Распознавание медицинской речи и автоматизация документации

Врач тратит на документацию до трети рабочего времени: протокол осмотра, назначения, выписной эпикриз. Двенадцатиминутный приём в поликлинике оставляет на разговор с пациентом несколько минут, остальное уходит на клавиатуру. Отсюда шаблонные записи, ошибки в назначениях и выгорание персонала.

Облачные сервисы диктовки существуют, но клиники не готовы передавать записи приёмов, содержащие диагнозы и персональные данные, за пределы учреждения. Кроме того, общие речевые модели плохо распознают медицинскую терминологию, названия препаратов и дозировки, а именно в них цена ошибки максимальна.

В кабинете или на мобильном устройстве записывается речь врача (или диалог с пациентом с согласия). Локальная речевая модель, дообученная на медицинском словаре, переводит запись в текст, а LLM структурирует его по полям протокола МИС: жалобы, анамнез, объективный статус, диагноз, назначения.

• Распознавание с медицинской лексикой и названиями препаратов, точность выше общих моделей.
• Черновик протокола и эпикриза формируется за секунды, врач проверяет и подписывает.
• Голосовые команды для навигации по МИС без отрыва от пациента.
• Обезличивание и хранение аудио по политике учреждения.

Важно: MIARCH поставляет вычислительную инфраструктуру и помогает развернуть модели. Само ПО для постановки диагноза является медицинским изделием и проходит регистрацию отдельно — на стороне разработчика или клиники.

Какие данные нужны

• Аудиозаписи приёмов с согласия
• Шаблоны протоколов МИС
• Справочники МКБ и лекарственных средств