บทสนทนาด้านการดูแลสุขภาพสังเคราะห์สำหรับ ASR
การเปิดใช้งานการพัฒนาเทคโนโลยีโดยรอบผ่านการสนทนาด้านการดูแลสุขภาพสังเคราะห์
ข้อมูลเสียงมากกว่า 2000 ชั่วโมงที่รวบรวมและคัดลอกในสถานพยาบาล
ในขอบเขตที่พัฒนาอย่างรวดเร็วของ Conversational AI หนึ่งในแอปพลิเคชันที่โดดเด่นอยู่ในภาคการดูแลสุขภาพ ซึ่งใช้เทคโนโลยีเพื่อปรับปรุงปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้ให้บริการและผู้ป่วย ลูกค้าของเรา ซึ่งเป็นบริษัทชั้นนำในด้านเทคโนโลยีการดูแลสุขภาพ ติดต่อ Shaip โดยมีข้อกำหนดในการปรับปรุงโมเดลการรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR) เพื่อให้เข้าใจและถอดเสียงการสนทนาที่มีผู้พูดหลายคนได้ดีขึ้นในสถานพยาบาล เนื่องจากกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว การได้มาซึ่งบทสนทนาในโลกแห่งความเป็นจริงจึงเป็นเรื่องที่ท้าทาย ด้วยเหตุนี้ แนวคิดก็คือการสร้างและถ่ายทอดปฏิสัมพันธ์ที่สังเคราะห์แต่สมจริงระหว่างผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและผู้ป่วย
ปริมาณ
2,000 ชั่วโมงหรือประมาณนั้น 12,000 ไปยัง 24,000 ปฏิกิริยาสังเคราะห์ส่วนบุคคลของ 10 ระยะเวลาเฉลี่ยนาที
วัตถุประสงค์
วัตถุประสงค์หลักของเราคือการสร้างการบันทึกเสียงประมาณ 2,000 ชั่วโมง โดยแปลเป็นปฏิสัมพันธ์สังเคราะห์ที่สร้างขึ้นอย่างพิถีพิถันจำนวน 12,000 ถึง 24,000 ชั่วโมง โดยรวบรวมความหลากหลายในด้านเพศ อายุ สำเนียง และบทบาททางการแพทย์ ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมและเป็นของแท้นี้ ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบการสนทนาทางคลินิกในโลกแห่งความเป็นจริง ถูกสร้างขึ้นโดยปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว เช่น HIPAA อย่างเคร่งครัด การโต้ตอบแบบสังเคราะห์ทำหน้าที่เป็นชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ ซึ่งเป็นเครื่องมือในการฝึกอบรมและปรับแต่งโมเดล ASR ของลูกค้าของเรา ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถอย่างมากในการจัดการการสนทนาในโลกแห่งความเป็นจริงภายในสถานพยาบาล
ความท้าทาย
ปฏิบัติตามกฎระเบียบ
การรับรองให้ปฏิบัติตามกฎหมายความเป็นส่วนตัว เช่น HIPAA ในขณะเดียวกันก็สร้างปฏิสัมพันธ์ด้านการดูแลสุขภาพที่สมจริงแต่สังเคราะห์ขึ้นอาจเป็นเรื่องท้าทาย
ความถูกต้องของข้อมูลและความหลากหลาย
การสร้างปฏิสัมพันธ์สังเคราะห์ที่เลียนแบบบทสนทนาทางคลินิกในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างแม่นยำ ในขณะที่ครอบคลุมสถานการณ์ สำเนียง อายุ และบทบาททางการแพทย์ที่หลากหลาย ต้องใช้แนวทางที่พิถีพิถันและความรู้ในขอบเขตที่ลึกซึ้ง
ระบบประกันคุณภาพ
การได้รับความแม่นยำระดับสูงในการถอดเสียง เช่น อัตราความแม่นยำของคำ (WER) ที่เป็นเป้าหมาย 95% และอัตราความแม่นยำของแท็ก (TER) 90% ส่งผลให้กระบวนการประกันคุณภาพที่เข้มงวดจำเป็นต้องมี
ความสามารถทางเทคนิค
การตรวจสอบให้แน่ใจว่าโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิค รวมถึงแพลตฟอร์มการบันทึกและการถอดเสียง สามารถจัดการปริมาณข้อมูลและรักษาคุณภาพได้ถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ
การสรรหาทรัพยากรและการฝึกอบรม
การสรรหาบุคคลที่มีภูมิหลังทางการแพทย์มาเล่นบทบาทสมมติ และดูแลให้มั่นใจว่าพวกเขาปฏิบัติตามสถานการณ์จริงในขณะที่ยังคงบทสนทนาที่เป็นธรรมชาตินั้นค่อนข้างท้าทาย นอกจากนี้ การฝึกอบรมนักถอดเสียงเพื่อให้ปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ด้านคุณภาพที่เข้มงวดต้องใช้ความพยายามและความเชี่ยวชาญอย่างมาก
แนวทาง/แนวทางแก้ไข
