医学智能语音识别系统的研究、开发与应用
2020/10/30 14:48:53
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作者:非苦小客服
        结合语音识别技术构建医学智能语音识别系统,减轻医务人员的日常工作负担,减少重复性劳动,提高诊疗质量。基于语音识别关键技术和海量医疗数据,开发了电子病历、检查报告智能语音输入、移动护理智能语音输入和非接触式智能语音数据交互系统。通过开发该系统,可以实现病案信息的快速输入和输出,降低了医生的工作强度,将医务人员的时间集中在治疗过程本身,提高了工作效率和质量。根据临床科室和医疗技术科室的实际工作特点,提供方便、实用、高效的语音识别应用工具,辅助临床工作,提高医疗效率,创新医疗模式。

    随着全球医疗信息技术的飞速发展,如何提高患者病案信息输入的效率、降低录入难度、提高准确性已成为当前研究的热点。同时,在医学领域利用语音技术实现人机交互,使机器能够理解人类的语言并给予正确的反馈,也是当前非接触智能交互的研究热点之一。目前,国内外相关机构已经认识到医学与语音识别相关技术深度融合的重要性。在相关资本涌入等多种因素的驱动下,全球医疗智能语音行业正在发生翻天覆地的变化。

    我国医疗智能语音的发展现状我国语音识别研究也是开始于上世纪50年代,随着科学技术实力的进步,语音识别技术发展很快,已逐步走向实用的阶段。目前,我国语音识别相关的技术基本上与国外的技术处在同一档次,尤其在汉语识别方面已达到国际先进水平。清华大学研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度,已达到95%,中科院自动化所于2002年推出的PattekASR产品,结束了汉语语音识别技术一直由国外垄断的现状,具有划时代的意义。除此之外,科大讯飞、云知声、百度语音、出门问问、思必驰等公司也成为了国内智能语音的支柱企业。

    医疗智能语音关键技术研究

    西南医院医疗语音的应用,是基于海量的医学文本数据,结合已建立的医疗大数据软、硬件平台,利用云计算、大数据和机器学习等技术进行大规模的训练,定制符合医疗应用场景的医学语音识别模型。医院智能语音系统采取分布式架构,可以将一个大的任务分解成多个小任务并行处理,提高了语音识别的整体性能,精简了语音服务流程,给用户更好的体验及服务,形成可应用在诊疗过程中的智能语音识别系统及工具。

    构建具有医院特色的医学语音资料库语音数据库的一部分语音资源是收集、整理现有的医疗语音数据,包括基础语音数据、医学语音数据、相关医学数据库中的音频资源及其他医疗机构的语音数据;另一部分是收集、整理我院现有的海量医疗文本,主要包括临床电子病历、检查报告、各种记录等,将文本信息标注成汉语拼音,并进行存储。

    融合语音识别处理技术运用下列技术先对采集的语音信号进行预处理,这些技术包括语音信号数字化及数字编码、语音检测技术、语音信号特征参数的提取。其中,语音信号数字化及数字编码是将自然语言模拟信号转变成数字信号,同时对语音信号数据编码压缩,减少数据大小,减小反应时间,提高服务效率。语音检测技术主要实现从连续采样得到的数字信号中检测出语音信号段和噪声段,判断用户语音的开始和结束,从而得到有效的语音信息。语音信号特征参数的提取,目的是通过特征提取,将语音转化为随时间变化的语音特征矢量序列,语音识别引擎对该语音特征矢量分析,从而解决口音识别问题。

    建立具有自主学习能力的语义库语义库构建包括如下三个步骤:医疗语音模型的建立、语义理解规则的构建、个性化数据优化。其中,医疗语音模型是基于隐马尔可夫模型对语音资料库进行语音训练,定制化处理我院的医疗信息,形成覆盖各应用场景的信息语音模型。语义理解规则是结合海量通用文本数据,大量医疗文本数据及历史医疗数据训练语言模型,并做深度自适应优化,形成的我院的语义规则。个性化数据优化,是针对我院的数据,通过深度神经网络学习技术,对文本资料在现有专业的语音库中进行深度学习,以提升个性化数据的准确率。

    医疗智能语音应用平台的系统实践

    陆军军医大学第一附属医院是西南地府综合实力强大的大型综合性医院,是一所集医、教、研于一体的大型综合性现代化“三级甲等”医院。2017年的门急诊量为360余万人次,住院量为11万余人次。经取样调查发现,在此规模下,临床工作者每天大概30%~45%的工作时间都用在了重复性劳动上,尤其是在一些工作量较繁重的场景,如门诊、住院医生书写病历、超声科报告书写、放射科阅片、手术室中患者信息调取等。如何利用智能化信息技术,帮助医生减轻日常工作负担,减少重复性劳动,提高诊疗质量已是一个非常突出的问题,亟待解决。为此,我院积极引入语音技术,辅助临床工作,创新医疗模式。

