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亚博网赌安全有保障|云知声智能医疗语音录入系统准确率达95%

时间:2021-03-19
本文摘要:人工智能打败人类棋手后,人工智能已经为大众所熟知,但人工智能这个技术和服务到底能做什么,普通大众只不过还在犹豫。云知声的智能医疗语音加载系统是人工智能的典型应用,动脉网采访了云知声CEO黄伟,了解他们如何落地人工智能技术。云知声是集中物联网人工智能服务。

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人工智能打败人类棋手后,人工智能已经为大众所熟知,但人工智能这个技术和服务到底能做什么,普通大众只不过还在犹豫。云知声的智能医疗语音加载系统是人工智能的典型应用,动脉网采访了云知声CEO黄伟,了解他们如何落地人工智能技术。云知声是集中物联网人工智能服务。公司利用机器学习平台(深度自学、强化自学、贝叶斯自学),在语音技术、语言技术、科学知识计算、大数据分析等领域建立了先进的核心技术体系,这些技术联合包含云知声原始的人工智能技术地图在应用层面上,AI核心、AIUI、AIService三种解决方案受到云知音核心技术的落地和构建,上述智能医疗语音加载系统是公司的应用之一。

2004年黄伟毕业于中科大。修士学开始的研究方向是图像处理,之后变更为语音识别。这个领域在十几年前比较冷淡,但当时大部分人都在通信,很少有人固守这个行业。

毕业后,黄伟去摩托罗拉,在那里工作了5年,黄伟完成了从学生到工程师的变更。摩托罗拉之间黄伟开发了世界上第一套手机声纹证书系统。

之后,兼任盛大的创造院核心干部,成立了声音分院。他到达云知声后也带来了以前的老同事,在他们研究智能语音识别的时候,国内很多人只是在科幻电影中理解人工智能。

云知声CEO的黄伟效率、安全性、数据痛点为什么将技术应用于医疗领域备受关注,黄伟告诉记者主要是医院的三个显著痛点,即效率、安全性、数据。调查结果显示,50%的中国住院医生每天写病历大约需要4个小时,放射科医生每天阅读和报告照片的工作量非常大。

由于医务科的特殊性,必须在两个屏幕之间往返切换,看电影、展开报告记录,提高效率是医生的紧迫拒绝。工作量大,很多医生在写病例时自由选择复制粘贴的方法,滑稽地混淆了左右脚,结果导致医院误诊率提高,医疗事故多,安全性问题不容忽视。有些医生为了节省时间,操作者不规范,导致病历模板的过度使用,导致大量患者病历数据的同质化,这些病历数据在今后的科学研究和大数据分析时不能得到有效的数据,基本上不能利用。

同时,大量病历模板的应用在医生决定患者病情分析时失去了系统性、逻辑性、循证规范和思考过程。我们的医疗智能语音加载系统需要与现有的电子病历系统很好地结合,在记录各患者的病情时,通过语音加载方式大幅度提高了效率。另外医院的各科是检查室,不适用于平板电脑、移动推车等各种移动终端系统,记录在这些便携式移动终端上是非常大的挑战。现在很简单。

如果在移动端的应用中添加我们的API,就可以把我们的语音识别技术映射到移动终端,方便的动态地用语音留下记录,动态地记录。另外,可以与PC终端系统集成,在PC终端整理变更。另外由于中西医的差异,中医没有西医那样的标准体系,所以中医希望享受这样的体系,提高病例的载入,为以前的中医研究提供数据反对。

就这样云知声和医院达成协议,为医院开发了智能医疗语音加载系统。


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