IXHEALTHUn sistema avanzado de reconocimiento del habla para la interacción con sistemas de información de sanidad
- Pedro José Vivancos Vicente
- Juan Salvador Castejón Garrido
- Mario Andrés Paredes Valverde
- María del Pilar Salas Zárate
- Rafael Valencia García
ISSN: 1135-5948
Año de publicación: 2017
Número: 59
Páginas: 149-152
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: Procesamiento del lenguaje natural
Resumen
El objetivo del proyecto IXHEALTH es desarrollar una plataforma multilingüe basada en reconocimiento del habla que permita a profesionales de la salud llevar a cabo tareas tales como la redacción de informes médicos, así como interactuar con sistemas de información sanitarios mediante comandos de voz. Todo ello, bajo un mecanismo de seguridad basado en biometría de voz que evite que personas no autorizadas editen información sensible gestionada por este tipo de sistemas. Este proyecto ha sido desarrollado por la empresa VOCALI en conjunto con el grupo de investigación TECNOMOD de la Universidad de Murcia, y financiado por el Instituto de Fomento de la Región de Murcia.
Información de financiación
Los sistemas de reconocimiento del habla están cada vez más presentes en la sociedad. Concretamente, la sanidad es uno de los dominios donde estos sistemas son imprescindibles para la redacción de informes y transcripción en diversas especialidades tales como radiología (Akhtar, Ali, y Mirza 2011) y patología (Al-Aynati y Chorneyko 2003). Sin embargo, el personal sanitario demanda mejores funcionalidades que les permitan manejar los sistemas de información a través del habla y no mediante interfaces tradicionales (teclado, mouse, pantalla táctil) ya que algunos médicos por su labor no pueden manejar un ordenador o tener la vista en la pantalla mientras trabajan.Financiadores
Referencias bibliográficas
- Akhtar, W., A. Ali, y M. Kashif. 2011. Impact of a Voice Recognition System on Radiology Report Turnaround Time: Experience from a Non-English-Speaking South Asian Country, AJR. American Journal of Roentgenology 196 (4): W485; author reply 486. doi:10.2214/AJR.10.5426.
- Al-Aynati, M., y K. Chorneyko. 2003. Comparison of Voice-Automated Transcription and Human Transcription in Generating Pathology Reports. Archives of Pathology & Laboratory Medicine 127 (6):721–25.
- Hunt, A., y M. Scott. 2004. Speech Recognition Grammar Specification Version 1.0. W3C Recommendation, March.
- Juang, B. H., and L. R. Rabiner. 1991. Hidden Markov Models for Speech Recognition. Technometrics 33 (3):251–72.
- Paredes-Valverde, M., M. A. Rodríguez-García, A. Ruiz-Martínez, R. Valencia-García, and G. Alor-Hernández. 2015. ONLI: An Ontology-Based System for Querying DBpedia Using Natural Language Paradigm. Expert Systems with Applications. 42(12):5163–5176.