Imaginați-vă doar o lume în care medicii nu ar mai fi nevoiți să petreacă ore întregi tastând note pacienților, ci mai degrabă să vorbească într-un dispozitiv și să-și vadă cuvintele devin text în timp ce vorbesc! Este exact ceea ce se întâmplă cu recunoașterea vorbirii medicale, o inovație tehnologică foarte puternică în documentația medicală.
Recunoașterea vorbirii medicale își propune să rezolve o problemă critică cu care se confruntă fiecare profesionist medical și aceasta este presiunea constantă de a gestiona cantități mari de date, de la fișele pacienților până la planurile de tratament.
Aici intră în imagine software-ul medical de recunoaștere a vorbirii, care este conceput pentru a converti orice spune medicul în text în timp real. În acest fel, profesioniștii medicali se pot concentra mai mult pe diagnosticarea pacientului și mai puțin pe scrierea notițelor.
Ce este recunoașterea vorbirii medicale?
Recunoașterea vocală medicală poate fi înțeleasă ca voce-vorbire, dar este extrem de precisă și dezvoltată în principal în scopuri medicale.
Deoarece este utilizat în sectorul sănătății, acuratețea este cel mai important aspect și pentru a obține cea mai mare acuratețe, utilizează tehnologii precum recunoașterea automată a vorbirii și procesarea limbajului natural (NLP).
Procedând astfel, puteți transcrie cu exactitate sfaturile medicului, diagnosticele, prescripțiile și alte documente legate de asistența medicală.
În esență, software-ul medical de recunoaștere a vorbirii este conceput pentru a transcrie cu succes terminologii medicale complexe și pentru a înțelege diferite limbi și accente pentru a reduce orice erori. Aspectul important aici este că poate fi integrat Înregistrări medicale electronice (EHR) sisteme pentru eficientizarea procesului de documentare.
Beneficiile recunoașterii vorbirii medicale
Iată câteva beneficii cheie ale utilizării recunoașterii vorbirii medicale.
Timp redus
Cu ajutorul recunoașterii vorbirii medicale, medicii pot vorbi de până la trei ori mai repede decât pot tasta, ceea ce le permite să completeze documentația mult mai rapid.
Precizie îmbunătățită
Deoarece aceste sisteme folosesc algoritmi de învățare automată avansați, cum ar fi NLP, ele asigură atât pacienții, cât și medicii că rezultatul final va fi precis, cu mai puține șanse de erori.
Mai multă atenție pacientului
Cu timpul redus de documentare, medicii se pot implica mai mult în înțelegerea problemei pacientului și pot avea timp pentru interacțiuni de calitate.
Reduce stresul asupra medicilor
Automatizarea sarcinilor repetitive, cum ar fi luarea de note, ajută la reducerea epuizării în rândul medicilor.
Integrare cu EHR
Multiple sisteme medicale de recunoaștere a vorbirii facilitează integrarea directă cu platformele EHR. În acest fel, baza de date este actualizată în timp real, fără nicio introducere manuală a datelor.
Știința din spatele recunoașterii vorbirii medicale: Cum funcționează?
Deși procesul poate diferi în funcție de software-ul pe care îl utilizați pentru recunoașterea vorbirii medicale, metodologia generală rămâne similară între toate. Am împărțit procesul în patru pași simpli:
Pasul 1: Recunoașterea automată a vorbirii (ASR)
Acesta este primul pas în recunoașterea vorbirii medicale care se numește recunoaștere automată a vorbirii. Aici sistemul va capta cuvintele rostite și le va converti în format digital. Acest lucru se face prin împărțirea întregului discurs în bucăți de sunet mici numite foneme.
Odată ce sistemul are foneme, va compara acele foneme cu baza de date mare de cuvinte și expresii pentru a înțelege sensul corect al textului.
Pasul 2: Procesarea limbajului natural (NLP)
Odată ce discursul este convertit în text, începe următorul pas în recunoașterea vorbirii medicale (NLP). NLP permite sistemului să înțeleagă contextul conversației.
