語音識別技術在醫院中的應用

韓國獻

摘要：隨著我國醫療信息化建設的不斷發展，基于EMR的醫院信息系統不斷完善，集成化平臺的建設更加促進了數據共享和數據挖掘。面對如此龐多的子系統，醫務人員需要完成大量的文字錄入工作，文字錄入的即時性、便利性、準確性在一定程度上影響著醫院整體的工作效率、醫療成本、醫療質量。本文主要分析當前病歷錄入存在的問題，探討語音識別技術在醫院臨床工作中的應用，并總結其在應用過程中存在的問題。

關鍵詞：語音識別;病歷錄入;醫療信息化

中圖分類號：R197.3;TN912.34                          文獻標識碼：B                          DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2019.22.007

文章編號：1006-1959（2019）22-0019-02

Application of Speech Recognition Technology in Hospital

HAN Guo-xian

（Department of Information，Henan Staff Hospital，Zhengzhou 450002，Henan，China）

Abstract：With the continuous development of medical information construction in China， the hospital information system based on EMR has been continuously improved， and the construction of integrated platform has promoted data sharing and data mining. Faced with such a large number of subsystems， medical personnel need to complete a large number of text entry work. The immediacy， convenience and accuracy of text entry affect the overall efficiency， medical cost and medical quality of the hospital to a certain extent. This paper mainly analyzes the problems existing in current medical record entry， discusses the application of speech recognition technology in hospital clinical work， and summarizes the problems in its application.

Key words：Speech recognition;Medical record entry;Medical informationization

隨著我國醫療信息化建設的不斷發展，基于EMR的醫院信息系統，包括電子病歷、影像、手麻、重癥、移動護理、移動查房、心電網絡、遠程醫療等子系統得到不斷完善，集成化平臺建設更加促進數據共享和數據挖掘。面對如此多的子系統，除可以共享的基礎信息，更多諸如病程記錄、手術記錄、檢查報告等個性化信息則需要醫務人員手工錄入。香港德信對中國醫院電子文本錄入工作量調查顯示，40%以上的醫師每天進行文字錄入時間約為4 h，一半以上的醫師每天文字錄入時間占工作總時間的40%左右[1]，說明文字錄入工作嚴重地影響著醫師的工作效率。另外，在部分特殊科室，如彩超中心、內鏡中心、口腔科、手術室等，需要邊操作邊錄入，操作者不能即時完成，調閱記錄存在諸多不便，也在一定程度上降低了醫院的整體工作效率，增加了醫院成本，因此亟需一個較為方便的錄入方式和口令調用程序來解決這一問題，語音識別技術是目前臨床應用中較為理想的人機交互方式。該技術可以在一定程度上降低醫師的工作強度、提高工作效率，最終提高醫院的整體工作效率，達到降低醫院運作成本的目的，現介紹如下。

1傳統病歷錄入過程中存在的問題

1.1臨床科室  在臨床工作中，伴隨著電子病歷上線及大范圍的應用，可以將臨床病歷錄入操作者分兩類：一類是對計算機較為熟悉的年輕人，打字速度較快，也善于應用電子病歷系統，他們通過建立模板、復制粘貼，快速的完成病歷書寫，但存在部分病歷內容千篇一律、張冠李戴，甚至有漏改、漏刪等問題，不僅缺乏病歷個體差異內容，還影響醫療質量，更影響患者后期會診、治療等。另一類是對計算機不太熟悉的年長醫師，他們有豐富的臨床診療經驗，但不能熟練應用電子病歷系統，病歷錄入費時費力。有些醫院會為其配備手寫板，但操作并不流暢，且識別率低，這在一定程度上影響了醫師的工作效率，增加了醫療成本。

1.2超聲中心、康復治療中心、內鏡室及口腔科  對于超聲、康復、內鏡、口腔等部門，由于醫師工作的特殊性，無法邊操作邊進行文字錄入，一般分為以下幾種情況：①通過“一對一”專業人員的配合以提高檢查、治療報告錄入效率;②由其他工作人員協助記錄關鍵數據，后期進行補錄完善;③醫師檢查或治療時進行錄音，再由其他工作人員集中根據錄音內容轉錄成文字，實現一名錄入員服務多名醫師。但這種方法受專業差異等外在因素影響，容易導致報告錄入不準確，甚至出錯，工作人員往往需要折返工作，延長了輸出檢查或治療報告的時間。

1.3放射科、病理科及急診科  在放射、病理、急診等科室，因檢查結果多數不同、每個患者情況差異較大，病歷報告要求即時性，需要快速生成大量報告單。面對龐大的文本錄入工作，特別是急診科，目前多數醫院仍是手寫病歷，手工錄入和手寫病歷占據了醫師大量的時間。鑒于這些情況，語音識別技術成了一種較好的錄入方式。據統計資料顯示，美國在臨床中使用語音識別錄入比例已經達到10%～20%，主要用于放射科、病理科及急診科等部門，可以有效的控制電子文本記錄及診斷報告生成時效，工作效率明顯提高[2]。

