Szintetikus egészségügyi beszélgetések az ASR-hez
A környezeti technológia fejlesztésének lehetővé tétele szintetikus egészségügyi beszélgetéseken keresztül
Több mint 2000 órányi audioadat gyűjtése és átírása klinikai környezetben
A Conversational AI gyorsan fejlődő területén az egyik figyelemre méltó alkalmazás az egészségügyi szektorban található, ahol a technológiát a szolgáltató-beteg interakciók egyszerűsítésére használják. Ügyfelünk, az egészségügyi technológia vezető neve, azzal a követelménnyel kereste meg Shaip-et, hogy javítsa az automatikus beszédfelismerő (ASR) modelljét, hogy jobban megértse és leírja a több beszélős beszélgetéseket klinikai környezetben. Az adatvédelmi előírások miatt a valós párbeszédek megszerzése kihívást jelentett; ezért az ötlet az volt, hogy szintetikus, mégis valósághű interakciókat hozzanak létre és írjanak át az egészségügyi szolgáltatók és a betegek között.
kötet
2,000 óra, vagy hozzávetőlegesen 12,000 nak nek 24,000 egyéni szintetikus kölcsönhatásai 10 perc átlagos időtartam.
Objektív
Elsődleges célunk az volt, hogy körülbelül 2,000 órányi hangfelvételt hozzunk létre, amely 12,000 24,000-XNUMX XNUMX aprólékosan kidolgozott szintetikus interakciót jelent, megtestesítve a nemek, az életkor, az akcentusok és az orvosi szerepek sokféleségét. Ezt az átfogó és hiteles adatkészletet, amelyet a valós klinikai párbeszédek utánzására terveztek, úgy hozták létre, hogy szigorúan betartották az adatvédelmi előírásokat, például a HIPAA-t. A szintetikus interakciók gazdag adatkészletként szolgáltak, fontos szerepet játszottak ügyfelünk ASR-modelljének képzésében és finomításában, jelentősen javítva a klinikai körülmények között való valós beszélgetések kezelésében való jártasságot.
Kihívások
Előírásoknak való megfelelés
Kihívást jelenthet az adatvédelmi törvények, például a HIPAA betartásának biztosítása, miközben reális, de szintetikus egészségügyi interakciókat hoz létre.
Az adatok hitelessége és sokszínűsége
A valós klinikai párbeszédeket pontosan utánzó szintetikus interakciók kialakítása, miközben a forgatókönyvek, akcentusok, életkorok és orvosi szerepek széles skáláját felöleli, aprólékos megközelítést és mélyreható ismereteket igényel.
Quality Assurance
Az átírás magas szintű pontosságának elérése, mint például a megcélzott 95%-os szópontossági arány (WER) és a 90%-os címkepontossági arány (TER), szigorú minőségbiztosítási folyamatokat tesz szükségessé.
Technikai képességek
Jelentős kihívást jelent annak biztosítása, hogy a technikai infrastruktúra, beleértve a rögzítési és átírási platformokat is képes kezelni az adatmennyiséget és fenntartani a minőséget.
Erőforrás-toborzás és képzés
Az orvosi háttérrel rendelkező személyek szerepjátékba toborzása, és annak biztosítása, hogy betartsák a reális forgatókönyveket, miközben fenntartják a természetes beszélgetésfolyamatot, meglehetősen nagy kihívást jelenthet. Ezenkívül jelentős erőfeszítést és szakértelmet igényel az átírók képzése a szigorú minőségi irányelvek betartására.
Megközelítés/Megoldás
Hanggyűjtés és átírás
- Forgatókönyv létrehozása: Valósághű forgatókönyveket dolgoztak ki, amelyek tükrözik a felnőttek családgyógyászati gyakorlatában előforduló gyakori, nem sürgős állapotokat, mint például a magas vérnyomás, a cukorbetegség és a fájdalomkezelés.
- Szerepjáték: Egészségügyi háttérrel rendelkező személyeket toboroztak egészségügyi szolgáltatók és betegek szerepjátékára, betartva a megadott forgatókönyveket, és valós klinikai beszélgetéseket szimulálva.
- Felvétel: A Shaip Work mobilalkalmazást használta a hang rögzítésére, biztosítva a nem, életkor, akcentusok és szakmai hátterek változatos megjelenítését a résztvevők között.
Érvényesítés és átírás
- Végrehajtott ellenőrző szkriptek az audiofájlok pontosságának és minőségének biztosítása érdekében.
- Az átírások a Bhasha platformon történtek, betartva a megadott irányelveket, és biztosítva a szó szerinti átírást precíz naplózással.
- A megjegyzésekkel ellátott metaadatok, beleértve a beszélőazonosítót, az életkort, a nemet, az anyanyelvet és az orvosi képzést/tapasztalatot, amelyek kritikusak voltak az ügyfél modellképzési céljai szempontjából.
Quality Assurance
- A CQA és PMO átfogó minőségellenőrzései 95%-os szópontossági arányt (WER) és 90%-os címkepontossági arányt (TER) biztosítottak.
Adatszállítás
- Az adatokat világosan, rendszerezetten strukturálta, és kötegekben szállította, részletes kötegjegyzékekkel és kultúrajegyzékekkel együtt.
- Biztosította, hogy minden adat, beleértve az audiofájlokat, az átiratokat és a metaadatokat, pontosan meg legyen címkézve és az ügyfél specifikációi szerint formázva.
Visszajelzés és iteráció
Erőteljes visszacsatolási hurkot alakítottunk ki az ügyféllel az esetleges hiányosságok azonosítására, biztosítva a korrekciók elvégzését és a teljes, pontos adatkészlet szállítását.
Kulcsfontosságú eredmények
- 2000 órányi szintetikus egészségügyi interakció sikeres gyűjtése és átírása.
- Gyors és pontos átírás figyelemreméltó pontossággal, jelentősen hozzájárulva az ügyfél azon céljához, hogy javítsa az ASR modelljét.
- Bebizonyította a Shaip képességét a nagyszabású, összetett projektek kezelésében, a minőség és a pontosság aprólékos megközelítésével.
Eredmény
A Shaip által precízen végrehajtott projekt eredménye egy gazdag adatkészlet, amely jelentősen hozzájárult az ügyfél ASR modelljének továbbfejlesztéséhez. A szintetikus interakciók a klinikai párbeszédek valósághű ábrázolását hozták létre, segítve a klienst egy robusztusabb és megbízhatóbb beszédszolgáltatás elérésében az egészségügyi környezetben. Strukturált és jól koordinált megközelítéssel a Shaip biztosította egy komplex projekt sikeres megvalósítását az előírt időkereten belül, megszilárdítva szakértelmét az egészségügy területén folytatott nagyszabású párbeszédes AI-projektek kezelésében.
A Shaip-pal való együttműködésünk jelentősen előremozdította projektünket az Ambient Technology és a Conversational AI területén az egészségügyben. A szintetikus egészségügyi párbeszédek létrehozásában és átírásában szerzett szakértelmük szilárd alapot biztosított, bemutatva a szintetikus adatokban rejlő lehetőségeket a szabályozási kihívások leküzdésében. A Shaip segítségével átléptük ezeket az akadályokat, és most egy lépéssel közelebb kerültünk az intuitív egészségügyi megoldásokról alkotott elképzelésünk megvalósításához.
