Föreställ dig bara en värld där läkare inte längre skulle behöva lägga timmar på att skriva patientanteckningar utan snarare tala in i en enhet och se deras ord bli text medan de pratar! Det är precis vad som händer med medicinsk taligenkänning, en mycket kraftfull teknisk innovation inom sjukvårdsdokumentation.
Medicinsk taligenkänning syftar till att lösa ett kritiskt problem som varje läkare står inför och det är det ständiga trycket att hantera stora mängder data, från patientjournaler till behandlingsplaner.
Det är här den medicinska taligenkänningsmjukvaran kommer in i bilden som är utformad för att omvandla allt läkaren säger till text i realtid. På så sätt kan läkare fokusera mer på att diagnostisera patienten och mindre på att skriva anteckningar.
Vad är medicinsk taligenkänning?
Medicinsk taligenkänning kan förstås som röst-till-tal men är extremt exakt och främst utvecklad för medicinska ändamål.
Eftersom det används inom vårdsektorn är noggrannhet den viktigaste aspekten och för att uppnå största möjliga noggrannhet använder den tekniker som automatisk taligenkänning och Natural Language Processing (NLP).
Genom att göra det kan du korrekt transkribera läkares råd, diagnoser, recept och annan sjukvårdsrelaterad dokumentation.
Till sin kärna är programvara för medicinsk taligenkänning utformad för att framgångsrikt transkribera komplexa medicinska terminologier och förstå olika språk och accenter för att minska eventuella fel. Den viktiga aspekten här är att den kan integreras med Electronic Health Records (EHR) system för att effektivisera dokumentationsprocessen.
Fördelar med medicinsk taligenkänning
Här är några viktiga fördelar med att använda medicinsk taligenkänning.
Minskad tid
Med hjälp av medicinsk taligenkänning kan läkare tala upp till tre gånger snabbare än de kan skriva vilket gör att de kan slutföra dokumentationen mycket snabbare.
Förbättrad noggrannhet
Eftersom dessa system använder avancerade maskininlärningsalgoritmer som NLP, försäkrar de såväl patienter som läkare att slutresultatet kommer att vara korrekt med färre risker för fel.
Mer uppmärksamhet till patienten
Med minskad tid i dokumentation kan läkarna engagera sig mer i att förstå patientens problem och få tid för kvalitetsinteraktioner.
Minskar stress hos läkare
Att automatisera repetitiva uppgifter som att göra anteckningar hjälper till att minska utbrändhet bland läkare.
Integration med EPJ
Flera medicinska taligenkänningssystem underlättar direkt integration med EPJ-plattformar. På så sätt uppdateras databasen i realtid utan manuell datainmatning.
Vetenskapen bakom medicinsk taligenkänning: Hur fungerar det?
Även om processen kan skilja sig beroende på vilken programvara du använder för medicinsk taligenkänning, förblir den övergripande metoden likartad bland alla. Vi har delat upp processen i fyra enkla steg:
Steg 1: Automatisk taligenkänning (ASR)
Detta är det första steget i medicinsk taligenkänning som kallas automatisk taligenkänning. Här kommer systemet att fånga de talade orden och konvertera dem till digitalt format. Detta görs genom att dela upp hela talet i små ljudbitar som kallas fonem.
När systemet väl har fonem kommer det att jämföra dessa fonem med den stora databasen med ord och fraser för att förstå den korrekta betydelsen av texten.
Steg 2: Natural Language Processing (NLP)
När talet har konverterats till text börjar nästa steg i medicinsk taligenkänning (NLP). NLP gör att systemet kan förstå konversationens sammanhang.
Till exempel, i det medicinska samtalet kanske det traditionella systemet inte kan skilja mellan liknande termer som "hypertoni" och "hypotension", men med NLP kan programvaran särskilja och säkerställa att rätt term används enligt konversationen.
Steg 3: Machine Learning (ML)
Under en tid, precis som all annan programvara, har maskininlärning blivit en integrerad del av medicinsk taligenkänning. I vårt fall används ML så att programvaran blir mer exakt när den lär sig av användarinmatning genom ML.
Genom detta steg lär sig systemet att anpassa sig till den speciella accenten, sättet att tala och till och med medicinsk jargong som är specifik för olika medicinområden. Det viktiga att notera här är att detta är den kontinuerliga processen genom vilken systemet lär sig att förbättra noggrannheten och minska fel över tiden.
Steg 4: Integration med elektroniska journaler (EPJ)
Av alla fördelar är den största och viktigaste fördelen med medicinsk taligenkänning möjligheten att integrera med elektroniska hälsojournaler (EPJ). Och i det sista steget använder du denna funktion för att integrera data som filtreras och finjusteras från tidigare steg till EPJ.
På så sätt kan medicinsk personal direkt mata in patientinformationen utan manuella ansträngningar, vilket i sig är den största fördelen.
Komplexiteten av medicinsk taligenkänning
Trots de många fördelarna som vi diskuterade tidigare, finns det några utmaningar som är förknippade med att implementera medicinsk taligenkänningsteknik:
Medicinsk terminologi
Som vi alla vet är medicinskt språk utmanande och fullt av jargong. På grund av detta kan ett typiskt taligenkänningsprogram kanske inte fånga upp de korrekta orden. Detta kan lösas genom att integrera medicinska ordböcker i systemen.
Accenter och talmönster
Varje språk har flera dialekter som kan leda till att programvaran transkriberar felaktiga ord. Det mest effektiva sättet att lösa detta är integrationen av maskininlärning i loopen så att ditt system kan förstå användarens avsikt över tid.
Pris
Att implementera högkvalitativa medicinska taligenkänningssystem kan vara mycket dyrt för vårdinrättningar, särskilt små kliniker eller mottagningar.
Styrka ditt företag med Shaip
Shaip har en stor samling av medicinsk taldatainsamling och erbjuder kunder skräddarsydda lösningar för att möta deras specifika behov. Oavsett om du utvecklar AI-modeller för sjukvård eller bara vill förbättra ditt befintliga system, tillhandahåller vi högkvalitativa, domänspecifika data för att driva din medicinska taligenkänningsteknik.
Här är några anledningar till varför du bör välja Shaip för medicinsk taligenkänning:
- Vi är specialiserade på att samla in data baserat på dina specifika krav, allt från läkares diktering till patient-läkare och vi säkerställer att data är korrekta och mest relevanta för ditt projekt.
- Shaip erbjuder en stor katalog av förinsamlade medicinska datauppsättningar, inklusive över 250,000 XNUMX timmars läkardiktering och transkriberade patient-läkarsamtal.
- Våra datauppsättningar täcker ett brett utbud av accenter, dialekter och medicinska specialiteter från över 60 länder.
- Alla våra datauppsättningar är avidentifierade och följer HIPAA Safe Harbor-riktlinjer, vilket säkerställer att patientens integritet skyddas.
För att utforska vårt utbud av medicinska taldataset från hyllan, besök vår Medicinsk datakatalog. Här kan du hitta en mängd olika högkvalitativa ljud- och transkriptionsdatauppsättningar redo att driva dina AI-lösningar inom sjukvården.
