यस्तो संसारको कल्पना गर्नुहोस् जहाँ डाक्टरहरूले अब बिरामी नोटहरू टाइप गर्न घण्टौं बिताउनु पर्दैन बरु एउटा उपकरणमा बोल्नु पर्छ र उनीहरूले बोल्ने बित्तिकै तिनीहरूका शब्दहरू पाठ बन्छन्! चिकित्सा भाषण मान्यता, स्वास्थ्य सेवा कागजात मा एक धेरै शक्तिशाली प्राविधिक नवीनता संग के भइरहेको छ।
मेडिकल स्पीच रिकग्निशनले हरेक मेडिकल प्रोफेशनलले सामना गर्ने गम्भीर समस्या समाधान गर्ने लक्ष्य राख्छ र त्यो भनेको बिरामीको रेकर्डदेखि उपचार योजनाहरूसम्मको ठूलो मात्रामा डाटा व्यवस्थापन गर्न निरन्तर दबाब हो।
यो जहाँ मेडिकल स्पीच रिकग्निसन सफ्टवेयर तस्वीरमा आउँछ जुन डाक्टरले भनेको कुरालाई वास्तविक समयमा पाठमा रूपान्तरण गर्न डिजाइन गरिएको हो। यस तरिकाले, चिकित्सा पेशेवरहरूले बिरामीको निदानमा बढी ध्यान केन्द्रित गर्न सक्छन् र नोटहरू लेख्नमा कम।
मेडिकल स्पीच रिकग्निसन भनेको के हो?
मेडिकल स्पीच पहिचानलाई भ्वाइस-टु-स्पीचको रूपमा बुझ्न सकिन्छ तर अत्यन्त सटीक र मुख्य रूपमा चिकित्सा उद्देश्यका लागि विकसित गरिएको छ।
जसरी यो स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रमा प्रयोग गरिन्छ, शुद्धता सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण पक्ष हो र अत्यधिक सटीकता प्राप्त गर्न, यसले स्वचालित वाक् पहिचान र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) जस्ता प्रविधिहरू प्रयोग गर्दछ।
त्यसो गरेर, तपाईंले डाक्टरको सल्लाह, निदान, प्रिस्क्रिप्शन, र अन्य स्वास्थ्य सेवा-सम्बन्धित कागजातहरू सही रूपमा ट्रान्सक्राइब गर्न सक्नुहुन्छ।
यसको मूलमा, मेडिकल स्पीच रिकग्निसन सफ्टवेयर जटिल मेडिकल शब्दावलीहरू सफलतापूर्वक ट्रान्सक्राइब गर्न र कुनै त्रुटिहरू कम गर्न विभिन्न भाषाहरू र उच्चारणहरू बुझ्न डिजाइन गरिएको हो। यहाँ महत्त्वपूर्ण पक्ष यो संग एकीकृत गर्न सकिन्छ इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य अभिलेख (EHR) कागजात प्रक्रियालाई सुव्यवस्थित गर्न प्रणालीहरू।
चिकित्सा भाषण मान्यता को लाभ
यहाँ मेडिकल स्पीच पहिचान प्रयोग गर्ने केही प्रमुख फाइदाहरू छन्।
समय घट्यो
मेडिकल स्पीच रिकग्निसनको मद्दतले, डाक्टरहरूले टाइप गर्न सक्ने भन्दा तीन गुणा छिटो बोल्न सक्छन् जसले तिनीहरूलाई कागजातहरू धेरै छिटो पूरा गर्न अनुमति दिन्छ।
सुधारिएको शुद्धता
यी प्रणालीहरूले NLP जस्ता उन्नत मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्दा, तिनीहरूले बिरामीहरू र डाक्टरहरूलाई आश्वासन दिन्छन् कि अन्तिम आउटपुट त्रुटिहरूको कम सम्भावनाहरूसँग सही हुनेछ।
बिरामीलाई बढी ध्यान दिनुपर्छ
कागजातमा कम समयको साथ, डाक्टरहरूले बिरामीको समस्या बुझ्न र गुणस्तर अन्तरक्रियाको लागि समय पाउन सक्छन्।
डाक्टरहरूमा तनाव कम गर्दछ
नोट लिने जस्ता दोहोरिने कार्यहरू स्वचालित गर्नाले डाक्टरहरू बीचको बर्नआउट कम गर्न मद्दत गर्दछ।
EHR के साथ एकीकरण
बहु मेडिकल स्पीच पहिचान प्रणालीहरूले EHR प्लेटफर्महरूसँग प्रत्यक्ष एकीकरणको सुविधा दिन्छ। यस तरिकाले, डाटाबेस कुनै पनि म्यानुअल डाटा प्रविष्टि बिना वास्तविक समयमा अपडेट हुन्छ।
मेडिकल स्पीच मान्यता पछाडिको विज्ञान: यसले कसरी काम गर्छ?
