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电子病历录入让大夫发狂？No！语音录入一键解忧~跟着语音技能于医疗范畴的广泛运用，它为医疗信息的录入提供了新的解决方案。
作者： 年夜康健派编纂来历： 年夜康健派2018-10-11 11:53:16
跟着语音技能于医疗范畴的广泛运用，它为医疗信息的录入提供了新的解决方案。
来看下提供相干办事的行业巨头以及草创公司盘货，阐发他们怎样哄骗语音技能解决电子病历记载的痛点。
Medscape对于15000名美国执业大夫举行了查询拜访，近三分之二的大夫暗示本身感应职业疲倦（42%）、情绪低沉（15%）或者二者兼而有之（14%）。
重要缘故原由包孕临床大夫必需处置惩罚各类繁杂的医疗文件（56%）和破费年夜量时间将患者信息输入电子康健记载中（24%）。而语音及人工智能技能正于解决该痛点。
而这无疑会成为一个很年夜的市场。
大夫职业疲倦的重要缘故原由：
电子病历信息录入复杂耗时
于已往十年里，跟着电子病历（EHR：Electronic Health Record）于美国的普及，医疗保健范畴发生了庞大变迁。大夫们平均天天事情11个小时，此中6小时花于处置惩罚电子病历上，只要1.5小时用在处置惩罚纸质文件。
可是，此刻年夜大都EHR体系被设计成为了重大繁杂的账单体系，而不是包孕就医、住院、药房、账单、报销等环节于内的专一在患者照顾护士的体系，其可用性以及效率也遭到了影响。
这带来的繁杂性以及耗时性是大夫职业疲倦以及事情不满足的首要缘故原由，也是现今医疗行业亟待解决的问题之一。
去年9月，揭晓于Annals of Family Medicine上的一篇研究显示，低级照顾护士医师破费于EHR上的时间跨越总事情时间的一半，这象征着，他们将年夜部门的精神以及留意力都投入到所谓的 行政 使命上。
而职业疲倦会致使患者满足度、大夫照顾护士品质降低，和医疗过错率、医疗变乱危害、医师以及员工流掉率升高。此外，它还与医师药物滥用以及医师自尽有关。
虽然孕育发生职业疲倦的缘故原由是多方面的，好比病院收购医疗机构、药品价格上涨、《平价医疗法案》的实行、付出体式格局逐渐向基在价值的模式改变。
但记载患者就医环境的历程繁琐耗时，会影响与患者面临面交流和临床医治的效果。而医疗数据的爆炸式增加，也让大夫很难获取以及治理有价值的患者信息，从而改良患者的康健状态。
是以，应答大夫于整个事情流程中碰到的应战，优化现有电子病历的录入历程，对于提高总体效率以及医疗办事品质、降低医疗成本至关主要。研究公司Technavio发布陈诉称，到2020年，全世界病院收入将跨越720亿美元，复合年增加率为6%，而语音辨认技能是病院规划的一年夜鞭策力。
愈来愈多的医疗办事提供商加年夜了对于语音辨认技能的投资。好比，拥有五家病院以及两家年夜型医疗中央的Premier Health，破费了160万美元来开发与Epic集成的语音辨认软件。它帮忙大夫减轻事情承担，天天节约90分钟摆布的时间。因为更高效的事情流程，这个软件帮忙Premier Health节约了约130万美元的医疗用度。
语音是一个愈来愈受接待的功效，于医疗保健范畴尤为合用。
DRG Digital | Manhattan Research对于2784名大夫举行了查询拜访，23%的人暗示他们于事情中使用语音助手，好比苹果的Siri以及亚马逊的Alexa.此中又有29%的大夫说他们使用的语音助手体系是EHR的一部门。
这些数据注解，跟着愈来愈多的开发职员专门为临床事情创立语音东西，语音技能将为医疗信息的转录提供解决方案。
行业巨头与草创公司
怎样解决电子病历录入痛点
经由过程梳理触及电子病历语音录入办事的几家年夜型企业 google、亚马逊、科年夜讯飞、云知声、Nuance，和专一这一范畴的新兴竞争者 Saykara、Suki、Notable.
