利用远场语音识别自动记录 ICD 编码
声音
2018-11-28 v4 计算与语言
音频与语音处理
摘要
文档记录错误会增加医疗成本并导致不必要的患者死亡。作为诊断和计费的标准语言，ICD 编码是全球医疗文档的基础。尽管电子病历已普及，医院仍存在高比例的 ICD 编码错误。在本文中，我们提出利用远场语音识别自动记录 ICD 编码。远场语音发生于麦克风距离声源数米处的情况，这在智能家居和安防系统中很常见。我们的方法结合了声信号处理与循环神经网络，以实时识别并记录 ICD 编码。为评估我们的模型，我们收集了一个 ICD-10 编码的远场语音数据集，并发现我们的模型达到了 87% 的准确率，BLEU 得分为 85%。通过从无监督医疗语言模型中采样，我们的方法能够超越现有方法。总体而言，这项工作展示了自动语音识别在提供高效、准确且具有成本效益的医疗文档方面的潜力。
引用
@article{arxiv.1804.11046,
title = {Automatic Documentation of ICD Codes with Far-Field Speech Recognition},
author = {Albert Haque and Corinna Fukushima},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.11046},
year = {2018}
}
备注
Machine Learning for Health (ML4H) Workshop at NeurIPS 2018 arXiv:1811.07216