云知声进军医疗产业 打造国内首个专有语音识别引擎

icon 2014-01-21 15:53:16
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摘要:目前,智能语音已经广泛应用在移动互联网、教育、智能家电、车载导航等领域,但是在医学内容的语音识别上一直处于空白,一次专项调查发现有50%以上的住院医生平均每天用于写病历的时间达四小时以上,其中还有相当一部分医生写病历的时间超过七小时。

  

云知声语音识别引擎在杏树林“病历夹”产品上的应用
云知声语音识别引擎在杏树林“病历夹”产品上的应用

    目前,智能语音已经广泛应用在移动互联网、教育、智能家电、车载导航等领域,但是在医学内容的语音识别上一直处于空白,一次专项调查发现有50%以上的住院医生平均每天用于写病历的时间达四小时以上,其中还有相当一部分医生写病历的时间超过七小时。虽然病历书写是行医的必备工作,但不可否认:大量的病历相关工作不仅让很多医生苦不堪言更是极大的影响医院的工作效率,增加医院的人力成本。

  多年来医生一直都是运用传统的听写方式来记录病人的病史记录和处方开写。现在智能语音技术服务商云知声打破了这一现状,云知声联合国内领先的移动医疗团队杏树林,联合开发了医学专业领域的第一个中文语音识别引擎,建立电子病历实现快速录入。这一举措标志着云知声在智能家电、移动互联网、车载导航等领域获得成功之后的又一发力重点。

  智能医疗呈爆发式增长,前景广阔

  在欧美等发达国家,医疗成本十分高昂,如何提高医生的工作效率一直是各类医疗机构关注的重点。智能语音识别技术便是运用高科技手段提高医生工作效率的一个典型例子。目前全美数百家医院通过使用美国语音识别巨头Nuance公司的计算机辅助医学听写服务产品实现了让医生和护士通过语音输入病历,实时地看到文字内容的功能,自动识别率高达97%。后台审阅人员审阅后,正确率可以接近100%。正是得益于此,医生输入病历效率提高超过50%,而医院则节省超过100万美元的开支。

  语音技术的不断发展和提升吸引越来越多的公司进军医疗行业,但这是一个对精准性要求非常高的领域。

  智能语音技术是人工智能的研究领域之一,其原理涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科,研究周期长,投入成本大,技术壁垒高。由于中文的特殊性,中文医学领域的语音识别难度更大,云知声此次研发的医学专业中文语音识别引擎针对医学数据库(数百万的医学专有名词、数千小时的语料积累、极其复杂的中英文混合表述方式)做了大量模型优化,对医学专业内容的一次性识别率达到93%,同时辅以云端语义校正技术,整体识别率接近100%。

  智能语音在医疗领域是刚需,大有可为

  在全球医疗信息化的大势所趋下,我国的数字医疗、健康物联网等医疗信息产业的发展正风生水起。医疗信息化带来的巨大“金矿”令人雀跃。可以预见,未来医学领域的语音识别引擎在电子病历、医生的模板化开方、读卡收费等所有环节都有用武之地。

  毫无疑问,云知声研发的医学语音识别系统能有效帮助医生快速记录病历,把医生朋友从“病历海”中解放出来,而且有更多的时间和精力用于问诊和学习,节省宝贵的人力成本,提高生产力。未来,云知声会在医疗行业持续发力,优化语音识别引擎在医疗行业的应用场景和功能,深化合作,让医疗更智能更高效。

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