医疗语音技能范畴至公司结构环境
医疗语音技能范畴草创企业
电商巨头亚马逊正于研究怎样哄骗语音技能，为电子病历中输入以及提取数据提供帮忙，实现高效的信息交流。
Alexa运用平台拥有来自Mayo Clinic（梅奥诊所）以及Libertana等机构的轻量级医疗运用步伐，可以回覆医疗问题、于紧迫环境下发送警报，并帮忙用户与照顾护士职员沟通。
语音助手Alexa还可以集成到电子病历中，成为一个被动的记载者。亚马逊正于美国各地的病院举行实验，包孕Northwell、Mass General以及Boston 's Children 's Hospital.
然而，因为Alexa还不切合HIPAA尺度，该软件完成的使命凡是仅限在非可辨认的用途，例如外科大夫的查抄清单、患者的疾病以及药物信息和病院信息。假如Alexa切合HIPAA尺度，用途可以获得进一步扩大。
全世界最年夜的语音辨认技能公司Nuance推出的医疗解决方案已经经笼罩了全美72%的医疗机构，客户普遍全世界30多个国度，共得到3亿多医患交流数据，每一年为跨越50万名大夫、1万家医疗机构提供办事。
旗下产物Dragon Medical One致力在为临床专业人士提供语音导航文件体系以及运用步伐，以实现与患者举行全新交流的方针。相干技能的应用极年夜地提高了大夫诊断的事情效率，使患上患者病情收罗事情倏地、矫捷而正确。
google于今朝举行的一项AI研究中，阐发了216221份住院病例，触及114003名病人和跨越460亿个数据点，为各类临床情景创立正确以及可扩大的猜测。基在这项研究，google还于开发用在临床记载的语音辨认体系，经由过程构建主动语音辨认技能模子，改良电子康健记载的语音转录历程。
2017年4月，科年夜讯飞与中国医学科学院北京协以及医学院签订周全战略互助框架和谈，这注解科年夜讯飞的聪明医疗相干技能，如口腔科语音电子病历体系正式于北京协以及医学院落地使用。
于这次战略互助和谈签订前，上述的口腔科语音电子病历体系已经经有过实验以及落地。整个体系包孕一个可以夹于大夫领口的医学麦克风，一个可以装于大夫口袋的发射器，另有一个可以插于大夫事情电脑上的吸收器。于接诊历程中，大夫只需要以口述的体式格局说出患者的病历，大夫的事情电脑上就会主动天生布局化的电子病历。以后，只需大夫对于电子病历内容举行简朴修改确认，便可打印提供应患者，并完成电子档生存。
云知声智能医疗语音录入体系以面向医疗范畴的高机能辨认引擎为根蒂根基，经由过程语音来高效处置惩罚年夜量文本录入事情，经由过程语音以及手持装备上的功效键与院内HIS、PACS体系等交互起来。大夫经由过程语音录入体式格局可以有用防止复制粘贴操作，规范病历输入，增长病历输入保险性。
今朝，这个体系可以有用节约大夫跨越38%的时间。面向医疗的总体方案推出以来，云知声已经经于天下20多家有代表性的年夜型综合三甲病院正式上线使用，这些病院漫衍于华中、华北、华南、西部等地，此中包孕北京协以及病院、北年夜人平易近病院、第四军医年夜学西京病院、喷鼻港年夜学深圳病院等，另有约40家病院正处在试运转阶段。
差别在以上的年夜型企业零丁推出语音办事，Saykara、Suki、Notable几家草创公司则更专一在语音辨认技能于电子病历上的运用。
此中建立在2015年的SayKara，其团队由来自亚马逊、微软、google以及Nuance的前产物卖力人、项目师以及呆板进修专家构成。SayKara推出的人工智能语音助手可以主动创立文档，简化事情流，让大夫更易与EHR体系举行交互。
数据注解，使用SayKara的大夫于治理电子康健记载上破费的时间削减了70%，如许更有益在他们与患者举行交流并提供更高品质的医疗办事。今朝，SayKara已经以及美国几个年夜中型医疗保健体系互助，包孕作为初期试点之一的闻名整形机构OrthoIndy.
Suki的前身是Robin AI，该公司推出的具备语音功效的人工智能助手帮忙大夫减轻文档承担，改良信息以及数据的录入历程。Suki于加州以及佐治亚州开展了12个试点工程，此中触及内科、眼科以及整形外科等范畴。
经由过程将其产物于三种差别EHR体系中每一周使用五天，该工程的开端成果显示，Suki将大夫破费于医疗记载上的时间削减了60%.
