语音识别技术在电子病历中应用的难点及对策

识别率不够高 由于医学专业性强，对病历输入准确性要求高，在应用过程中有许多因素，直接影响了识别率。

环境噪音 医生工作环境嘈杂，电话频繁，多人交流，会极大地影响识别的准确率。

地方口音 中文的发音和字是独立的，而我国方言多，口音问题非常严重。

多音字多音词 中文特有的多音字，中国有415个基本无调音节，构成7 000多个基本汉字的发音，导致中文比英文在语音识别上难度更大。

医生习惯 医生输入病历时，经常会使用一些专业术语和习惯用语，很容易造成识别错误。

医学专业性 医学中有许多医疗特殊单位，医疗特殊符号，均影响识别率。如：一细胞每微升，要用Cells/μl表示，呈阴性用呈（-）表示。

应用率不高 导致应用率不高的原因，主要有以下几个方面。

语音输入比模块输入慢 许多电子病历系统，为了方便医生做了许多模板，减少医生输入病历的工作量，模板输入只需填写或删改个别字词，就可完成病历书写，这种输入方法确实比语音输入快，但是，带来了病历千篇一律，张冠李戴等病历安全质量问题。

语音输入仍离不开键盘 虽然在大块文字输入时语音效率最高，但遇到换行，表格书写，特殊符号录入时仍然离不开键盘。

医生书写的习惯较难改变 医生从键盘输入改为语音输入，需要一个熟悉的过程。特别是在办公室把病历说出来，一是怕病人隐私泄露，二是医生相互干扰较大。

全面应用较困难 医生在语音输入书写病历时，仍需要手动完成一些系统命令操作，如：文件保存，调用模板，删除文字，填写表格等，只有通过语音来实现这些操作命令，才能让医生解放双手。而让计算机听懂人说出的命令，就需要对现有系统进行改造，使其与语音系统深度融合。可是，由于医院业务系统较多，不可能一个语音系统同时解决多个系统功能，每个系统模块必须单独开发，需要大量的人力和时间。

提高识别率的工作

增加系统抗噪性 针对输入环境嘈杂，从软硬件着手进行降噪。一是提高语音识别系统的抗噪性。采用定向麦克风设备，改善麦克风的敏感度和抗干扰性。二是采用软件处理对背景环境进行噪音去除。通过录制普通办公室、病区等情况下的噪声数据来进行加噪训练。

增加语言知识库 其主要作用是从医生的语言中提取出临床术语, 进行对比后完成结构化保存, 作为医疗语音识别基础，保证拼音输入和语音输入的正确率。主要通过机器学习医学知识库，如：医学工具书类索引、医学专业教材名词索引、症状库、疾病库、检查库药品库、临床指南、病例报告、循证文献等。

建立专科语言模型 对各科室常用的病种、药品名称、诊断名称等进行整理，将常用的热词进行汇总，建立以科为单位的语言模型，提高语音识别准确率。

建立个性化声学模型 每个医生的发音习惯、说话的语速等均不同，系统根据医生账号区别不同的医生，特异性地根据医生加载对应的语音模型，不但可以降低模型大小，而且可以提高识别率。

增加容错机制 对容易读错的一些词汇，增加容错功能，当医生读音错误时，仍能自动识别正确的词，如，脑梗塞（se），医生经常读成脑梗塞（shai）。

后处理结果归整 根据医学书写和单位的特殊性，对已输入的文字结果进行自动修改，一是标点符号预测，医生在语音输入时，不用说出标点符号，系统可自动预测标点符号。二是自动大小写，包括需要大写的如，MICU，CCU等。三是自动按中文转换成单位，罗马数字和专用单位的自动识别转换，如,mOSM/L转换为：毫渗摩尔每升。

提高使用率的工作

加大宣传和培训力度 医院加大语音输入优点宣传，提倡多使用语音输入，让医生逐步了解，语音输入不但可以提高效率，而且可以避免病历模板带来的问题。同时，加强培训，让医生养成语音输入的习惯，逐渐形成“说”病历的风气。

根据应用情况选择科室 在软件试用的磨合期，应选择文字输入相对较多的科室进行试点，使用率较低的科室可等到系统成熟后再启用。经过对比，可发现内科比外科的使用率高，同时，在书写病历类别上也有差别，病程记录和查房记录等较手术记录、入院记录使用率高。

适当改造医生办公室 在医生办公桌之间增加隔板，这样可以提高私密性，这也有助于减少干扰，提高语音识别率。

提高融合度的工作 选择医生边写边操作的科室，如胃肠镜等检查医技科室，口腔科等科室，将语音系统与现有系统进行融合，对其工作流程进行改进和拓展，引入命令词识别技术，让计算机听懂人发出的命令，实现语音自动录入和生成报告，从而解放医生双手，实现边操作边记录，这样不但提高工作效率，而且记录更加准确，减少了错漏。如，超声科，医生在给病人检查时，全程通过语音书写检查报告，一名医生即可完成所有工作，大大提高了工作效率。

通过部署讯飞语音识别私有云，在5个科室进行了试点应用，从应用的情况看，语音识别率达到96%以上，80%的医生认为语音识别技术每天可节约40分钟的输入时间，提高了工作效率和病历质量。 

提高识别率是关键 没有较高的识别率，经常出现错漏时，医生还要通过键盘进行修改，反而增加了医生的工作量。因此，语音的识别率是关键，如果识别率较低，将无法满足医生需求。通过降噪、机器学习、定制模型等方法，使语音识别率逐步上升，最终达到96%以上，基本满足了医生的需求。

提高使用率是基础 没有使用率，再好的产品都没法应用。在系统刚启用时，医生兴趣比较高，但发现没有模板复制粘贴快，使用率逐渐下降。通过提高识别率、加强宣传和培训，逐渐让医生认识到语音输入，不但提高病历的书写效率，而且可有效避免复制粘贴，规范病历输入，提高病历质量。同时，个性化输入较多，使病历数据分析变得更有价值，医生逐渐从不想用到想用。经过3个月的磨合，使用率可达到85%。

深度融合是发展的方向 语音识别的目的就是通过一系列的处理，最后将人类发出的语音转换成文字或计算机能够识别的命令。通过语音技术的应用，不仅是完成语音输入，最主要的是要解放医生的双手，让计算机不仅完成听写任务，还可听懂医生发出的命令，对系统进行操作，这样才能解放医生双手，这样的应用才会更加广泛，更加实用。这就需要将语音技术与系统深度融合，更好地服务临床，这也是语音识别技术的发展方向。