Image

recoAnywhere: un vocabolario per tutte le discipline mediche

Nell'introduzione di un sistema di riconoscimento vocale sull'intera struttura ospedaliera almeno 6 criteri dovrebbero essere considerati per effetuare una giusta scelta: architettura distribuita, integrazione, possibilità di utilizzo su diversi client (es. mobile), flusso di correzione, disponibilità dei vocabolari, scalabilità.

Con volumi di referti enormi e l'abitudine a dettare, i dipartimenti di imaging (radiologia, neuroradiologia e medicina nuclerare) sono stati i primi ad usufruire dei vantaggi ottenuti dall'introduzione del riconoscimento vocale. Altri dipartimenti, verificati i risultati dell'applicazione del riconoscimento vocale in radiologia, si pongono ora gli stessi obiettivi. Diverse istituzioni stanno pensando di estendere il paradigma del riconoscimento vocale all'intera struttura ospedaliera.

Il vocabolario di recomed, sempre in aggiornamento, include i termini per le seguenti discipline: Radiologia, Neuroradiologia, Medicina Nucleare, Anatomia Patologica, Radioterapia, Cardiologia, Urologia, Otorinolaringoiatria, Gastroenterologia, Ginecologia, Neurologia, Oncologia, Terapia Intensiva, ecc...

Contattateci per un elenco aggiornato, oppure per verificare che il Vostro ambito sia coperto.

Integrabilità

Un sistema informativo omogeneo facilita la cooperazione tra i dipartimenti e la gestione dell'intera infrastruttura. Il sistema di riconoscimento vocale dev'essere integrbile nei diversi sistemi gestionali (RIS, HIS, PACS, EPR, ecc...) per ottimizzare i flussi di lavoro esistenti senza stravolgere le abitudini lavorative.

Flessibilità

Una soluzione distribuita in rete deve permettere la gestione centralizzata dell'intero sistema, garantendo la massima flessibilità per gli amministratori. Gli strumenti di gestione e configurazione devono essere accessibili da qualsiasi workstation. Ogni medico deve poter accedere al proprio profilo vocale da ovunque per refertare da qualsiasi workstation.

Scalabilità

Un sistema di riconoscimento vocale è un investimento a lungo termine e quindi deve poter crescere all'interno dell'organizzazione. Deve essere scalabile in termini di dimensione, vocabolari e anche funzionalità.
Deve funzionare su qualsiasi device, con qualsiasi OS, su reti geografiche, su larga scala (anche per migliaia di utenti) su server fisici o virtuali, con meccanismi di load balancing e fault tolerance.

Vocabolario unico, condiviso

L'accuratezza del riconoscimento vocale dipende in larga parte dal vocabolario e dal modello di linguaggio. Un buon sistema deve fornire la massima robustezza in ambiti generici e poter essere ottimizzato sulle singole discipline.
Il vocabolario medicale multidisciplinare rilasciato per l'Italia copre attualmente più del 90% della terminologia medica utilizzata nell'intera struttura ospedaliera e può essere ulteriormente esteso con personalizzazioni e pre-adattamenti onsite. Nell'architettura di recomed i vocabolari sono condivisi affinché l'adattamento automatico di ognuno dei medici possa contribuire all'aumento delle prestazioni per tutti.

Multimodale e multicanale

Ogni reparto ha le proprie esigenze. È in aumento l'utilizzo di sistemi mobile (notebook, tablet, ecc...) anche in ambito sanitario. Un sistema di riconoscimento vocale moderno deve poter essere utilizzato sui tutti i dispositivi necessari, in tutte le modalità (diretta, streaming o differita), indipendentemente dal sistema operativo del client, garantendo tutte le fuzionalità e le migliori prestazioni in qualsiasi contesto. Inoltre deve consentirne l'utilizzo con qualsiasi device di acquisizione, dai tradizionali microfoni con pulsanti di comando a cuffiette con o senza fili, per chi ha la necessità di mantenere le mani libere.

Correzione veloce

Tra i vantaggi dell'adozione di un sistema di riconoscimento vocale spicca la possibilità di ottimizzare il flusso di lavoro. Deve essere corredato di adeguati strumenti di verifica e correzione, in modo da poter dettare, correggere e rilasciare il documento in breve tempo e con la massima qualità.
Image
© 2024 Reconice. All Rights Reserved. Powered by reconice