Kami akan memberi tahu Anda tentang produk baru kami secara rinci di artikel ini. Rencananya begini:
- mengapa Anda membutuhkan Asisten Suara Medis;
- kasus penggunaan utama;
- terdiri dari komponen apa solusinya;
- bagaimana tugas diproses dan diberikan.
Bagaimana IHL bekerja
Mengapa Anda membutuhkan Asisten Suara Medis (IHP)
IHL memiliki dua tujuan utama.
- . , : , ( ) , , .
- . , , . / , .
Di sini kita akan melihat skenario dasar untuk menggunakan asisten suara yang cocok untuk hampir semua rumah sakit. Tentu saja, ada lebih banyak pilihan - semuanya tergantung pada kebutuhan klinik tertentu.
Panggilan dokter / perawat . Cocok untuk kasus ketika pasien membutuhkan bantuan tenaga medis. Segera setelah pasien mengucapkan kata kunci - misalnya, "pereda nyeri", "nyeri", "perlu suntikan" - sistem menetapkan tugas tersebut kepada kelompok spesialis yang diperlukan dan menetapkan tenggat waktu untuk keputusan tersebut.
Eksekusi kueri otomatis... Pasien meminta informasi bantuan yang sudah ada di basis pengetahuan - misalnya, jadwal kafetaria. IHL menemukan artikel yang relevan dengan kata kunci dan menyuarakannya kepada pasien. Pasien senang, begitu pula perawat: mereka dapat melakukan tugas yang lebih penting.
Komunikasi dua arah . Ini digunakan ketika pasien membutuhkan konsultasi spesialis - misalnya, jika Anda perlu bertanya kepada dokter Anda tentang dosis dan jadwal minum obat baru.
Komponen IHL
Asisten suara medis dapat menyelesaikan berbagai tugas, dari yang paling sederhana hingga yang paling rumit. Namun, keserbagunaannya dikombinasikan dengan kemudahan implementasi. Pada tingkat komponen, ini adalah solusi perangkat lunak dan perangkat keras yang agak minimalis - kami sengaja bertujuan untuk ini.
IHL mencakup 4 modul dasar.
- Terminal pasien. Ini terdiri dari mikrofon untuk menerima suara, speaker untuk mereproduksi pesan dari sistem (dan dokter) dan komputer mikro yang memproses informasi pasien dan berinteraksi dengan komponen lain.
- Pengenalan ucapan dan sistem sintesis. Sistem dapat digunakan di cloud atau diinstal secara lokal.
- Sistem akuntansi dan pemrosesan permintaan. Aplikasi web tempat staf medis bekerja. Diterapkan atas dasar platform ESM untuk mengotomatiskan proses bisnis SimpleOne .
- Terminal untuk dokter dan perawat. Tablet atau PC yang terhubung ke sistem akuntansi dan pemrosesan melalui Wi-Fi atau LAN.
Memproses permintaan suara
Terminal di bangsal bertindak sebagai pusat komunikasi antara pasien, Speech Recognition and Synthesis System (SRS) dan Accounting and Request Processing System (CPS).
Secara umum, proses pemrosesan permintaan terlihat seperti ini:
- terminal terus menunggu kata kunci;
- jika kata kunci diucapkan, terminal merekam audio pendek (4–5 detik);
- audio dikirim ke BPK;
- terminal mengirimkan tanggapan dari BPK ke sistem kendali;
- terminal mengumumkan informasi kepada pasien tergantung pada logika CPS prasetel (templat).
Tangkapan layar menunjukkan contoh pemrosesan permintaan dengan perekaman sinar-X
Untuk interaksi yang lebih nyaman, selain tanggapan standar "Permintaan Anda telah diterima, tunggu bantuan," IHL mereproduksi sinyal khusus - misalnya, tentang permulaan dan akhir rekaman pesan pasien.
Menetapkan tugas berdasarkan templat
Dalam sistem, Anda dapat mengonfigurasi template kueri unik, yang masing-masing dapat diberi kondisi aktivasi - kata kunci yang diperlukan. Segera setelah klien mengucapkan kata kunci yang ditentukan dalam template, sistem mengaktifkan permintaan dan menetapkan tugas ke grup spesialis tertentu, atau, misalnya, mengumumkan informasi yang diperlukan dari basis pengetahuan.
Sistem ini memiliki tabel "Pesan", yang menyimpan semua frasa yang diucapkan oleh pasien. Sistem memantau tabel pesan masuk dan membuat kueri jika pesan tersebut cocok dengan kondisi template.
