語音錄入電子病歷可省時70%,谷歌、亞馬遜、科大訊飛等有何特色?
隨著語音技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,它為醫(yī)療信息的錄入提供了新的解決方案。
動脈網(wǎng)盤點了提供相關(guān)服務(wù)的行業(yè)巨頭和初創(chuàng)公司,分析他們?nèi)绾卫谜Z音技術(shù)解決電子病歷記錄的痛點。
Medscape對15000名美國執(zhí)業(yè)醫(yī)生進(jìn)行了調(diào)查,近三分之二的醫(yī)生表示自己感到職業(yè)倦。42%)、情緒低落(15%)或兩者兼而有之(14%)。主要原因包括臨床醫(yī)生必須處理各種復(fù)雜的醫(yī)療文件(56%)以及花費大量時間將患者信息輸入電子健康記錄中(24%)。而語音及人工智能技術(shù)正在解決該痛點。
而這無疑會成為一個很大的市場。
電子病歷信息錄入繁雜耗時:醫(yī)生職業(yè)倦怠的主要原因
在過去十年里,隨著電子病歷(EHR:Electronic Health Record)在美國的普及,醫(yī)療保健領(lǐng)域發(fā)生了重大變化。醫(yī)生們平均每天工作11個小時,其中6小時花在處理電子病歷上,只有1.5小時用于處理紙質(zhì)文件。但是,現(xiàn)在大多數(shù)EHR系統(tǒng)被設(shè)計成了龐大復(fù)雜的賬單系統(tǒng),而不是包括就診、住院、藥房、賬單、報銷等環(huán)節(jié)在內(nèi)的專注于患者護(hù)理的系統(tǒng),其可用性和效率也受到了影響。
這帶來的復(fù)雜性和耗時性是醫(yī)生職業(yè)倦怠和工作不滿意的首要原因,也是當(dāng)今醫(yī)療行業(yè)亟待解決的問題之一。去年9月,發(fā)表在Annals of Family Medicine上的一篇研究顯示,初級護(hù)理醫(yī)師花費在EHR上的時間超過總工作時間的一半,這意味著,他們將大部分的精力和注意力都投入到所謂的“行政”任務(wù)上。
而職業(yè)倦怠會導(dǎo)致患者滿意度、醫(yī)生護(hù)理質(zhì)量降低,以及醫(yī)療錯誤率、醫(yī)療事故風(fēng)險、醫(yī)師和員工流失率升高。此外,它還與醫(yī)師藥物濫用和醫(yī)師自殺有關(guān)。雖然產(chǎn)生職業(yè)倦怠的原因是多方面的,比如醫(yī)院收購醫(yī)療機構(gòu)、藥品價格上漲、《平價醫(yī)療法案》的實施、支付方式逐漸向基于價值的模式轉(zhuǎn)變。但記錄患者就診情況的過程繁瑣耗時,會影響與患者面對面交流以及臨床治療的效果。而醫(yī)療數(shù)據(jù)的爆炸式增長,也讓醫(yī)生很難獲取和管理有價值的患者信息,從而改善患者的健康狀況。
因此,應(yīng)對醫(yī)生在整個工作流程中遇到的挑戰(zhàn),優(yōu)化現(xiàn)有電子病歷的錄入過程,對提高整體效率和醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、降低醫(yī)療成本至關(guān)重要。研究公司Technavio發(fā)布報告稱,到2020年,全球醫(yī)院支出將超過720億美元,復(fù)合年增長率為6%,而語音識別技術(shù)是醫(yī)院計劃的一大推動力。
越來越多的醫(yī)療服務(wù)提供商加大了對語音識別技術(shù)的投資。比如,擁有五家醫(yī)院和兩家大型醫(yī)療中心的Premier Health,花費了160萬美元來開發(fā)與Epic集成的語音識別軟件。它幫助醫(yī)生減輕工作負(fù)擔(dān),每天節(jié)省90分鐘左右的時間。由于更高效的工作流程,這個軟件幫助Premier Health節(jié)省了約130萬美元的醫(yī)療費用。
語音是一個越來越受歡迎的功能,在醫(yī)療保健領(lǐng)域尤其適用。DRG Digital | Manhattan Research對2784名醫(yī)生進(jìn)行了調(diào)查,23%的人表示他們在工作中使用語音助手,比如蘋果的Siri和亞馬遜的Alexa。其中又有29%的醫(yī)生說他們使用的語音助手系統(tǒng)是EHR的一部分。這些數(shù)據(jù)表明,隨著越來越多的開發(fā)人員專門為臨床工作創(chuàng)建語音工具,語音技術(shù)將為醫(yī)療信息的轉(zhuǎn)錄提供解決方案。
行業(yè)巨頭與初創(chuàng)公司如何解決電子病歷錄入痛點
動脈網(wǎng)梳理了涉及電子病歷語音錄入服務(wù)的幾家大型企業(yè)——谷歌、亞馬遜、科大訊飛、云知聲、Nuance,以及專注這一領(lǐng)域的新興競爭者——Saykara、Suki、Notable。
