一、系統概述
隨著醫療行業對診療效率和準確性的要求不斷提升，傳統的醫生與患者溝通方式正面臨挑戰。過多的書面記錄使得醫生的注意力從患者轉移到了記錄工作上，增加了患者等待時間，並可能影響診斷質量。語音識別（ASR）技術的引入為這一現狀帶來了革新，透過將患者的口頭描述實時轉化為文字，AI技術顯著提升了醫生記錄資訊的效率和精確性。思通數科的AI多模態能力平臺在這一領域提供了卓越的技術支援，系統具備強大的環境降噪和多人對話識別能力，使其在複雜的醫療環境中也能穩定、精準地執行。
二、應用場景
- 門診病歷記錄自動化
在門診場景中，醫生需要快速而準確地記錄患者的病情描述。這一過程傳統上需要手動書寫或輸入，耗費了大量時間。使用思通數科的語音識別系統，醫生與患者的對話可以被實時轉錄成文字，並自動生成結構化病歷。平臺支援自定義的醫學術語模型和個性化語音識別最佳化，確保醫療術語和複雜表達得到精準轉錄。醫生反饋顯示，使用該系統後，病歷記錄的時間縮短了60%，而患者的滿意度也顯著提升。
- 醫學會議與科研討論記錄
在大型醫學會議或多學科會診場景中，往往存在多人同時發言的情況。思通數科的AI平臺可以實時轉錄並標記發言人，將討論內容準確記錄下來，為後續的科研整理和分析提供了便利。系統透過高效的邊界檢測和智慧分離技術，對語音中的環境噪聲和交叉語音進行處理，確保記錄的精準性和一致性。透過這一應用，醫院和研究團隊能夠大幅降低人工記錄的工作量，同時保證資訊的完整性和準確性。
3. 急診環境語音輔助記錄
急診科通常需要在高壓環境下快速處理患者的病情資訊，而傳統的手動記錄往往難以適應這一需求。思通數科的語音識別系統結合了環境降噪技術，能夠在嘈雜的急診室中高效識別醫護人員的語音指令和描述，將其轉化為文字。透過這種方式，急診醫師能夠集中精力進行診斷和治療，而無需擔心記錄問題。案例資料顯示，該技術在急診場景中顯著提升了診療效率，並降低了資訊遺漏的風險。
三、技術架構與相容性
思通數科的AI平臺透過開放API支援與醫院現有的HIS系統和ERP系統無縫整合，相容常見的程式語言和開發框架，提供靈活的擴充套件能力。平臺可以在Docker環境下快速部署，支援多種雲架構，為客戶提供敏捷的開發與應用支援。
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體驗地址：https://nlp.stonedt.com
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