IXHEALTHUn sistema avanzado de reconocimiento del habla para la interacción con sistemas de información de sanidad

  1. Pedro José Vivancos Vicente
  2. Juan Salvador Castejón Garrido
  3. Mario Andrés Paredes Valverde
  4. María del Pilar Salas Zárate
  5. Rafael Valencia García
Revista:
Procesamiento del lenguaje natural

ISSN: 1135-5948

Any de publicació: 2017

Número: 59

Pàgines: 149-152

Tipus: Article

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Resum

The IXHEALTH project aims to develop a multilingual platform based on speech recognition that allows healthcare professionals to perform transcription and dictation activities for the generation of medical reports, as well as to interact with healthcare information systems by means of voice commands. These tasks are performed through a biometric voice-based security mechanism that avoids non-allowed users to edit sensitive data managed by this kind of systems. This project has been developed by the VOCALI enterprise in conjunction with the TECNOMOD research group from the University of Murcia, and it has been founded by the Institute of Promotion from the Region of Murcia.

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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.

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Referències bibliogràfiques

  • 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.
Fuente de los datos: Dialnet