ИИ-система группы ЦРТ помогает медработникам Бурятии заполнять документы

Специалисты Республиканского патологоанатомического бюро Министерства здравоохранения Республики Бурятия используют систему голосового заполнения медицинских протоколов Voice2Med, разработанную группой компаний ЦРТ, входящей в экосистему «Сбера».

Voice2Med разработана на базе искусственного интеллекта и позволяет преобразовать голос врача в текст. Медицинский работник с помощью специального микрофона может надиктовать информацию для заключения, не отрываясь от медицинского процесса. Голос распознается и автоматически переносится в состав заполняемого протокола в медицинскую информационную систему. Заполнение документации голосом, по оценке разработчиков, происходит в среднем на 22% быстрее, чем традиционным способом.

Антон Соколов, управляющий Бурятским отделением Сбербанка, сказал: «Цифровизация медицины – одно из важных направлений работы «Сбера». Система голосового заполнения медицинской документации Voice2Med с ноября 2020 г. проходит тестирование в патологоанатомическом бюро. По результатам будет принято дальнейшее решение о внедрении технологии в другие медицинские учреждения Бурятии».

Максим Мулонов, заведующий отделением Республиканского патологоанатомического бюро, отметил: «Мы использовали систему голосового заполнения Voice2Med при работе с описанием биопсийного и операционного материала. Данная система способствует ускорению рабочего процесса, так как отсутствует надобность записывать текст вручную, и информация сразу представляется в цифровом виде. Это позволяет быстрее переносить данные в информационные системы и в конечном итоге дает ускоренный выход обработанного материала врачу».

Дмитрий Дырмовский, генеральный директор группы компаний ЦРТ, сказал: «Еще недавно русский язык был сложным для распознавания речи, потому что он является не аналитическим, как английский, а синтетическим: в одну словоформу собираются всевозможные формы склонения и спряжений слов, что требует высокой точности распознавания. Технологически нам вместе с партнерами удалось решить нетривиальную задачу по обучению языковых моделей — сейчас точность распознавания достигает 97-98%. Решение активно масштабируется, доверие к современным технологиям со стороны медицинских специалистов растет. Мы продолжим дальнейшее совершенствование Voice2Med для поддержки медицины».