醫(yī)療語音技術(shù)領(lǐng)域大公司布局情況
醫(yī)療語音技術(shù)領(lǐng)域初創(chuàng)企業(yè)
電商巨頭亞馬遜正在研究如何利用語音技術(shù),為電子病歷中輸入和提取數(shù)據(jù)提供幫助,實現(xiàn)高效的信息交流。Alexa應(yīng)用平臺擁有來自Mayo Clinic(梅奧診所)和Libertana等機構(gòu)的輕量級醫(yī)療應(yīng)用程序,可以回答醫(yī)療問題、在緊急情況下發(fā)送警報,并幫助用戶與護(hù)理人員溝通。
語音助手Alexa還可以集成到電子病歷中,成為一個被動的記錄者。亞馬遜正在美國各地的醫(yī)院進(jìn)行試驗,包括Northwell、Mass General和Boston 's Children 's Hospital。然而,由于Alexa還不符合HIPAA標(biāo)準(zhǔn),該軟件完成的任務(wù)通常僅限于非可識別的用途,例如外科醫(yī)生的檢查清單、患者的疾病和藥物信息以及醫(yī)院信息。如果Alexa符合HIPAA標(biāo)準(zhǔn),用途可以得到進(jìn)一步擴展。
全球最大的語音識別技術(shù)公司Nuance推出的醫(yī)療解決方案已經(jīng)覆蓋了全美72%的醫(yī)療機構(gòu),客戶遍及全球30多個國家,共獲得3億多醫(yī)患交流數(shù)據(jù),每年為超過50萬名醫(yī)生、1萬家醫(yī)療機構(gòu)提供服務(wù)。旗下產(chǎn)品Dragon Medical One致力于為臨床專業(yè)人士提供語音導(dǎo)航文件系統(tǒng)和應(yīng)用程序,以實現(xiàn)與患者進(jìn)行全新交流的目標(biāo)。相關(guān)技術(shù)的運用極大地提高了醫(yī)生診斷的工作效率,使得患者病情采集工作快速、靈活而準(zhǔn)確。
谷歌在目前進(jìn)行的一項AI研究中,分析了216221份住院病例,涉及114003名病人以及超過460億個數(shù)據(jù)點,為各種臨床情景創(chuàng)建準(zhǔn)確和可擴展的預(yù)測;谶@項研究,谷歌還在開發(fā)用于臨床記錄的語音識別系統(tǒng),通過構(gòu)建自動語音識別技術(shù)模型,改善電子健康記錄的語音轉(zhuǎn)錄過程。
2017年4月,科大訊飛與中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院簽署全面戰(zhàn)略合作框架協(xié)議,這表明科大訊飛的智慧醫(yī)療相關(guān)技術(shù),如口腔科語音電子病歷系統(tǒng)正式在北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院落地使用。
在此次戰(zhàn)略合作協(xié)議簽署前,上述的口腔科語音電子病歷系統(tǒng)已經(jīng)有過試驗和落地。整個系統(tǒng)包括一個可以夾在醫(yī)生領(lǐng)口的醫(yī)學(xué)麥克風(fēng),一個可以裝在醫(yī)生口袋的發(fā)射器,還有一個可以插在醫(yī)生工作電腦上的接收器。在接診過程中,醫(yī)生只需要以口述的方式說出患者的病歷,醫(yī)生的工作電腦上就會自動生成結(jié)構(gòu)化的電子病歷。之后,只需醫(yī)生對電子病歷內(nèi)容進(jìn)行簡單修改確認(rèn),即可打印提供給患者,并完成電子檔保存。
云知聲智能醫(yī)療語音錄入系統(tǒng)以面向醫(yī)療領(lǐng)域的高性能識別引擎為基礎(chǔ),通過語音來高效處理大量文本錄入工作,通過語音和手持設(shè)備上的功能鍵與院內(nèi)HIS、PACS系統(tǒng)等交互起來。醫(yī)生通過語音錄入方式可以有效避免復(fù)制粘貼操作,規(guī)范病歷輸入,增加病歷輸入安全性。
目前,這個系統(tǒng)可以有效節(jié)省醫(yī)生超過38%的時間。面向醫(yī)療的整體方案推出以來,云知聲已經(jīng)在全國20多家有代表性的大型綜合三甲醫(yī)院正式上線使用,這些醫(yī)院分布在華中、華北、華南、西部等地,其中包括北京協(xié)和醫(yī)院、北大人民醫(yī)院、第四軍醫(yī)大學(xué)西京醫(yī)院、香港大學(xué)深圳醫(yī)院等,還有約40家醫(yī)院正處于試運行階段。
