоров пациента с врачом.
- Наши наборы данных охватывают широкий спектр акцентов, диалектов и медицинских специальностей из более чем 60 стран.
- Все наши наборы данных обезличены и соответствуют рекомендациям HIPAA Safe Harbor, гарантируя защиту конфиденциальности пациентов.
Чтобы ознакомиться с нашим ассортиментом готовых наборов медицинских речевых данных, посетите наш Каталог медицинских данных. Здесь вы найдете множество высококачественных аудиозаписей и транскрипций, готовых к использованию в ваших решениях для искусственного интеллекта в здравоохранении.
