Технология распознавания речи интерпретирует информацию и делает выводы

RSNA и многие другие радиологические организации работают над повышением согласованности в радиологических отчетах за счет использования общего словаря, шаблонов отчетов и общих элементов данных (CDE) в повседневной практике.

По словам д-ра Фландерса, члена группы рентгенологов, работающих с RSNA и профильными организациями, такого рода стандартизированные отчеты уже широко распространены в маммографии и патологии. радиологов использовать.

«Конечная цель — сделать радиологические отчеты более эффективными, безошибочными и краткими, не возлагая на рентгенолога чрезмерно обременительных новых задач», — сказал д-р Фландерс. «Вместо этого системы отчетности следующего поколения будут работать совместно с рентгенологом».

Более современная технология создания отчетов обеспечивает рентгенологам прямую интеграцию результатов ИИ, проверку ошибок, поддержку принятия клинических решений и основанные на фактических данных рекомендации по последующему наблюдению.

Например, некоторые функции, которые находятся на переднем крае современного программного обеспечения для создания отчетов, могут отслеживать процесс ввода данных в режиме реального времени и давать рекомендации радиологу во время составления отчета или до его завершения. Программное обеспечение может предложить дополнительные ключевые концепции или наблюдения, которые будут иметь отношение к конкретному результату (например, характеристики узла в легком или новообразовании щитовидной железы, показатель ASPECTS для инсульта), ввести дополнительные характеристики, извлеченные из решения ИИ, руководства и рекомендации или определить ошибки и пропуски. Рентгенолог может решить, насколько «интрузивным» должен быть мониторинг, посредством настроек предпочтений. Вместо того, чтобы просто расшифровывать сказанное, программное обеспечение динамически ищет возможности улучшить качество и ценность отчета.

«Программное обеспечение для составления отчетов в будущем также может расширить поддержку принятия решений радиологами за счет динамического сбора устных словесных сигналов, связанных с ключевыми визуальными наблюдениями за аномалиями в органе, и отображения образцов изображений из справочных библиотек, которые соответствуют аналогичному описанию». Это контекстно-зависимое изображение. поиск, встроенный в системы отчетов, может не только улучшить качество и согласованность отчетов, но также может обеспечить «своевременное» обучение рентгенологу, который иногда работает за пределами своей зоны комфорта», — сказал д-р Фландерс.

Проблемы с технологией отчетности сохраняются

Программное обеспечение для распознавания речи, несмотря на все его улучшения, все еще не является совершенной технологией, по словам Дэвида Юсема, доктора медицинских наук, магистра делового администрирования, заместителя председателя по развитию факультета на факультете радиологии и профессора радиологии и радиологических наук в Медицинской школе Университета Джона Хопкинса, Балтимор. .

«Я думаю, что всегда будут непредвиденные ошибки, и рентгенологи должны продолжать просматривать отчет, чтобы убедиться, что он верен», — сказал д-р Юсем, отметив, что даже если отчет точен на 98%, одно ключевое слово может быть ошибочным и иметь последствия для пациента.

Некоторые примеры ключевого слова, которое может быть неправильным и иметь последствия для пациента, могут включать пропуск ведущего слова «Нет» в начале предложения, неправильную транскрипцию префикса, например, hypER против гипо или INcrease против. Уменьшение или ошибки масштаба, например, м по сравнению с мм по сравнению с см.

Для рентгенологов, работающих со старым программным обеспечением, было отмечено, что при попытке «научить» программное обеспечение лучше распознавать речь, программное обеспечение часто путается, и поэтому распознавание не улучшается.

Доктор Юсем также не является сторонником программного обеспечения, обеспечивающего поддержку текста на основе контекста.

«Я бы предпочел завершить весь отчет, не глядя на диктовку, чтобы я мог продолжать фиксировать свой взгляд там, где он должен быть — на изображениях, а не на экране отчета во время контрольной части чтения экзамена», — сказал доктор Юсем. . «Шаблоны отчетов заставляют меня не смотреть на изображения, а смотреть на экран диктовки и беспокоиться о том, что говорит следующая подсказка, а не о том, что я вижу и обрабатываю своими глазами».

доктора Фландерс и Юсем были участниками презентации о будущем стандартизированных отчетов на недавней встрече RSNA.

Хотя структурированные отчеты можно рассматривать как способ обеспечения большей согласованности в передаче информации другим врачам и пациентам, доктор Юсем в этом не убежден.

«Я не верю, что структурированные отчеты — это решение для ошибок интерпретации», — сказал он. «Ошибки восприятия и познания гораздо чаще являются источником ошибок, чем простой формат отчета».

Чтобы устранить эти типы ошибок, исследователи изучают ИИ и глубокое обучение в качестве вспомогательных инструментов, которые можно использовать с программным обеспечением для распознавания речи.

ИИ выявляет ошибки распознавания речи и повышает точность

Джэ Хо Сон, доктор медицины, магистр наук, доцент кафедры радиологии в отделении радиологии и биомедицинской визуализации Калифорнийского университета в Сан-Франциско, был автором исследования, опубликованного в журнале « Радиология: искусственный интеллект » , в котором изучалось, как глубокое обучение, в частности двунаправленные представления кодировщиков от трансформаторов (BERT) , может помочь обнаружить ошибки и предложить исправления в радиологических отчетах.

Исследователи использовали предварительно обученную модель для анализа 114 008 рентгенологических отчетов из двух больниц за трехлетний период. Модель также была доработана с использованием набора данных сгенерированных ошибок вставки, удаления и замены. Затем он ретроспективно оценил независимый набор данных радиологических отчетов с выявленными ошибками и проспективно проанализировал радиологические отчеты в режиме реального времени. Модель очень успешно находила и помечала ошибки, а также предлагала возможные исправления.

«Если мы интегрируем это в наш клинический рабочий процесс для просмотра отчетов до того, как мы их подпишем, это может поднять красный флаг, сообщая радиологу, что в этом отчете может быть ошибка распознавания речи», — сказал доктор Сон. «Это очень ненавязчиво, требует одного щелчка, но избавляет нас от головной боли при выпуске дополнений, повышает удовлетворенность пациентов и уменьшает количество ошибок при общении».

По словам доктора Зона, язык — это очень большая часть того, чем занимаются рентгенологи. Рентгенологи переводят изображение, которое они видят, в слова, которые можно использовать для описания, диагностики и лечения пациента, поэтому очень важно сделать это правильно.

«Моя цель — сделать так, чтобы наше общение с врачами и пациентами было максимально точным и понятным», — сказал д-р Сон. «Технологии могут продолжать помогать нам в достижении этой цели».

В конечном счете, сочетание технологий со стандартами и инструментами обработки данных в радиологических отчетах может повысить эффективность и качество медицинской помощи во всем мире.

«Каждый диктует по-разному и может использовать разные критерии для описания сходных объектов», — заключил доктор Фландерс. «Но с доступной сегодня технологией естественного языка мы можем намного приблизиться к извлечению и нормализации наиболее важных функций и концепций, полезных для управления клиническим лечением. Это также открывает двери для прямого перепрофилирования отчетов для межведомственных исследовательских инициатив».

Источник