Stel jou net 'n wêreld voor waar dokters nie meer ure hoef te spandeer om pasiëntnotas op te tik nie, maar eerder in 'n toestel sal praat en sien hoe hul woorde teks word terwyl hulle praat! Dit is presies wat gebeur met mediese spraakherkenning, 'n baie kragtige tegnologiese innovasie in gesondheidsorgdokumentasie.
Mediese spraakherkenning het ten doel om 'n kritieke probleem op te los wat elke mediese beroepspersoon in die gesig staar en dit is die konstante druk om groot hoeveelhede data te bestuur, van pasiëntrekords tot behandelingsplanne.
Dit is waar die mediese spraakherkenningsagteware in die prentjie kom wat ontwerp is om alles wat die dokter sê, intyds in teks om te skakel. Op hierdie manier kan mediese spesialiste meer fokus op die diagnose van die pasiënt en minder op die skryf van aantekeninge.
Wat is mediese spraakherkenning?
Mediese spraakherkenning kan as stem-tot-spraak verstaan word, maar is uiters presies en hoofsaaklik ontwikkel vir mediese doeleindes.
Soos dit in die gesondheidsorgsektor gebruik word, is akkuraatheid die belangrikste aspek en om die grootste akkuraatheid te bereik, gebruik dit tegnologie soos Outomatiese Spraakherkenning en Natuurlike Taalverwerking (NLP).
Deur dit te doen, kan jy dokter se advies, diagnoses, voorskrifte en ander gesondheidsorgverwante dokumentasie akkuraat transkribeer.
In sy kern is mediese spraakherkenningsagteware ontwerp om komplekse mediese terminologieë suksesvol te transkribeer en verskeie tale en aksente te verstaan om enige foute te verminder. Die belangrike aspek hier is dat dit geïntegreer kan word Elektroniese Gesondheidsrekords (EHR) stelsels om die dokumentasieproses te stroomlyn.
Voordele van mediese spraakherkenning
Hier is 'n paar sleutelvoordele van die gebruik van mediese spraakherkenning.
Verminderde tyd
Met die hulp van mediese spraakherkenning kan dokters tot drie keer vinniger praat as wat hulle kan tik wat hulle in staat stel om die dokumentasie baie vinniger te voltooi.
Verbeterde akkuraatheid
Aangesien hierdie stelsels gevorderde masjienleeralgoritmes soos NLP gebruik, verseker hulle pasiënte sowel as dokters dat finale uitset akkuraat sal wees met minder kanse op foute.
Meer aandag aan die pasiënt
Met verminderde tyd in dokumentasie kan dokters meer betrokke raak by die begrip van die pasiënt se probleem en tyd hê vir kwaliteit interaksies.
Verminder stres op dokters
Die outomatisering van herhalende take soos om aantekeninge te maak, help om uitbranding onder dokters te verminder.
Integrasie met EHR
Veelvuldige mediese spraakherkenningstelsels fasiliteer direkte integrasie met EHR-platforms. Op hierdie manier word die databasis intyds opgedateer sonder enige handmatige data-invoer.
Die wetenskap agter mediese spraakherkenning: hoe werk dit?
Alhoewel die proses kan verskil op grond van watter sagteware jy vir mediese spraakherkenning gebruik, bly die algehele metodologie dieselfde onder almal. Ons het die proses in vier eenvoudige stappe opgedeel:
Stap 1: Outomatiese spraakherkenning (ASR)
Dit is die eerste stap in mediese spraakherkenning wat outomatiese spraakherkenning genoem word. Hier sal die stelsel die gesproke woorde vasvang en dit in digitale formaat omskakel. Dit word gedoen deur die hele toespraak in klein klankstukke wat foneme genoem word, te verdeel.
Sodra die stelsel foneme het, sal dit daardie foneme vergelyk met die groot databasis van woorde en frases om die korrekte betekenis van die teks te verstaan.
Stap 2: Natuurlike Taalverwerking (NLP)
Sodra die toespraak na teks omgeskakel is, skop die volgende stap in mediese spraakherkenning (NLP) in. NLP laat die stelsel toe om die konteks van die gesprek te verstaan.