तपाईंले मेडिकल स्पीच पहिचानको लागि कुन सफ्टवेयर प्रयोग गरिरहनुभएको छ भन्ने आधारमा प्रक्रिया फरक हुन सक्छ, समग्र पद्धति सबैमा समान रहन्छ। हामीले प्रक्रियालाई चार सरल चरणहरूमा तोडेका छौं:
चरण 1: स्वचालित वाक् पहिचान (ASR)
यो मेडिकल स्पीच रिकग्निसनमा पहिलो चरण हो जसलाई स्वचालित वाणी पहिचान भनिन्छ। यहाँ प्रणालीले बोल्ने शब्दहरू खिच्नेछ र तिनीहरूलाई डिजिटल ढाँचामा रूपान्तरण गर्नेछ। यो सम्पूर्ण वाणीलाई फोनेम भनिने साना ध्वनी भागहरूमा विभाजन गरेर गरिन्छ।
एकचोटि प्रणालीमा फोनेमहरू भएपछि, यसले ती फोनमहरूलाई शब्द र वाक्यांशहरूको ठूलो डाटाबेसमा पाठको सही अर्थ बुझ्नको लागि तुलना गर्नेछ।
चरण २: प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP)
भाषणलाई पाठमा रूपान्तरण गरिसकेपछि, मेडिकल स्पीच रिकग्निसन (NLP) को अर्को चरण सुरु हुन्छ। NLP ले प्रणालीलाई कुराकानीको सन्दर्भ बुझ्न अनुमति दिन्छ।
उदाहरण को लागी, चिकित्सा वार्तालापमा, परम्परागत प्रणालीले "उच्च रक्तचाप" र "हाइपोटेन्सन" जस्ता समान शब्दहरू बीच भिन्नता गर्न सक्षम नहुन सक्छ तर NLP को साथ, सफ्टवेयरले वार्तालाप अनुसार सही शब्द प्रयोग गरिएको छ भनेर छुट्याउन र सुनिश्चित गर्न सक्छ।
चरण ३: मेसिन लर्निङ (ML)
केहि समय मा, कुनै पनि अन्य सफ्टवेयर जस्तै, मेशिन शिक्षा चिकित्सा भाषण मान्यता को एक अभिन्न अंग भएको छ। हाम्रो अवस्थामा, ML प्रयोग गरिन्छ ताकि सफ्टवेयर अझ सटीक हुन्छ किनकि यसले ML मार्फत प्रयोगकर्ता इनपुटबाट सिक्छ।
यस चरणको माध्यमबाट, प्रणालीले विशेष उच्चारण, बोल्ने तरिका, र चिकित्साका विभिन्न क्षेत्रहरूमा विशिष्ट चिकित्सा शब्दावलीलाई कसरी अनुकूलन गर्ने भनेर सिक्छ। यहाँ ध्यान दिनुपर्ने महत्त्वपूर्ण कुरा यो हो कि यो निरन्तर प्रक्रिया हो जसद्वारा प्रणालीले सटीकता सुधार गर्न र समयसँगै त्रुटिहरू कम गर्न सिक्छ।
चरण 4: इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य रेकर्ड (EHR) सँग एकीकरण
सबै फाइदाहरू मध्ये, मेडिकल स्पीच पहिचानको सबैभन्दा ठूलो र महत्त्वपूर्ण फाइदा भनेको इलेक्ट्रोनिक हेल्थ रेकर्डहरू (EHR) सँग एकीकृत गर्ने क्षमता हो। र अन्तिम चरणमा, तपाईले यस प्रकार्यलाई डेटालाई एकीकृत गर्न प्रयोग गर्नुहुन्छ जुन पहिलेका चरणहरूबाट EHR मा फिल्टर गरिएको र राम्रोसँग ट्युन गरिएको छ।
यस तरीकाले, चिकित्सा पेशेवरहरूले म्यानुअल प्रयासहरू बिना बिरामी जानकारी सिधै इनपुट गर्न सक्छन् जुन आफैंमा सबैभन्दा ठूलो फाइदा हो।
चिकित्सा भाषण मान्यता को जटिलताहरु
