Jen si představte svět, kde by lékaři již nemuseli trávit hodiny psaním poznámek pacientů, ale raději mluvili do zařízení a viděli, jak se jejich slova stávají textem, když mluví! To je přesně to, co se děje s lékařským rozpoznáváním řeči, velmi silnou technologickou inovací ve zdravotnické dokumentaci.
Lékařské rozpoznávání řeči má za cíl vyřešit kritický problém, kterému čelí každý lékař, a to je neustálý tlak na správu velkého množství dat, od záznamů o pacientech po plány léčby.
Zde přichází na scénu lékařský software pro rozpoznávání řeči, který je navržen tak, aby převáděl vše, co lékař říká, do textu v reálném čase. Zdravotníci se tak mohou více soustředit na diagnostiku pacienta a méně na psaní poznámek.
Co je lékařské rozpoznávání řeči?
Lékařské rozpoznávání řeči lze chápat jako převod hlasu na řeč, ale je extrémně přesné a vyvinuté hlavně pro lékařské účely.
Protože se používá ve zdravotnictví, přesnost je nejdůležitějším aspektem a k dosažení maximální přesnosti využívá technologie jako automatické rozpoznávání řeči a zpracování přirozeného jazyka (NLP).
Můžete tak přesně přepisovat rady lékaře, diagnózy, recepty a další dokumentaci související se zdravotní péčí.
Lékařský software pro rozpoznávání řeči je ve své podstatě navržen tak, aby úspěšně přepisoval složité lékařské terminologie a porozuměl různým jazykům a akcentům, aby se omezily případné chyby. Důležitým aspektem je, že se s tím dá integrovat Elektronické zdravotní záznamy (EHR) systémy pro zefektivnění procesu dokumentace.
Výhody lékařského rozpoznávání řeči
Zde jsou některé klíčové výhody používání lékařského rozpoznávání řeči.
Zkrácený čas
S pomocí lékařského rozpoznávání řeči mohou lékaři mluvit až třikrát rychleji než psát, což jim umožňuje dokončit dokumentaci mnohem rychleji.
Vylepšená přesnost
Protože tyto systémy využívají pokročilé algoritmy strojového učení, jako je NLP, ujišťují pacienty i lékaře, že konečný výstup bude přesný s menší pravděpodobností chyb.
Více pozornosti k pacientovi
Díky zkrácenému času na dokumentaci se lékaři mohou více zapojit do pochopení pacientova problému a mít čas na kvalitní interakce.
Snižuje stres lékařů
Automatizace opakujících se úkolů, jako je psaní poznámek, pomáhá snížit syndrom vyhoření mezi lékaři.
Integrace s EHR
Více lékařských systémů rozpoznávání řeči usnadňuje přímou integraci s platformami EHR. Tímto způsobem se databáze aktualizuje v reálném čase bez ručního zadávání dat.
Věda za lékařským rozpoznáváním řeči: Jak to funguje?
I když se proces může lišit v závislosti na tom, jaký software pro lékařské rozpoznávání řeči používáte, celková metodika zůstává u všech podobná. Celý proces jsme rozdělili do čtyř jednoduchých kroků:
Krok 1: Automatické rozpoznávání řeči (ASR)
Toto je první krok v lékařském rozpoznávání řeči, kterému se říká automatické rozpoznávání řeči. Zde systém zachytí mluvená slova a převede je do digitálního formátu. To se provádí rozdělením celé řeči na malé zvukové bloky nazývané fonémy.
Jakmile má systém fonémy, porovná tyto fonémy s velkou databází slov a frází, aby pochopil správný význam textu.
Krok 2: Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Jakmile je řeč převedena na text, spustí se další krok v lékařském rozpoznávání řeči (NLP). NLP umožňuje systému porozumět kontextu konverzace.