Byvoorbeeld, in die mediese gesprek kan die tradisionele stelsel dalk nie onderskei tussen soortgelyke terme soos "hipertensie" en "hipotensie", maar met NLP kan die sagteware onderskei en verseker dat die regte term volgens die gesprek gebruik word.
Stap 3: Masjienleer (ML)
Oor 'n geruime tyd, soos enige ander sagteware, het masjienleer 'n integrale deel van mediese spraakherkenning geword. In ons geval word ML gebruik sodat die sagteware meer akkuraat word soos dit uit gebruikersinvoer deur ML leer.
Deur hierdie stap leer die stelsel hoe om aan te pas by die spesifieke aksent, manier van praat en selfs mediese jargon spesifiek vir verskillende velde van medisyne. Die belangrikste ding om hier op te let, is dit is die deurlopende proses waardeur die stelsel leer om akkuraatheid te verbeter en foute oor tyd te verminder.
Stap 4: Integrasie met Elektroniese Gesondheidsrekords (EHR)
Uit al die voordele is die grootste en belangrikste voordeel van mediese spraakherkenning die vermoë om met Elektroniese Gesondheidsrekords (EHR) te integreer. En in die laaste stap gebruik jy hierdie funksie om die data te integreer wat van vorige stappe na EHR gefiltreer en verfyn is.
Op hierdie manier kan mediese spesialiste die pasiëntinligting direk invoer sonder handmatige pogings, wat self die grootste voordeel is.
Die kompleksiteite van mediese spraakherkenning
Ten spyte van die veelvuldige voordele wat ons vroeër bespreek het, is daar 'n paar uitdagings wat verband hou met die implementering van mediese spraakherkenningstegnologie:
Mediese Terminologie
Soos ons almal weet, is Mediese taal uitdagend en vol jargon. As gevolg hiervan kan 'n tipiese spraakherkenningsagteware dalk nie die korrekte woorde optel nie. Dit kan opgelos word deur mediese woordeboeke in die stelsels te integreer.
Aksente en spraakpatrone
Elke taal het veelvuldige dialekte wat die sagteware kan lei om verkeerde woorde te transkribeer. Die doeltreffendste manier om dit op te los, is die integrasie van masjienleer in die lus sodat jou stelsel gebruikersvoorneme met verloop van tyd kan verstaan.
Kos
Die implementering van hoëgehalte mediese spraakherkenningstelsels kan baie duur wees vir gesondheidsorgfasiliteite, veral klein klinieke of praktyke.
Bemagtig jou besigheid met Shaip
Shaip het 'n groot versameling mediese spraakdata-insameling en bied kliënte pasgemaakte oplossings om aan hul spesifieke behoeftes te voldoen. Maak nie saak of jy KI-modelle vir gesondheidsorg ontwikkel of net jou bestaande stelsel wil verbeter nie, ons verskaf hoëgehalte, domeinspesifieke data om jou mediese spraakherkenningstegnologie aan te dryf.
Hier is 'n paar redes waarom jy Shaip moet kies vir mediese spraakherkenning:
- Ons spesialiseer in die insameling van data gebaseer op u spesifieke vereistes, wat wissel van doktersdiktasie tot pasiënt-dokter en ons verseker dat data akkuraat en mees relevant is vir u projek.
- Shaip bied 'n groot katalogus van vooraf-versamelde mediese datastelle, insluitend meer as 250,000 uur se doktersdiktasie en getranskribeerde pasiënt-dokter-gesprekke.
- Ons datastelle dek 'n wye reeks aksente, dialekte en mediese spesialiteite van meer as 60 lande.
- Al ons datastelle word gede-identifiseer en voldoen aan HIPAA Veilige Hawe-riglyne, wat verseker dat pasiënt se privaatheid beskerm word.
Om ons reeks van die rak mediese spraakdatastelle te verken, besoek ons Mediese datakatalogus. Hier kan u 'n verskeidenheid klank- en transkripsiedatastelle van hoë gehalte vind wat gereed is om u gesondheidsorg-KI-oplossings aan te dryf.