不同于以上的大型企業(yè)單獨推出語音服務(wù),Saykara、Suki、Notable幾家初創(chuàng)公司則更專注于語音識別技術(shù)在電子病歷上的應(yīng)用。其中成立于2015年的SayKara,其團隊由來自亞馬遜、微軟、谷歌和Nuance的前產(chǎn)品負(fù)責(zé)人、工程師和機器學(xué)習(xí)專家組成。SayKara推出的人工智能語音助手可以自動創(chuàng)建文檔,簡化工作流,讓醫(yī)生更容易與EHR系統(tǒng)進(jìn)行交互。數(shù)據(jù)表明,使用SayKara的醫(yī)生在管理電子健康記錄上花費的時間減少了70%,這樣更有利于他們與患者進(jìn)行交流并提供更高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)。目前,SayKara已和美國幾個大中型醫(yī)療保健系統(tǒng)合作,包括作為早期試點之一的著名整形機構(gòu)OrthoIndy。
Suki的前身是Robin AI,該公司推出的具有語音功能的人工智能助手幫助醫(yī)生減輕文檔負(fù)擔(dān),改善信息和數(shù)據(jù)的錄入過程。Suki在加州和佐治亞州開展了12個試點項目,其中涉及內(nèi)科、眼科和整形外科等領(lǐng)域。通過將其產(chǎn)品在三種不同EHR系統(tǒng)中每周使用五天,該項目的初步結(jié)果顯示,Suki將醫(yī)生花費在醫(yī)療記錄上的時間減少了60%。此外,Suki還與蘋果、谷歌、Salesforce和23andMe等合作,為消費者、醫(yī)療機構(gòu)、大型企業(yè)等提供尖端技術(shù)產(chǎn)品。
Notable推出的產(chǎn)品可以自動記錄醫(yī)生的問診記錄,并更新電子病歷。該公司的解決方案利用自然語言處理和語音識別技術(shù),自動記錄醫(yī)患之間的互動,破譯醫(yī)生的筆記,并構(gòu)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以方便電子病歷的錄入。為了使該系統(tǒng)順利運行,研究人員花了大量時間記錄和監(jiān)控2000多項醫(yī)生與患者的互動。目前,Notable正在為Apple Watch開發(fā)產(chǎn)品。
醫(yī)療語音市場:存在困難卻也前景廣闊
目前,語音技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用仍然面臨三大困難:準(zhǔn)確性、安全性和標(biāo)準(zhǔn)化。
首先是關(guān)于電子病歷語音轉(zhuǎn)錄的準(zhǔn)確性,來自各方的擔(dān)憂在過去幾年一直阻礙著醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)錄整體質(zhì)量的提升。對于這一點,不同公司都在積極尋求解決辦法,讓語音識別技術(shù)可以更好地減輕醫(yī)生的轉(zhuǎn)錄負(fù)擔(dān)。
比如,谷歌開發(fā)并評估了兩種自動語音識別(ASR)方法,用于簡化醫(yī)生的工作流程。第一種系統(tǒng)是CTC(connectionist temporal classification)模型,重點研究語音單元的位置和序列,直接將語音和相應(yīng)的文字對應(yīng)起來,實現(xiàn)時序問題的分類。
另一種是LAS(listen, attend, and spell)模型,它是一個由多部分組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將語音轉(zhuǎn)換為語言的單個字符,然后根據(jù)先前的預(yù)測順序選擇后續(xù)條目。每一個模型都進(jìn)行了超過14000小時匿名醫(yī)學(xué)對話的訓(xùn)練,以便提高語音轉(zhuǎn)錄的準(zhǔn)確性。
研究結(jié)果表明,CTC模型最終實現(xiàn)了20.1%的字錯誤率,而大多數(shù)錯誤發(fā)生在講話的開頭和結(jié)尾,說話者的發(fā)言時間少于一秒。而LAS模型最終達(dá)到18.3%的字錯誤率,大多數(shù)錯誤出現(xiàn)在對話階段,與醫(yī)學(xué)術(shù)語無關(guān)
研究人員表示:“隨著電子病歷系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,初級護(hù)理醫(yī)師日益短缺,職業(yè)倦怠率也變得更高。通過優(yōu)化信息提取和分析的過程,ASR技術(shù)能夠改善電子健康記錄的語音轉(zhuǎn)錄過程,幫助醫(yī)生減輕所謂的行政負(fù)擔(dān),提供更優(yōu)質(zhì)、更專注的醫(yī)療服務(wù)!
