Распознавание речи в сфере здравоохранения: применение и возможности

В области медицинских инноваций сейчас активно развивается использование технологий распознавания речи, которые значительно упрощают работу медицинского персонала. Эти технологии, основанные на обработке естественного языка (NLP), позволяют распознавать, систематизировать и анализировать данные, выраженные в форме человеческой речи. Источник данных может быть разнообразным, включая тексты медицинских карт или изображения рентгеновских снимков.

С увеличением функциональности современных NLP-систем, их популярность на рынке продолжает расти. По данным исследования MarketsandMarkets за 2018 год, ожидается, что рынок NLP увеличится на 16% к 2021 году, достигнув общего объема в 16 миллиардов долларов. Компании, такие как NEC, Microsoft и IBM, активно инвестируют в разработку и улучшение своих NLP-решений. Эти технологии предоставляют учреждениям здравоохранения возможности для улучшения качества услуг, оптимизации процессов и повышения эффективности лечения пациентов.

Внедрение технологий распознавания речи в медицине: перспективы и вызовы

Распознавание образов

Технологии распознавания речи, способные структурировать информацию, становятся незаменимыми в сферах, где преобладают большие объемы неструктурированных данных. Примеры таких данных включают электронные письма, информацию из социальных сетей, XML-данные, файлы видео, аудио и изображений, а также данные GPS и спутниковые снимки. В медицинской сфере активно разрабатывается применение технологий обработки естественного языка (NLP) для анализа томографий и других медицинских изображений.

Распознавание текстов

Медицинские учреждения могут применять NLP для обработки медицинских текстов, которые также являются примерами неструктурированных данных. Структурирование таких материалов, как медицинские карты, научные статьи, описания заболеваний и клинические рекомендации, может значительно облегчить доступ к информации и улучшить качество работы здравоохранения.

Важно!  Следует учесть, что около 80% информации в электронных медицинских картах на данный момент остается неструктурированной, согласно информации от The Huffington Post. В системе ЕМИАС, например, зарегистрировано более 6,3 миллиона электронных медицинских карт москвичей, данные в которых также нуждаются в структуризации. К сожалению, использование технологий распознавания речи для многих задач связано с необходимостью разработки сложных, нестандартных алгоритмов распознавания. Так, типовые решения часто не способны адекватно интерпретировать динамику развития болезни из неструктурированных описаний истории болезни. Даже продвинутые решения крупных поставщиков технологий показывают свои ограничения и эффективны только в работе с ограниченным набором текстов.

Роль технологий распознавания речи в управлении медицинской информацией

Обработка неструктурированных данных

Способность технологий распознавания речи структурировать информацию сделала их чрезвычайно важными в секторах, где обрабатываются масштабные массивы неструктурированных данных. К таким данным относятся электронные письма, контент из социальных сетей, данные в формате XML, медиафайлы, координаты GPS и спутниковые снимки. В медицине, например, технологии NLP активно применяются для анализа томографий и других медицинских изображений.

Распознавание медицинских текстов

Здравоохранительные учреждения могут использовать NLP для обработки медицинских текстов, таких как медицинские карты, научные статьи и клинические рекомендации. Это значительно облегчает доступ к информации и повышает эффективность работы медицинских организаций.

Важно!

На данный момент, около 80% информации в электронных медицинских картах не структурировано, как указывает The Huffington Post. В системе ЕМИАС зарегистрировано более 6,3 млн. медицинских карт, которые требуют структуризации. К сожалению, применение технологий распознавания речи для многих задач требует разработки сложных, нестандартных алгоритмов. Даже специализированные решения крупных производителей имеют свои ограничения и справляются лишь с ограниченным набором текстов.

Распознавание запросов пациентов

Запись на прием, уточнение адресов, информация о акциях и стоимости услуг, а также первичный сбор анамнеза — это стандартные задачи, которые обычно выполняют специалисты по телефону или при личном общении с пациентом. Однако с помощью чат-ботов в мессенджерах или на веб-сайтах эти задачи могут быть выполнены более эффективно.

Чат-боты первым делом преобразуют вопрос клиента в структурированный запрос, затем обращаются к базе знаний для получения ответа и переводят его обратно в речь. Несмотря на значительные успехи в развитии NLP, качество ответов ботов напрямую зависит от содержания их базы знаний. Внедрение единой системы управления знаниями для операторов колл-центра и чат-ботов уже привело к повышению качества обслуживания, например, в Тель-Авивском медицинском центре Сураски, где после внедрения такой системы качество обслуживания увеличилось на 15%, а продажи новых услуг — на 8%.

Важная будущая роль голосовых помощников заключается в возможности сбора первичного анамнеза, что традиционно занимает до 60% времени врача. Это позволяет значительно сэкономить время и ресурсы, так как большинство пациентов предпочитает голосовое общение другим методам сбора информации.

Важно! Голосовые помощники, такие как Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri и Яндекс Алиса, постепенно становятся все более популярными и находят применение в умных колонках, которые предоставляют новые возможности для бизнеса. В медицинских учреждениях уже установлены специальные терминалы, или инфоматы, которые помогают пациентам записываться к врачу и узнавать расписание работы специалистов. Однако многие пациенты, особенно пожилого возраста, испытывают трудности в использовании таких устройств из-за непривычки к новым технологиям.

Внедрение голосовых помощников может упростить взаимодействие пациентов с медицинскими системами, устраняя необходимость постоянного присутствия медицинского персонала для помощи в работе с инфоматами. Это не только улучшит качество обслуживания, но и сократит операционные расходы учреждений.

В России компании, такие как KMS Lighthouse, работают над интеграцией голосовых помощников, например «Яндекс.Станция» с Алисой, в медицинские информационные системы через «Яндекс.Диалоги». Такая интеграция позволяет помощникам выполнять те же функции, что и инфоматы, но с использованием голосового управления, что делает взаимодействие с системой более приятным и доступным для всех категорий пациентов.

В целом, применение голосовых технологий и базы знаний в сочетании с умными колонками и инфоматами создает мощного цифрового помощника, который может значительно улучшить качество и доступность медицинских услуг, освобождая медицинский персонал от рутины и увеличивая эффективность их работы.

Изучайте новые направления
Подпишитесь на рассылку!
Ваша почта
Пожалуйста, введите корректный адрес email.
Вы должны согласиться с условиями для продолжения