Nowoczesna medycyna: przełom w pracy dzięki technologii rozpoznawania mowy w środowisku medycznym

WarsawTechnologia zamiany mowy na tekst (STT) zyskuje na znaczeniu w sektorze zdrowia, zwiększając efektywność pracy oraz precyzję danych. Badania Bożeny Kostek z Politechniki Gdańskiej koncentrują się na aplikacjach tej technologii w medycynie. Choć narzędzia STT wspierają wiele codziennych zadań, mają również ogromny potencjał, by zrewolucjonizować praktyki medyczne. Prace Kostek wskazują na potrzebę stworzenia systemów STT, które potrafią prawidłowo rozumieć terminologię medyczną w różnych językach i akcentach, szczególnie w zatłoczonych miejscach, takich jak szpitale.

Aby rozwiązać te problemy, należy zwrócić uwagę na kilka kluczowych czynników:

• Adaptacja językowa: Systemy rozpoznawania mowy muszą być trenowane na zróżnicowanych zestawach danych językowych, w szczególności uwzględniających terminologię medyczną.
• Redukcja hałasu otoczenia: Algorytmy wymagają ulepszeń w celu eliminacji hałasu tła typowego dla środowisk szpitalnych.
• Dokładność słownictwa medycznego: Modele powinny lepiej radzić sobie z wyspecjalizowanymi słownictwami, w tym z używanymi w różnych dziedzinach medycyny skrótami.

Modele STT (rozpoznawania mowy) działają lepiej z językiem angielskim ze względu na większą dostępność danych treningowych. Tworzenie podobnych systemów dla języków takich jak polski i czeski wymaga znacznych inwestycji w zbieranie danych i trenowanie modeli. Skupienie się na tych językach może pomóc w opracowaniu systemów STT, które będą przydatne w wielu medycznych placówkach na całym świecie.

Zobacz również:

3 lutego 2025 · 01:32

Ołów w starożytnej Grecji jako świadek zmian społecznych i rozwoju technologii

Wykorzystanie technologii rozpoznawania mowy w szpitalach i przychodniach przynosi wiele korzyści, takich jak poprawa opieki nad pacjentami. Skraca czas potrzebny lekarzom i pielęgniarkom na pisanie notatek, umożliwiając im poświęcenie więcej czasu pacjentom oraz dokładniejsze stawianie diagnoz. Taka zmiana może również zmniejszyć zmęczenie i stres, z którymi personel medyczny często musi mierzyć się na co dzień.

Połączenie systemów rozpoznawania mowy z elektronicznymi kartotekami medycznymi może uprościć procesy pracy oraz zapewnić dokładniejsze i pełniejsze dane pacjentów. Taka integracja pomaga zmniejszyć liczbę błędów popełnianych przy ręcznym wprowadzaniu informacji i poprawia jakość opieki zdrowotnej.

Badania nad różnorodnymi językami i dialektami są kluczowe dla rozwoju technologii przekształcającej mowę na tekst (STT) w sektorze ochrony zdrowia. Współpraca międzynarodowa, taka jak między polskimi naukowcami a Uniwersyteckim Szpitalem w Brnie, pokazuje, jak globalne partnerstwo może ulepszyć tę technologię. W miarę doskonalenia się systemów STT, mogą one stać się istotnym elementem opieki zdrowotnej, rewolucjonizując sposób, w jaki pracownicy medyczni korzystają z danych i opiekują się pacjentami.