Například v lékařské konverzaci nemusí být tradiční systém schopen rozlišit mezi podobnými pojmy jako „hypertenze“ a „hypotenze“, ale s NLP může software rozlišit a zajistit, aby byl podle konverzace použit správný termín.
Krok 3: Strojové učení (ML)
V průběhu času se strojové učení, stejně jako jakýkoli jiný software, stalo nedílnou součástí lékařského rozpoznávání řeči. V našem případě se ML používá proto, aby se software stal přesnějším, když se učí z uživatelského vstupu prostřednictvím ML.
Prostřednictvím tohoto kroku se systém naučí, jak se přizpůsobit konkrétnímu přízvuku, způsobu mluvení a dokonce i lékařskému žargonu specifickému pro různé oblasti medicíny. Zde je důležité poznamenat, že se jedná o nepřetržitý proces, kterým se systém učí zlepšovat přesnost a snižovat chyby v průběhu času.
Krok 4: Integrace s elektronickými zdravotními záznamy (EHR)
Ze všech výhod je největší a nejdůležitější výhodou lékařského rozpoznávání řeči schopnost integrace s elektronickými zdravotními záznamy (EHR). A v posledním kroku tuto funkci použijete k integraci dat, která jsou filtrována a doladěna z předchozích kroků do EHR.
Tímto způsobem mohou zdravotníci přímo vkládat informace o pacientovi bez ručního úsilí, což je samo o sobě největší výhodou.
Složitost lékařského rozpoznávání řeči
Navzdory mnoha výhodám, o kterých jsme hovořili dříve, existuje několik problémů, které jsou spojeny s implementací technologie rozpoznávání řeči v lékařství:
Lékařská terminologie
Jak všichni víme, lékařský jazyk je náročný a plný žargonu. Z tohoto důvodu nemusí být typický software pro rozpoznávání řeči schopen zachytit správná slova. To lze vyřešit integrací lékařských slovníků do systémů.
Akcenty a řečové vzory
Každý jazyk má několik dialektů, které mohou vést k tomu, že software přepíše nesprávná slova. Nejúčinnějším způsobem, jak to vyřešit, je integrace strojového učení do smyčky, aby váš systém časem pochopil záměr uživatele.
Stát
Nasazení vysoce kvalitních lékařských systémů pro rozpoznávání řeči může být pro zdravotnická zařízení, zejména malé kliniky nebo praxe, velmi nákladné.
Posílení vašeho podnikání pomocí Shaip
Shaip má velkou sbírku lékařských řečových dat a nabízí zákazníkům přizpůsobená řešení, která splňují jejich specifické potřeby. Bez ohledu na to, zda vyvíjíte modely umělé inteligence pro zdravotnictví nebo jen chcete vylepšit svůj stávající systém, poskytujeme vysoce kvalitní data specifická pro doménu, která posílí vaši lékařskou technologii rozpoznávání řeči.
Zde je několik důvodů, proč byste si měli vybrat Shaip pro lékařské rozpoznávání řeči:
- Specializujeme se na shromažďování dat na základě vašich specifických požadavků, od lékařských diktátů až po pacienty-lékaře, a zajišťujeme, aby data byla přesná a co nejvíce relevantní pro váš projekt.
- Shaip nabízí rozsáhlý katalog předem shromážděných lékařských datových souborů, včetně více než 250,000 XNUMX hodin lékařských diktátů a přepsaných rozhovorů mezi pacienty a lékařem.
- Naše datové soubory pokrývají širokou škálu přízvuků, dialektů a lékařských specializací z více než 60 zemí.
- Všechny naše datové soubory jsou deidentifikovány a dodržují zásady HIPAA Safe Harbor, což zajišťuje ochranu soukromí pacientů.
Chcete-li prozkoumat naši řadu běžně dostupných datových sad lékařské řeči, navštivte naše Katalog lékařských údajů. Zde můžete najít řadu vysoce kvalitních zvukových a přepisových datových sad připravených k podpoře vašich zdravotnických řešení AI.
