理解医疗对话

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良好的文档记录有助于将医生的想法、顾虑和计划传达给团队的其他成员，从而创造良好的临床护理。不幸的是，医生通常花在做文档记录上的时间比做他们最喜欢的事情——照顾病人——的时间还多。医生通常在 11 小时的工作日中花费约 6 个小时在电子健康记录(EHR) 上进行文档记录。1因此，一项研究发现， 超过一半的受访医生报告了至少一种倦怠症状。2
为了减轻笔记记录的负担，许多医生已开始将医疗抄写员作为其工作流程的一部分。这些抄写员会聆听患者与医生的对话并为 EHR 创建笔记。根据最近的一项研究，引入抄写员不仅提高了医生的满意度，还提高了病历质量和准确性。3但是需要抄写员的医患对话数量远远超出了可提供医疗抄写员的人员的能力。
我们想知道：Google Assistant、Google Home 和 Google Translate 中现有的语音识别技术是否可以用来记录医患对话，并帮助医生和抄写员更快地总结笔记？
在“医疗对话的语音识别”中，我们展示了构建自动语音识别(ASR) 模型来转录医疗对话的可能性。虽然目前医疗领域的大多数 ASR 解决方案都专注于转录医生的口述（即由可预测的医学术语组成的单个说话者的语音），但我们的研究表明，可以构建一个 ASR 模型，该模型可以处理从天气到复杂医疗诊断等所有内容的多说话者对话。
利用这项技术，我们将开始与斯坦福大学的医生和研究人员合作，他们对抄写员如何提高医生的满意度进行了广泛的研究，以了解 ASR 等深度学习技术如何促进医生笔记的记录过程。在我们的试点研究中，我们调查了可以从医疗对话中提取哪些类型的临床相关信息，以帮助医生减少与 EHR 的交互。该研究完全征得了患者的同意，录音内容将被匿名化以保护患者的隐私。
我们希望这些技术不仅能够减轻医生和医务人员的日常工作量，让他们重拾行医的乐趣，还能帮助患者得到更专注、更全面的医疗护理，理想情况下，能够得到更好的护理。