    系统整体目标智能语音识别系统是医院信息化、数字化、智能化建设的重要组成部分,我院智能语音识别项目的建设总体目标是:研发面向临床使用的智能语音识别与数据交互系统,通过语音实现大量病历文本信息的录入,同时实现通过语音调取患者病历、图像等数据的人机交互需求,为移动医疗、智能化手术室等工作场景提供全新应用范例,形成智能语音识别的创新应用体系。

    系统架构组成根据业务量和系统的稳定性,系统采用两台服务器作为语音识别服务的服务器,同时采用前端路由、负载均衡及内存数据库缓存,从而实现性能的高效稳定。整体网络架构如图1所示。

    具体工作流程如下:语音通过安装的在各个工作环境中的硬件麦克风进行采集;客户端将采集到的语音编码,同时进行压缩处理后,客户端发出语音识别的请求;客户端发出的请求经过防火墙和交换机之后,首先访问负载均衡器,我院智能语音系统采用主从负载均衡器的架构,可实现动态切换,保障系统的稳定性;主负载均衡器将请求动态的分配到两台前端路由器服务器上,前端路由服务器对数据进行预处理和基本认证,然后将请求先发送到内存数据库中,之后动态分配到两台语音识别服务器上,减少语音服务器的压力,保障服务的高效;每一个通过语音录入和输出的数据,都缓存到内存数据库Redis中,并取代该数据库中当前使用次数最小的数据。用户访问时先访问该内存数据库,有数据则先直接返回。不论内存数据库中有无数据,访问都要进入语音服务器,获取数据。该流程一方面保障获取数据的高效性,一方面保障数据的完整性;语音识别服务器将获取传回给客户端,同时,前端路由将业务数据和语音数据的日志发送到关系型数据库MySql数据库中。

    系统功能

    电子病历与检查报告智能语音录入与门诊、住院医生工作站,医技报告工作站等集成,将医生说话内容转录成文字信息录入门诊病历、住院病历、检查报告等文本输入位置。语音录入系统功能支持插入、修改、删除等常规编辑命令,也支持部分复杂的操作,如光标移动、换行、撤销等。

    移动护理智能语音录入与移动护理工作站集成,通过PDA,护士在床旁说话内容将转录成文字信息录入护理信息系统中。大量文本信息录入与电子病历、检查报告录入功能相似,同时,支持护理类表格信息的智能化填入,例如血压、脉搏、呼吸等数据。

    非接触式智能语音数据交互在非接触的医疗环境下,通过语音实现非接触式数据获取。临床医生、科研工作者或者正在手术的医生通过口述检索条件,系统获取特定参数,与各工作站进行交互,获得满足检索条件的相关数据,包括患者基本信息、检查、检验、医嘱、影像等。

    初步成效智能语音识别功能模块已在放射科、胸心外科门诊、皮肤科门诊、口腔科门诊、超声科、急救部等科室已初步试点使用,每分钟轻松输入100~300字,且平均准确率超过95%,提升我院相关科室的工作效率20%左右,已形成7万多字的语音病历,下一步继续扩大试点科室和试点医护人员,形成更多的语音病历,进一步提高工作效率。

    医疗智能语音系统的应用总结

    目前,医疗智能语音应用建设正在蓬勃建设中,在系统开发及应用推广过程中,取的一定成果,还存在一些困难及不足,主要体现在以下几个方面。

    使用习惯的问题目前HIS已做了大量工作以减少医生输入病历等过程的工作量,比如采取电子病历模板等。引入新的语音识别技术实现信息录入,医生需要一定的培训和熟悉过程。

    语音识别准确率的问题作为西南地区顶尖的三甲医院,来院的病人多,医院的工作环境复杂,医生的口音多样等问题更加突出,如何排除外界的干扰,更准确的识别出专业的医学术语,也是这个项目面临的重要挑战之一。

    目前,移动医疗和移动查房越来越流行,移动设备的屏幕普遍较小。如何在移动设备上解决小屏幕文本输入和文本识别也是一个急需解决的问题。

    医院和许多制造商都有许多种类的信息系统。如何协调相关系统之间的联系也是当前一个巨大的问题。

    医院数据亟待优化。由于医院原始数据标签不一致、不规范,部分信息无法通过语音描述获得。如何优化医院数据质量,保证数据的准确采集也是需要解决的难题。
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