Contoh
Untuk template permintaan "Pereda nyeri untuk pasien", pilih kata kunci "menyakitkan". Kami menetapkan prioritas tinggi untuk permintaan tersebut, memilih metode "Staf perawat" dan menghubungkan kelompok yang diperlukan untuk berkinerja - perawat. Sekarang, jika pasien mengatakan "sakit", IHL akan secara otomatis memberikan tugas tersebut kepada kelompok Perawat. Anggota grup akan menerima pemberitahuan bahwa tugas telah ditetapkan; pesan pasien akan tercermin di bidang "Deskripsi" permintaan.
Tampilan template permintaan
Secara paralel, tugas diperbaiki di penghitung kontrol waktu respons (SLA). Dalam contoh kami, kami memiliki 10 menit untuk menyelesaikan masalah. Jika spesialis tidak memenuhi tenggat waktu, masalah akan diteruskan ke dokter atau kelompok yang lebih tinggi (skenario eskalasi juga dapat dikonfigurasi).
Penghitung SLA
Template permintaan dalam jumlah tak terbatas dapat dibuat di sistem. Ini dapat dilakukan oleh karyawan dengan hak administrator.
Template kueri
Mengapa kami memilih Pocketsphinx, Python, dan SQLite3
Dalam solusi prototipe, kami menggunakan komputer mikro dari keluarga Raspberry Pi dan OS dasar Raspbian GNU / Linux. Terminal adalah aplikasi sederhana yang ditulis dengan Python menggunakan permintaan REST ke sistem tambahan dan pustaka Pocketsphinx (LiveSpeech).
Pustaka Pocketsphinx bagus karena membantu meningkatkan kinerja respons pertama - pencarian kata kunci. Pengenalan suara dan sistem sintesis menggunakan mekanisme dan kamus yang kompleks untuk pengenalan. Secara kasar, Pocketsphinx mempercepat proses pengenalan kata kunci untuk menghindari pengalaman pelanggan yang negatif. Pocketsphinx juga mudah dikonfigurasi dan dapat bekerja dalam beberapa mode.
Menggunakan Python dan Pocketsphinx sangat memperluas fungsionalitas terminal. Agar pasien tidak bosan, game dapat ditambahkan ke IHL. Dalam prototipe, misalnya, kami telah menerapkan permainan sederhana "Kota".
REST API standar digunakan untuk mengintegrasikan CDS dan KMS.
Di bawah ini adalah contoh alamat CPS (kami mengirim pesan POST ke CPS, mengurai tanggapan, dan seterusnya dalam lingkaran):
url = 'https://user:pass@mva.simpleone.ru/rest/v1/table/mva_itguild_inquiry'
payload = {«description»: text, «subject»: «mva_inquiry»}
header = {'Accept': 'application/json;charset=UTF-8','Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'}
response = requests.post(url,data=json.dumps(payload), headers=header)
i_json = response.json()
Sintesis ucapan berkelanjutan menggunakan BPK bukanlah proses yang cepat, karena cukup luas: otorisasi, permintaan, pemrosesan. Untuk mempercepatnya, database SQLite3 lokal digunakan untuk menyimpan respons pasien yang dibuat sebelumnya. Solusi ini sangat cocok untuk memproses permintaan dengan skenario yang konstan - misalnya, saat menyuarakan informasi tentang lokasi kantor dokter dan ruang perawatan, jadwal kantin.
Poin penting lainnya adalah logging. Tanpanya, perbaikan dan perbaikan bug tidak mungkin dilakukan. Oleh karena itu, terminal mengimplementasikan pencatatan proses umum operasi semua sistem yang berdekatan, dan komponen individu.
Apa hasilnya
Memberi tugas kepada staf medis menggunakan kontrol suara tidak hanya tentang kenyamanan (untuk dokter dan untuk pasien), tetapi juga tentang kemungkinan optimalisasi serius dari proses kerja di rumah sakit. Semakin banyak kesempatan yang dimiliki rumah sakit untuk membuat pengasuhnya lebih nyaman dan produktif, semakin baik kualitas perawatan pasien pada akhirnya.
Kami ingin menciptakan solusi multifungsi yang benar-benar berguna untuk rumah sakit, sambil menggunakan sekumpulan minimum layanan siap pakai. Tapi mungkin keuntungan utama dari IHL adalah keserbagunaannya. Asisten suara dapat dengan cepat digunakan di rumah sakit dengan berbagai ukuran dan profil. Anda dapat mengoptimalkan perangkat lunak "dengan cepat", dengan mempertimbangkan tugas lembaga medis tertentu dan kondisi yang berubah dengan cepat.