對于語音技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,另一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于如何保護(hù)患者生成的數(shù)據(jù),并確保符合HIPAA標(biāo)準(zhǔn)。依據(jù)美國聯(lián)邦及各州的隱私法 (Privacy Laws),美國衛(wèi)生與人類服務(wù)部(HHS)制定了有關(guān)患者安全和保護(hù)個人穩(wěn)私的聯(lián)邦健康保險攜帶和責(zé)任法規(guī)(HIPAA:Health Insurance Portability and Accountability Act )。HIPAA法規(guī)為醫(yī)護(hù)人員設(shè)定了一套保護(hù)患者隱私的標(biāo)準(zhǔn)措施。在電子病歷的信息錄入時,必須嚴(yán)格遵守相關(guān)的規(guī)定。
最后涉及標(biāo)準(zhǔn)化的問題。2006年,美國醫(yī)療信息與管理系統(tǒng)學(xué)會(Healthcare Information and Management Systems Society, HIMSS ) 發(fā)布了《Electronic Medical Records vs. Electronic Health Records:Yes,There ls a Difference》白皮書,提出Electronic Medical Records Adoption Model(EMRAM,電子病歷應(yīng)用模型),并以此為依據(jù),評價醫(yī)療機構(gòu)的信息化建設(shè)水平。HIMSS評審圍繞電子病歷系統(tǒng)展開,共有八個等級。個性化醫(yī)療、循證醫(yī)學(xué)、循證管理都決定性地依賴于對現(xiàn)代信息技術(shù)廣泛而深入的使用。
中國除了對電子病歷的書寫、使用術(shù)語、編碼進(jìn)行了嚴(yán)格要求外,從2010年開始,也開展了“電子病歷系統(tǒng)應(yīng)用水平分級評價”工作,根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),電子病歷系統(tǒng)應(yīng)用水平劃分為8個等級。每一等級的標(biāo)準(zhǔn)包括電子病歷系統(tǒng)局部的要求和整體信息系統(tǒng)的要求。
雖然語音技術(shù)在電子病歷領(lǐng)域的應(yīng)用還面臨著諸多阻礙,但可靠性、可移植性和成本效益都將成為醫(yī)療機構(gòu)采用轉(zhuǎn)錄工具的關(guān)鍵因素。醫(yī)療轉(zhuǎn)錄行業(yè)被認(rèn)為是醫(yī)療信息管理領(lǐng)域最具潛力的領(lǐng)域之一,因為它受到不斷發(fā)展的技術(shù)的影響。
大多數(shù)醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)錄設(shè)備由內(nèi)置語音識別和記憶存儲系統(tǒng)組成。而自動轉(zhuǎn)錄技術(shù)日益普及,預(yù)計將在不久之后取代各種模擬設(shè)備。相關(guān)醫(yī)療專業(yè)人員或內(nèi)部轉(zhuǎn)錄員價值的上升以及醫(yī)療轉(zhuǎn)錄外包服務(wù)的增加等因素預(yù)計將在未來幾年推動市場需求。
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