Doctor Smart与LangNet合作, 透过语音识别减轻医生工作负担

Doctor Smart展开语音识别在医疗保健中应用的研究并宣布与LangNet合作建设一个去中心化与开放的语言技术生态系统.

据研究显示, 美国有超过一半医生均有过度疲累, 抑郁或两者兼备的症状. 研究中超过一半受访者表示「减少行政工作」将有助缓解工作压力. 行政事务往往为医生带来沉重负担, 而初级护理医生更被发现有超过一半时间用于电子健康纪录相关工作. 他们的时间更应用于与患者的互动.

透过是次合作, Doctor Smart将与LangNet构建数据库, 语言模型和语音系统并与Doctor Smart现有的通信平台整合. 让医生可以通过语音识别技术实现自动化通信和智能注释转录, 从而减轻行政负担.

与Doctor Smart为患者创建最方便简化的用户体验目标一致, 是次合作可以让患者通过与语音AI交流以快速描述他们的问题, 再由语音AI向医生发送包含已标记重点关键词和实质的简短描述. 此举不但能省却患者以文字输入及填写表格的需要, 同时亦节省医生宝贵的时间.

语音识别在疾病诊断也录得出令人鼓舞的成果. 据梅奥医院最新研究显示, 声音特征与冠状动脉疾病(CAD)之间存在关联, 这将开启了远程评估胸痛病人患有CAD的可能性. 其他研究领域包括如阿兹海默症等认知疾病及脑震荡.

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