2語音識別技術的應用優勢

語音識別技術是利用機器識別和理解人類語言信號并將其轉為相應的文本和命令的技術，屬于多維模式識別和智能計算機接口技術[3]。語音識別、智能語音對話的應用已經在生活中各個方面得到體現。在醫療上，語音識別技術已經在美國、歐洲等地區應用，美國Nuance公司的英語語音識別技術及電腦輔助病歷抄寫系統是先將患者病情口述下來，存為語音檔案，同時直接傳送至語音識別服務器進行轉錄，該系統的應用，使處理病歷的時間從原本的5天降至不足1個小時[4]。

醫療語音模型是基于隱馬爾可夫模型對語音資料庫進行語音訓練，可以通過部署私有云，建立醫療語音模型、構建語義理解規則、優化個性化數據，形成能適應各種場景的語音模型，通過深度神經網絡和循環神經網絡自主學習技術，對文本資料在現有專業的語音庫中進行深度學習，通過登錄的賬號識別當前對象，判斷要記錄和轉錄的語音，執行記錄并傳送至語音識別服務器進行轉錄[5]。

軟硬件技術的不斷改進使語音識別在醫療中普遍應用成為可能。醫療語音系統采用分布式計算，是一種模式識別系統，包括前端預處理、后端模式識別及訓練模型等，通過對數據庫中的語音樣本特征參數提取、分析并存為模板，后端將待識別語音信號處理后獲得語音參數，按照一定的準則和測度與訓練樣本特征對比得出識別結果，具有高健壯性、高靈活性及高性價比等特點。在硬件方面，醫療上多采用的是定向麥克風，具有更好的敏感度和抗干擾性，大幅度提高了語音采集準確程度。

在臨床科室中，醫師在與患者溝通時可以邊溝通邊進行識別轉錄，例如體格檢查時口述：T（）℃ P（）次/分，R（）次/分，BP（）mmHg，發育（），營養（），步態（），表情（），神志（）……，語音系統自動識別相應內容并自動填寫，有效提高了醫務人員的工作效率。同時，該系統將錄入內容進行結構化存儲，以方便后期調用。在實際工作中，由于語音數據需要較大的存儲空間，一般醫院不會作較長時間保存，可以采取針對性的保存，比如通過移動設備（PDA）采集到的病歷信息、彩超放射內鏡在檢查時的口述、口腔和康復治療過程中的口述信息等保留至病歷歸檔之前，此期間可以隨時提取錄音。另外，系統將醫務人員與患者溝通等內容做永久保存，減少重復性，提高效率，避免糾紛。

3語音識別在臨床應用中存在問題

目前，語音識別技術并未在醫療領域中廣泛應用，除了醫院信息化發展階段的限制之外，還有其他一些因素，如醫學詞匯專業性強和特殊符號多、表述人地方口音較重或發音不準、表述人情感影響、工作環境噪雜、采音設備自身抗干擾差等，均可導致語音識別準確度不高。漢字識別技術發展不成熟也是阻礙其進一步發展的關鍵原因。如中文特有的多音字，我國有415個基本無調音節，構成七千多個基本漢字的發音，使中文語音比英文更難識別[6]。

臨床應用率不高使語音識別技術仍處于實驗階段，難以更新改進。年輕醫師更偏好于利用模板錄入病歷信息、語音轉換精準度不夠等都是阻礙語音識別技術發展的因素。盡管語音識別率目前已達到96%，但仍不能完全滿足實際臨床工作的需要，特別是對特殊符號的識別。另外，臨床醫師在書寫病歷時，對于患者治療措施的制定等內容需要思考，而語音識別不允許長時間中斷;同時，醫師在進行語音識別前后需要鍵盤鼠標的配合，操作不便。

4總結

語音識別技術的應用在一定程度上可以降低臨床醫師工作強度、提高工作效率以及降低醫院日常運作成本。目前國內諸如北京協議醫院、北京大學口腔醫院、陸軍軍醫大學第一附屬醫院、青島大學附屬醫院等已經在探索語音識別技術并將其應用到臨床工作中。但語音識別技術仍難以完全滿足對文書要求嚴格的醫療行業，另外當前進行語音識別技術探索的醫院多數僅限于語音轉為文字，相當于語音輸入法，并沒有真正實現智能語音、人機交互技術。相信在未來發展中，通過不斷探索實踐，語音識別技術在醫院應用中可以實現人機對話，通過語音口令喚醒程序指令，并根據語音準確快速地記錄執行，真正地實現醫療智能化。

參考文獻：

[1]孫國強，趙從樸，朱雯，等.智能語音識別技術在醫院應用中的探索與實踐[J].中國數字醫學，2016，11（9）：35-37.

[2]李偉.放射科語音識別系統中環境自適應技術的研究與實現[D].浙江大學，2013.

[3]張毅，劉想德，羅元，等.語音處理及人機交互技術[M]. 北京：北京科學出版社，2016：99.

[4]李金苗，李鵬，劉慶金，等.智能語音識別技術在臨床醫療的應用研究與實踐[J].中國衛生信息管理雜志，2019，16（2）：218-221.

[5]栗小艷，唐杰，王旸，等.超聲語音識別系統的研發及臨床應用[J].臨床醫學工程，2015，22（9）：1133-1135.

[6]肖強，周民偉，張海波，等.語音識別技術在電子病歷中應用的難點及對策[J].中國數字醫學，2018，13（3）：55-56，85.

收稿日期：2019-8-29;修回日期：2019-9-5

編輯/錢洪飛