Imaginemos un mundo en el que los médicos ya no tuvieran que pasar horas escribiendo las notas de sus pacientes, sino que en lugar de ello hablaran en un dispositivo y vieran cómo sus palabras se convertían en texto a medida que hablaban. Eso es exactamente lo que está sucediendo con el reconocimiento de voz médico, una innovación tecnológica muy poderosa en la documentación sanitaria.
El reconocimiento de voz médica tiene como objetivo resolver un problema crítico al que se enfrenta todo profesional médico: la presión constante de gestionar grandes cantidades de datos, desde registros de pacientes hasta planes de tratamiento.
Aquí es donde entra en juego el software de reconocimiento de voz médico, diseñado para convertir en texto en tiempo real lo que dice el médico. De esta manera, los profesionales médicos pueden centrarse más en diagnosticar al paciente y menos en escribir notas.
¿Qué es el reconocimiento de voz médica?
El reconocimiento de voz médico puede entenderse como una conversión de voz a voz, pero es extremadamente preciso y está desarrollado principalmente para fines médicos.
Como se utiliza en el sector sanitario, la precisión es el aspecto más importante y para conseguir la máxima precisión, se utilizan tecnologías como el reconocimiento automático de voz y el procesamiento del lenguaje natural (PNL).
Al hacerlo, puede transcribir con precisión los consejos del médico, diagnósticos, recetas y otra documentación relacionada con la atención médica.
En esencia, el software de reconocimiento de voz médica está diseñado para transcribir con éxito terminologías médicas complejas y comprender varios idiomas y acentos para reducir los errores. El aspecto importante aquí es que se puede integrar con Registros electrónicos de salud (EHR) sistemas para agilizar el proceso de documentación.
Beneficios del reconocimiento de voz en medicina
A continuación se presentan algunos beneficios clave del uso del reconocimiento de voz médica.
Tiempo reducido
Con la ayuda del reconocimiento de voz médica, los médicos pueden hablar hasta tres veces más rápido de lo que escriben, lo que les permite completar la documentación mucho más rápidamente.
Precisión mejorada
Como estos sistemas utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático, como PNL, garantizan a los pacientes y a los médicos que el resultado final será preciso y habrá menos posibilidades de errores.
Más atención al paciente
Al reducir el tiempo dedicado a la documentación, los médicos pueden involucrarse más en la comprensión del problema del paciente y tener tiempo para interacciones de calidad.
Reduce el estrés de los médicos
La automatización de tareas repetitivas, como la toma de notas, ayuda a reducir el agotamiento entre los médicos.
Integración con HCE
Los sistemas de reconocimiento de voz en medicina permiten la integración directa con plataformas de EHR. De esta manera, la base de datos se actualiza en tiempo real sin necesidad de introducir datos manualmente.
La ciencia detrás del reconocimiento de voz médica: ¿Cómo funciona?
Si bien el proceso puede variar según el software que utilice para el reconocimiento de voz médico, la metodología general es similar en todos los casos. Hemos dividido el proceso en cuatro sencillos pasos:
Paso 1: Reconocimiento automático de voz (ASR)
Este es el primer paso en el reconocimiento de voz médico, que se denomina reconocimiento automático de voz. En este caso, el sistema capturará las palabras habladas y las convertirá a formato digital. Esto se hace dividiendo todo el habla en pequeños fragmentos de sonido llamados fonemas.
Una vez que el sistema tiene los fonemas, comparará esos fonemas con la gran base de datos de palabras y frases para comprender el significado correcto del texto.
Paso 2: Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Una vez que el habla se convierte en texto, comienza el siguiente paso en el reconocimiento de voz médica (PNL). El PNL permite que el sistema comprenda el contexto de la conversación.
Por ejemplo, en la conversación médica, el sistema tradicional podría no ser capaz de diferenciar entre términos similares como “hipertensión” e “hipotensión”, pero con PNL, el software puede diferenciar y garantizar que se utilice el término correcto según la conversación.
Paso 3: Aprendizaje automático (ML)
Con el tiempo, como cualquier otro software, el aprendizaje automático se ha convertido en una parte integral del reconocimiento de voz en el ámbito médico. En nuestro caso, se utiliza el aprendizaje automático para que el software sea más preciso a medida que aprende de la información ingresada por el usuario a través del aprendizaje automático.
A través de este paso, el sistema aprende a adaptarse al acento, la forma de hablar e incluso la jerga médica específica de los diferentes campos de la medicina. Lo importante es destacar que este es un proceso continuo mediante el cual el sistema aprende a mejorar la precisión y reducir los errores con el tiempo.
Paso 4: Integración con registros médicos electrónicos (EHR)
De todas las ventajas, la mayor y más importante del reconocimiento de voz médico es la capacidad de integrarse con los registros médicos electrónicos (EHR). Y en el paso final, se utiliza esta función para integrar los datos filtrados y ajustados de los pasos anteriores en los registros médicos electrónicos.
De esta manera, los profesionales médicos pueden ingresar directamente la información del paciente sin esfuerzo manual, lo que constituye la mayor ventaja.
Las complejidades del reconocimiento de voz en medicina
A pesar de los múltiples beneficios que analizamos anteriormente, existen algunos desafíos asociados con la implementación de la tecnología de reconocimiento de voz médica:
Terminología Medica
Como todos sabemos, el lenguaje médico es complejo y está lleno de jerga. Por este motivo, es posible que un software de reconocimiento de voz típico no sea capaz de detectar las palabras correctas. Esto se puede solucionar integrando diccionarios médicos en los sistemas.
Acentos y patrones del habla
Cada idioma tiene múltiples dialectos que pueden hacer que el software transcriba palabras incorrectas. La forma más eficaz de resolver esto es la integración del aprendizaje automático en el ciclo para que el sistema pueda comprender la intención del usuario a lo largo del tiempo.
Costo
Implementar sistemas de reconocimiento de voz médica de alta calidad puede resultar muy costoso para los centros de atención médica, especialmente para clínicas o consultorios pequeños.
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