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    Google busca utilizar el reconocimiento de voz para apoyar a los médicos

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    Un doctor pasa aproximadamente 5 horas al día apuntando y trascribiendo las historias clínicas electrónicas de sus pacientes. Un proceso que les quita mucho tiempo para realizar sus demás actividades. Y aunque hay algunos que cuentan con personas para que realicen dicha faena, todos deben hacerlo por si solos en algún momento del día.

    Afortunadamente la tecnología ha avanzado a pasos agigantados y como una forma de evitar que los médicos perdieran su valioso tiempo, Google decidió aprovechar su reconocimiento de voz que está disponible para Google Assistent, Google Home y Google Translate e intentar crear un nuevo sistema para automatizar el proceso de transcripción y ayudar a los médicos a tomar notas de manera más rápida.

    El reconocimiento de voz ha evolucionado muchísimo. Ya no sólo se reconocen palabras aisladas, ahora algunos hasta interpretan lo que dicen las personas y pueden sacar análisis y conclusiones”, mencionó Blanca Romero, Directora de Natural Vox, una empresa pionera en las tecnologías del habla y sistemas de diálogo automáticos, cuando se le cuestionó al respecto.
    Para llevar a cabo esto Google realizó un estudio en el que utilizó dos modelos de reconocimiento de voz automáticos: uno basado en el fonema Connectionist Temporal Classification (CTC) y otro, estructurado con base al grafema Listen Attend and Spell (LAS), mismos que fueron probados escuchando más de 14,000 horas de voz grabada.

    El resultado mostró una tasa de errores del 38 por ciento, pero a pesar de esto los investigadores probaron que es posible construir modelos autómatas del habla funcionales para conversaciones médicas.

    Por ésta razón en los próximos meses comenzarán a trabajar con médicos e investigadores de la Universidad de Stanford para determinar que tipo de información cínicamente necesaria puede extraerse de manera automática de una conversación médico-paciente.

    “El objetivo que buscan ellos y lo que buscamos todos los que trabajamos en esta rama es conseguir que las máquinas te entiendan muy bien“, afirmó Romero.

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