การรวบรวมและการถอดเสียง
- การสร้างสถานการณ์: พัฒนาสถานการณ์จริงที่สะท้อนสภาวะที่ไม่เร่งด่วนทั่วไปที่พบในเวชปฏิบัติสำหรับผู้ใหญ่ เช่น ความดันโลหิตสูง เบาหวาน และการจัดการความเจ็บปวด
- สวมบทบาท: คัดเลือกบุคคลที่มีพื้นฐานทางการแพทย์มาแสดงบทบาทสมมติในฐานะผู้ให้บริการด้านสุขภาพและผู้ป่วย โดยปฏิบัติตามสถานการณ์ที่ให้ไว้ และจำลองการสนทนาทางคลินิกในโลกแห่งความเป็นจริง
- การบันทึก: ใช้แอปมือถือ Shaip Work เพื่อบันทึกเสียง เพื่อให้มั่นใจว่ามีการนำเสนอที่หลากหลายในแง่ของเพศ อายุ สำเนียง และภูมิหลังทางวิชาชีพในหมู่ผู้เข้าร่วม
การตรวจสอบและการถอดความ
- ดำเนินการสคริปต์ตรวจสอบความถูกต้องเพื่อรับรองความถูกต้องและคุณภาพของไฟล์เสียง
- การถอดเสียงดำเนินการบนแพลตฟอร์ม Bhasha โดยปฏิบัติตามแนวทางเฉพาะที่ให้ไว้ และรับรองว่าการถอดเสียงข้อความแบบคำต่อคำด้วยการแยกแยะได้อย่างแม่นยำ
- ข้อมูลเมตาที่มีคำอธิบายประกอบด้วย ID ผู้พูด อายุ เพศ ภาษาแม่ และการฝึกอบรม/ประสบการณ์ทางการแพทย์ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมโมเดลของลูกค้า
ระบบประกันคุณภาพ
- การตรวจสอบคุณภาพอย่างครอบคลุมโดย CQA และ PMO ช่วยให้มั่นใจได้ถึงเป้าหมายคุณภาพการถอดเสียงที่อัตราความแม่นยำของคำ (WER) 95% และอัตราความแม่นยำของแท็ก (TER) 90%
การส่งข้อมูล
- จัดโครงสร้างข้อมูลในลักษณะที่ชัดเจนและเป็นระเบียบ และจัดส่งเป็นชุด พร้อมด้วยบันทึกชุดงานโดยละเอียดและไดเรกทอรีวัฒนธรรม
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลทั้งหมด รวมถึงไฟล์เสียง การถอดเสียง และข้อมูลเมตา ได้รับการติดป้ายกำกับและจัดรูปแบบอย่างถูกต้องตามข้อกำหนดของลูกค้า
ข้อเสนอแนะและการทำซ้ำ
สร้างวงจรตอบรับที่มีประสิทธิภาพกับลูกค้าเพื่อระบุข้อบกพร่องใดๆ เพื่อให้มั่นใจว่ามีการแก้ไขและส่งมอบชุดข้อมูลที่ครบถ้วนและถูกต้อง
กุญแจแห่งความสำเร็จ
- การรวบรวมและการถอดเสียงปฏิสัมพันธ์ด้านการดูแลสุขภาพสังเคราะห์เป็นเวลา 2000 ชั่วโมงประสบความสำเร็จ
- การถอดเสียงที่รวดเร็วและแม่นยำด้วยอัตราความแม่นยำที่น่าทึ่ง ซึ่งมีส่วนสำคัญต่อเป้าหมายของลูกค้าในการปรับปรุงโมเดล ASR ของพวกเขา
- แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ Shaip ในการจัดการโครงการขนาดใหญ่และซับซ้อนด้วยแนวทางที่พิถีพิถันในด้านคุณภาพและความถูกต้อง
ผล
โปรเจ็กต์ที่ดำเนินการอย่างพิถีพิถันซึ่งอำนวยความสะดวกโดย Shaip ส่งผลให้เกิดชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ซึ่งมีส่วนสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ASR ของลูกค้า การโต้ตอบสังเคราะห์ทำให้เกิดการนำเสนอบทสนทนาทางคลินิกที่สมจริง ช่วยให้ลูกค้าได้รับบริการคำพูดที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้มากขึ้นสำหรับสภาพแวดล้อมด้านการดูแลสุขภาพ ด้วยแนวทางที่มีโครงสร้างและการประสานงานที่ดี Shaip รับประกันการส่งมอบโครงการที่ซับซ้อนได้สำเร็จภายในกรอบเวลาที่กำหนด เสริมความแข็งแกร่งให้กับความเชี่ยวชาญในการจัดการโครงการ AI การสนทนาขนาดใหญ่ในขอบเขตการดูแลสุขภาพ
ความร่วมมือของเรากับ Shaip ทำให้โครงการของเราในด้านเทคโนโลยี Ambient และ AI การสนทนาในการดูแลสุขภาพก้าวหน้าไปอย่างมาก ความเชี่ยวชาญของพวกเขาในการสร้างและถอดความบทสนทนาด้านการดูแลสุขภาพสังเคราะห์เป็นรากฐานที่มั่นคง ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของข้อมูลสังเคราะห์ในการเอาชนะความท้าทายด้านกฎระเบียบ ด้วย Shaip เราได้ฝ่าฟันอุปสรรคเหล่านี้ และตอนนี้เข้าใกล้การบรรลุวิสัยทัศน์ด้านโซลูชันการดูแลสุขภาพที่ใช้งานง่ายไปอีกก้าวหนึ่งแล้ว