此外，Suki还与苹果、google、Salesforce以及23andMe等互助，为消费者、医疗机构、年夜型企业等提供尖端技能产物。
Notable推出的产物可以主动记载大夫的问诊记载，并更新电子病历。该公司的解决方案哄骗天然言语处置惩罚以及语音辨认技能，主动记载医患之间的互动，破译大夫的条记，并构建数据布局，以利便电子病历的录入。
为了使该体系顺遂运转，研究职员花了年夜量时间记载以及监控2000多项大夫与患者的互动。今朝，Notable正于为Apple Watch开发产物。
医疗语音市场：存于坚苦却也远景广漠
今朝，语音技能于医疗范畴的运用仍旧面对三年夜坚苦：正确性、保险性以及尺度化。
起首是关在电子病历语音转录的正确性，来自各方的担心于已往几年始终拦阻着医学转录总体品质的晋升。对于在这一点，差别公司都于踊跃追求解决措施，让语音辨认技能可以更好地减轻大夫的转录承担。
好比，google开发并评估了两种主动语音辨认（ASR）要领，用在简化大夫的事情流程。第一种体系是CTC（connectionist temporal classification）模子，重点研究语音单位的位置以及序列，间接将语音以及响应的文字对于应起来，实现时序问题的分类。
另外一种是LAS（listen， attend， and spell）模子，它是一个由多部门构成的神经收集，将语音转换为言语的单个字符，然后按照先前的猜测挨次选择后续条款。每个模子都举行了跨越14000小时匿名医学对于话的练习，以便提高语音转录的正确性。
研究成果注解，CTC模子终极实现了20.1%的字过错率，而年夜大都过错发生于发言的开首以及末端，措辞者的讲话时间少在一秒。而LAS模子终极到达18.3%的字过错率，年夜大都过错呈现于对于话阶段，与医学术语无关
研究职员暗示： 跟着电子病历体系的广泛运用，低级照顾护士医师日趋欠缺，职业疲倦率也变患上更高。经由过程优化信息提取以及阐发的历程，ASR技能可以或许改良电子康健记载的语音转录历程，帮忙大夫减轻所谓的行政承担，提供更优良、更专一的医疗办事。
对于在语音技能于医疗范畴的运用，另外一个要害应战于在怎样掩护患者天生的数据，并确保切合HIPAA尺度。依据美国联邦及各州的隐衷法 （Privacy Laws），美国卫生与人类办事部（HHS）制订了有关患者保险以及掩护小我私家稳私的联邦康健安全携带以及义务法例（HIPAA：Health Insurance Portability and Accountability Act ）。
HIPAA法例为医护职员设定了一套掩护患者隐衷的尺度办法。于电子病历的信息录入时，必需严酷遵守相干的划定。
末了触及尺度化的问题。2006年，美国医疗信息与治理体系学会（Healthcare Information and Management Systems Society， HIMSS ） 发布了《Electronic Medical Records vs. Electronic Health Records：Yes，There ls a Difference》白皮书，提出Electronic Medical Records Adoption Model（EMRAM，电子病历运用模子），并以此为依据，评价医疗机构的信息化设置装备摆设程度。HIMSS评审缭绕电子病历体系睁开，共有八个等级。个性化医疗、循证医学、循证治理都决议性地依靠在对于现代信息技能广泛而深切的使用。
中国除了了对于电子病历的书写、使用术语、编码举行了严酷要求外，从2010年最先，也开展了 电子病历体系运用程度分级评价 事情，按照相干尺度，电子病历体系运用程度划分为8个等级。每一一等级的尺度包孕电子病历体系局部的要乞降总体信息体系的要求。
虽然语音技能于电子病历范畴的运用还面对着诸多拦阻，但靠得住性、可移植����Ϸapp性以及成本效益都将成为医疗机构接纳转录东西的要害要素。医疗转录行业被以为是医疗信息治理范畴最具潜力的范畴之一，由于它遭到不停成长的技能的影响。
年夜大都医学转录装备由内置语音辨认以及影象存储体系构成。而主动转录技能日趋普及，估计将于不久以后代替各类模仿装备。相干医疗专业职员或者内部转录员价值的上升和医疗转录外包办事的增长等要素估计将于将来几年鞭策市场需求。
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