हामीले पहिले छलफल गरेका धेरै फाइदाहरूको बावजुद, त्यहाँ केही चुनौतिहरू छन् जुन मेडिकल स्पीच पहिचान प्रविधि लागू गर्न सम्बन्धित छन्:
चिकित्सा शब्दावली
हामी सबैलाई थाहा छ, चिकित्सा भाषा चुनौतीपूर्ण र शब्दजालले भरिएको छ। यस कारणले गर्दा, एक सामान्य वाक् पहिचान सफ्टवेयरले सही शब्दहरू उठाउन सक्षम नहुन सक्छ। यो प्रणालीहरूमा चिकित्सा शब्दकोशहरू एकीकृत गरेर समाधान गर्न सकिन्छ।
एक्सेन्ट र स्पीच ढाँचाहरू
प्रत्येक भाषामा धेरै बोलीहरू छन् जसले सफ्टवेयरलाई गलत शब्दहरू ट्रान्सक्राइब गर्न नेतृत्व गर्न सक्छ। यसलाई समाधान गर्ने सबैभन्दा प्रभावकारी तरिका भनेको मेसिन लर्निङको लुपमा एकीकरण गर्नु हो जसले गर्दा तपाईंको प्रणालीले समयसँगै प्रयोगकर्ताको उद्देश्य बुझ्न सक्छ।
लागत
उच्च-गुणस्तरको चिकित्सा वाणी पहिचान प्रणालीहरू प्रयोग गर्नु स्वास्थ्य सेवा सुविधाहरू, विशेष गरी साना क्लिनिकहरू वा अभ्यासहरूको लागि धेरै महँगो हुन सक्छ।
Shaip को साथ तपाईंको व्यवसायलाई सशक्त बनाउँदै
Shaip सँग मेडिकल स्पीच डाटा सङ्कलनको ठूलो सङ्कलन छ र ग्राहकहरूलाई तिनीहरूको विशेष आवश्यकताहरू पूरा गर्न अनुकूलित समाधानहरू प्रदान गर्दछ। तपाईंले स्वास्थ्य सेवाको लागि AI मोडेलहरू विकास गर्दै हुनुहुन्छ वा तपाईंको अवस्थित प्रणालीलाई सुधार गर्न चाहनुहुन्छ भने फरक पर्दैन, हामी तपाईंको मेडिकल स्पीच पहिचान टेक्नोलोजीलाई शक्ति दिन उच्च-गुणस्तरको, डोमेन-विशिष्ट डेटा प्रदान गर्छौं।
यहाँ केहि कारणहरू छन् किन तपाईंले मेडिकल स्पीच पहिचानको लागि शाइप छनौट गर्नुपर्छ:
- हामी चिकित्सकको श्रुतलेखदेखि बिरामी-डाक्टरसम्मका तपाईंको विशेष आवश्यकताहरूमा आधारित डाटा सङ्कलन गर्नमा विशेषज्ञ छौं र हामी डाटा तपाईंको परियोजनासँग सही र सबैभन्दा सान्दर्भिक छ भनी सुनिश्चित गर्छौं।
- Shaip ले 250,000 घण्टा भन्दा बढी चिकित्सक श्रुतलेख र ट्रान्सक्रिप्ट गरिएको बिरामी-डाक्टर कुराकानीहरू सहित पूर्व-संकलित मेडिकल डेटासेटहरूको एक विशाल सूची प्रदान गर्दछ।
- हाम्रा डेटासेटहरूले ६० भन्दा बढी देशहरूका उच्चारण, बोली र चिकित्सा विशेषताहरूको विस्तृत दायरालाई समेट्छ।
- हाम्रा सबै डाटासेटहरू पहिचान गरिएका छैनन् र HIPAA सुरक्षित हार्बर दिशानिर्देशहरू पालन गर्छन्, यो सुनिश्चित गर्दै कि बिरामीको गोपनीयता सुरक्षित छ।
हाम्रो अफ-द-शेल्फ मेडिकल स्पीच डेटासेटहरूको दायरा अन्वेषण गर्न, हाम्रो भ्रमण गर्नुहोस् मेडिकल डाटा क्याटलग। यहाँ, तपाइँ तपाइँको स्वास्थ्य सेवा AI समाधानहरु लाई शक्ति प्रदान गर्न को लागी तयार उच्च गुणस्तर अडियो र ट्रान्सक्रिप्ट डेटासेट को एक किस्म पाउन सक्नुहुन्छ।