De exemplu, în conversația medicală, sistemul tradițional ar putea să nu poată face diferența între termeni similari precum „hipertensiune” și „hipotensiune arterială”, dar cu NLP, software-ul poate diferenția și asigura că termenul potrivit este utilizat în funcție de conversație.
Pasul 3: Învățare automată (ML)
De-a lungul timpului, ca orice alt software, învățarea automată a devenit o parte integrantă a recunoașterii vorbirii medicale. În cazul nostru, ML este folosit pentru ca software-ul să devină mai precis pe măsură ce învață din introducerea utilizatorului prin ML.
Prin acest pas, sistemul învață cum să se adapteze la un anumit accent, felul de a vorbi și chiar jargonul medical specific diferitelor domenii ale medicinei. Lucrul important de remarcat aici este că acesta este procesul continuu prin care sistemul învață să îmbunătățească precizia și să reducă erorile în timp.
Pasul 4: Integrarea cu evidențele electronice de sănătate (EHR)
Dintre toate avantajele, cel mai mare și cel mai important avantaj al recunoașterii vorbirii medicale este capacitatea de a se integra cu Evidențele electronice de sănătate (EHR). Și în pasul final, utilizați această funcție pentru a integra datele care sunt filtrate și reglate fin de la pașii anteriori la EHR.
În acest fel, profesioniștii medicali pot introduce direct informațiile despre pacient, fără eforturi manuale, ceea ce este în sine cel mai mare avantaj.
Complexitățile recunoașterii vorbirii medicale
În ciuda multiplelor beneficii pe care le-am discutat mai devreme, există câteva provocări care sunt asociate cu implementarea tehnologiei medicale de recunoaștere a vorbirii:
Terminologie medicală
După cum știm cu toții, limbajul medical este provocator și plin de jargon. Din acest motiv, este posibil ca un software tipic de recunoaștere a vorbirii să nu poată prelua cuvintele corecte. Acest lucru poate fi rezolvat prin integrarea dicționarelor medicale în sisteme.
Accente și modele de vorbire
Fiecare limbă are mai multe dialecte care ar putea determina software-ul să transcrie cuvinte incorecte. Cea mai eficientă modalitate de a rezolva acest lucru este integrarea învățării automate în buclă, astfel încât sistemul dumneavoastră să poată înțelege intenția utilizatorului în timp.
Costat
Implementarea sistemelor medicale de recunoaștere a vorbirii de înaltă calitate poate fi foarte costisitoare pentru unitățile de asistență medicală, în special pentru clinicile sau cabinetele mici.
Împuterniciți-vă afacerea cu Shaip
Shaip are o colecție mare de date medicale despre vorbire și oferă clienților soluții personalizate pentru a satisface nevoile lor specifice. Indiferent dacă dezvoltați modele AI pentru asistența medicală sau doriți doar să vă îmbunătățiți sistemul existent, vă oferim date de înaltă calitate, specifice domeniului, pentru a vă alimenta tehnologia medicală de recunoaștere a vorbirii.
Iată câteva motive pentru care ar trebui să alegeți Shaip pentru recunoașterea vorbirii medicale:
- Suntem specializați în colectarea de date pe baza cerințelor dumneavoastră specifice, de la dictarea medicului la pacient-medic și ne asigurăm că datele sunt exacte și cele mai relevante pentru proiectul dumneavoastră.
- Shaip oferă un catalog vast de seturi de date medicale precolectate, inclusiv peste 250,000 de ore de dictare a medicului și conversații transcrise pacient-medic.
- Seturile noastre de date acoperă o gamă largă de accente, dialecte și specialități medicale din peste 60 de țări.
- Toate seturile noastre de date sunt de-identificate și aderă la Ghidurile HIPAA Safe Harbor, asigurând că confidențialitatea pacientului este protejată.
Pentru a explora gama noastră de seturi de date de vorbire medicală disponibile, vizitați Catalog de date medicale. Aici, puteți găsi o varietate de seturi de date audio și transcriere de înaltă calitate, pregătite pentru a vă alimenta soluțiile AI de asistență medicală.
