语音识别技术在医院信息系统中的应用

引言

我国医院的信息化建设目前处在不断的发展当中，随着信息化水平的不断提高，为了提高医疗质量，减轻医护人员的信息录入负担 , 语音识别技术是一种更快速的信息录入方式，但是在应用过程中还存在一定的问题，要对当前的不足之处进行充分分析，尽快让该技术投入应用。

1 当前手工录入模式下存在的问题

1.1 临床科室的录入现状

目前临床医务工作人员主要分为两个类型，一种是年轻的医务工作者，这些人具有较强的接受能力，对信息系统也足够熟悉，在应用信息系统的过程中能够得心应手，熟练的使用各种系统，特别是在录入电子病历时，可以灵活运用病案模板，缩短录入的时间。另外一种就是年龄稍大的医护人员，这类医生的诊断经验更加丰富，但普遍都无法熟练地应用信息系统，在录入信息时效率较低，严重影响书写病案、下发医嘱的速度，这些因素导致医护人员工作效率低下，在一定程度上影响医疗质量[1]。

1.2 医技科室的录入现状

医技科室一般指放射科、超声科等科室，这一类科室与临床科室之间有一定的差异，在检查的同时要对病情、诊断结果进行记录，需要医生并行操作。目前大部分医院都是采取两名医生来完成检查，一位进行操作，另一位负责记录。该方法往往会因为沟通不当而出现偏差，进而影响诊断结果的准确性。另外这种方法也会增加医院的人工成本。

1.3 行政科室的录入现状

行政人员需要制作多种繁杂的报表，在检索、查询时往往会浪费较多的时间，降低工作效率。语音识别技术可以解决工作过程中的大部分问题，减少重复操作，有效提高工作效率。

2 语音识别技术介绍

语音识别目前已经研发出了多种应用模型，常见的主要有基于隐马尔科夫模型、深度神经网络的声学模型这两种，端到端的识别方法也正在研究中。这些识别方法虽然在过程中可以去除一些带有噪音的语音信号，但如果识别环境较为复杂或是处在混响环境中，识别效果会明显降低。语音信号容易受到外部环境干扰，这是当前亟需解决的问题。目前用于提高语音识别能力的方法主要有3 种。

首先是在原有的识别模型前端中加入语音增强组件，频谱减法、维纳滤波等。但这种方法容易破坏语音信号语谱特征，会给语音识别的精度带来一定影响。所以该方法在实际应用中存在一定的弊端，并不是最优的解决方案。另外，增强后的语音频谱会过于平滑，给后端模型在模拟语音声学特征时带来一定的难度。

其次是使用多条件训练方法让语音识别具备更高的噪音鲁棒性。这种方法主要是利用多种类型语音来对原有的识别模型进行训练，让模型具备更强的识别能力，但此方法会让原有模型变得更杂，增加了算力成本，且较难识别失真的语音。为了缓解这一问题，要对前端的平行资料库进行增强，使用该数据再次进行训练。该方法虽然提高了识别失真语音的能力，但依然比较依赖前端[2]。

最后一种是进行综合训练。该方法可以增强语音能力，优化模型性能。这二者在综合训练过程中相互提升，增强后的语音会传输到后端，但这种方式也可能会出现失真的现象。如果环境较为嘈杂，该方法的应用效果也不够理想。端到端的方法可以有效避免语音失真，在复杂的环境中应用效果相对要好一些，是目前识别精度较高的一种方法。

3 语音识别技术在医院信息系统中的具体应用前景分析

目前语音识别技术在医院信息系统中的应用案例以及相关研究都还比较少，语音识别技术的应用场景主要分为两个类别，一种是语音文字录入，另一种是功能菜单的选择。语音识别技术的应用，主要是将传统的键盘输入进行替换，通过语音输入可以转换成文字直接录入到信息系统当中，大大提高了录入效率。该功能有多种应用场景，例如下发医嘱、填写病历等。这种文字录入工作一般会占据医生较多的时间，语音输入方式具有更快的录入速度，医生可以在同一时间内处理更多的问题。尤其是一些较为年长的医生，由于打字速度相对较慢，所以工作时间就相应延长。功能菜单选择这项服务主要是解决职能部门的问题，例如收费处、药房等部门。职能部门每天要面对大量的人员，服务流程基本相似，在应用语音识别技术后，会大大缩短操作时间，减少患者等待时间，提高工作效率。

该技术虽然有较大的应用优势，但在实际的应用中仍然存在一定的局限性。语音识别会受到周围环境、使用人员的口音等因素的影响。嘈杂的环境会影响识别的准确性，存在一定的误差。口音也是如此，说出的内容与识别的内容会有一定的差异。语音识别技术在未来的应用，必须要解决这一问题。要加速医院信息化系统的建设，定制出医疗领域专门的语言模型，对每个科室的业务进行梳理、分类，这样语音模型中可以覆盖大量的病症、药品名称以及一些其他的关键性信息，可以有效提高语音识别的准确率。其次在定制语言模型时也要关注个性化设置。由于每个科室的医生有不同的说话方式，为了提高录入准确性，可以将每个账户的系统与医院的语音录入系统进行绑定，这样登录后就会根据医院账户的科室信息自动加载出相应的语音模型，让语音识别能够更加准确。电子病历比传统的病历更加便捷，语音识别技术更是加快了录入速度。如何让病人的诊断信息变成结构化的信息模式，是当前被广泛关注的问题。在大数据的支持下，可以对现有数据进行分析处理，从而形成庞大的医疗资源库，可以给更多的年轻医生提供学习资料，同时还可以促进医院自助服务水平的发展[3]。

结语

语音识别技术在医院信息系统中的应用，大大提高了医护人员的办公效率，节约了医生宝贵的诊断时间，可以服务更多的病患，显著提升了医院的医疗质量。但是该方法目前仍然存在一定的应用局限性，再加上医院的信息化建设没有与之匹配，这些因素都制约了语音识别技术的应用。相关研究人员要不断进行探索、研究，找到更好的对接方法以及降噪方式，让语音识别技术能够更好、更快地应用到医疗服务当中。

参考文献：

[1] 黄岩 . 语音识别技术在医院信息系统中的应用 [J]. 新一代信息技术 ,2022(04):84-86

[2] 韩国献 . 语音识别技术在医院中的应用 [J]. 医学信息 ,2019(22):19-20.

[3] 孙国强 , 赵从朴 , 朱雯 , 朱卫国 , 张福泉 , 王以朋 . 智能语音识别技术在医院应用中的探索与实践 [J]. 中国数字医学 ,2016(09):35-37