Само си представете свят, в който лекарите вече няма да трябва да прекарват часове в писане на бележки за пациенти, а по-скоро да говорят в устройство и да виждат как думите им се превръщат в текст, докато говорят! Точно това се случва с медицинското разпознаване на реч, много мощна технологична иновация в здравната документация.
Медицинското разпознаване на реч има за цел да разреши критичен проблем, с който се сблъсква всеки медицински специалист и това е постоянният натиск за управление на големи количества данни, от досиета на пациенти до планове за лечение.
Тук се появява медицинският софтуер за разпознаване на реч, който е предназначен да преобразува всичко, което лекарят казва, в текст в реално време. По този начин медицинските специалисти могат да се съсредоточат повече върху диагностицирането на пациента и по-малко върху писането на бележки.
Какво е медицинско разпознаване на реч?
Медицинското разпознаване на реч може да се разбира като глас-към-говор, но е изключително прецизно и разработено главно за медицински цели.
Тъй като се използва в сектора на здравеопазването, точността е най-важният аспект и за постигане на най-голяма точност, той използва технологии като автоматично разпознаване на реч и обработка на естествен език (NLP).
По този начин можете точно да препишете лекарски съвети, диагнози, рецепти и друга документация, свързана със здравеопазването.
В основата си медицинският софтуер за разпознаване на реч е проектиран да транскрибира успешно сложни медицински терминологии и да разбира различни езици и акценти, за да намали всякакви грешки. Важният аспект тук е, че може да се интегрира с Електронни здравни досиета (EHR) системи за рационализиране на процеса на документиране.
Предимства на медицинското разпознаване на реч
Ето някои основни предимства от използването на медицинско разпознаване на реч.
Намалено време
С помощта на медицинско разпознаване на реч лекарите могат да говорят до три пъти по-бързо, отколкото могат да пишат, което им позволява да попълнят документацията много по-бързо.
Подобрена точност
Тъй като тези системи използват усъвършенствани алгоритми за машинно обучение като NLP, те гарантират на пациентите, както и на лекарите, че крайният резултат ще бъде точен с по-малко шансове за грешки.
Повече внимание към пациента
С намаленото време за документиране лекарите могат да се включат повече в разбирането на проблема на пациента и да имат време за качествени взаимодействия.
Намалява стреса при лекарите
Автоматизирането на повтарящи се задачи, като водене на бележки, помага за намаляване на прегарянето сред лекарите.
Интеграция с EHR
Множество медицински системи за разпознаване на реч улесняват директната интеграция с платформите на EHR. По този начин базата данни се актуализира в реално време без ръчно въвеждане на данни.
Науката зад медицинското разпознаване на реч: Как работи?
Въпреки че процесът може да се различава в зависимост от софтуера, който използвате за медицинско разпознаване на реч, общата методология остава сходна за всички. Разделихме процеса на четири прости стъпки:
Стъпка 1: Автоматично разпознаване на реч (ASR)
Това е първата стъпка в медицинското разпознаване на реч, което се нарича автоматично разпознаване на реч. Тук системата ще улавя изговорените думи и ще ги конвертира в цифров формат. Това става чрез разделяне на цялата реч на малки звукови части, наречени фонеми.
След като системата има фонеми, тя ще сравни тези фонеми с голямата база данни от думи и фрази, за да разбере правилното значение на текста.
Стъпка 2: Обработка на естествен език (NLP)
След като речта се преобразува в текст, започва следващата стъпка в медицинското разпознаване на реч (NLP). NLP позволява на системата да разбере контекста на разговора.
Например в медицинския разговор традиционната система може да не е в състояние да направи разлика между подобни термини като „хипертония“ и „хипотония“, но с НЛП софтуерът може да направи разлика и да гарантира, че се използва правилният термин според разговора.
Стъпка 3: Машинно обучение (ML)
С течение на времето, както всеки друг софтуер, машинното обучение се превърна в неразделна част от медицинското разпознаване на реч. В нашия случай ML се използва, така че софтуерът да стане по-точен, тъй като се учи от въвеждането на потребителя чрез ML.
Чрез тази стъпка системата се научава как да се адаптира към конкретния акцент, начин на говорене и дори медицински жаргон, специфичен за различни области на медицината. Важното нещо, което трябва да се отбележи тук е, че това е непрекъснатият процес, чрез който системата се научава да подобрява точността и да намалява грешките с течение на времето.
Стъпка 4: Интегриране с електронни здравни досиета (EHR)
От всички предимства най-голямото и най-важно предимство на медицинското разпознаване на реч е възможността за интегриране с електронни здравни досиета (EHR). И в последната стъпка използвате тази функция, за да интегрирате данните, които са филтрирани и фино настроени от предишни стъпки, в EHR.
По този начин медицинските специалисти могат директно да въвеждат информацията за пациента без ръчни усилия, което само по себе си е най-голямото предимство.
Сложността на медицинското разпознаване на реч
Въпреки множеството предимства, които обсъдихме по-рано, има няколко предизвикателства, които са свързани с прилагането на технологията за медицинско разпознаване на реч:
Медицинска терминология
Както всички знаем, медицинският език е предизвикателен и пълен с жаргон. Поради това типичният софтуер за разпознаване на реч може да не успее да разпознае правилните думи. Това може да се реши чрез интегриране на медицински речници в системите.
Акценти и говорни модели
Всеки език има множество диалекти, което може да накара софтуера да транскрибира неправилни думи. Най-ефективният начин за решаване на това е интегрирането на машинно обучение в цикъла, така че вашата система да може да разбере намерението на потребителя с течение на времето.
цена
Внедряването на висококачествени системи за медицинско разпознаване на реч може да бъде много скъпо за здравните заведения, особено за малките клиники или практики.
Дайте възможност на вашия бизнес с Shaip
Shaip разполага с голяма колекция от събиране на данни за медицинска реч и предлага на клиентите персонализирани решения, за да отговори на техните специфични нужди. Без значение дали разработвате AI модели за здравеопазване или просто искате да подобрите съществуващата си система, ние предоставяме висококачествени, специфични за домейн данни, за да задвижим вашата медицинска технология за разпознаване на реч.
Ето няколко причини, поради които трябва да изберете Shaip за медицинско разпознаване на реч:
- Ние сме специализирани в събирането на данни въз основа на вашите специфични изисквания, вариращи от диктовка на лекар до пациент-лекар и гарантираме, че данните са точни и най-подходящи за вашия проект.
- Shaip предлага огромен каталог от предварително събрани набори от медицински данни, включително над 250,000 XNUMX часа лекарски диктовки и транскрибирани разговори между пациент и лекар.
- Нашите набори от данни покриват широк спектър от акценти, диалекти и медицински специалности от над 60 държави.
- Всички наши набори от данни са деидентифицирани и се придържат към указанията на HIPAA за безопасно пристанище, което гарантира, че поверителността на пациентите е защитена.
За да проучите нашата гама от готови набори от медицински речеви данни, посетете нашия Каталог с медицински данни. Тук можете да намерите разнообразие от висококачествени набори от данни за аудио и преписи, готови да захранват вашите здравни AI решения.
