শুধু এমন একটি পৃথিবীর কথা কল্পনা করুন যেখানে ডাক্তারদের রোগীর নোট টাইপ করতে ঘণ্টার পর ঘণ্টা ব্যয় করতে হবে না বরং একটি ডিভাইসে কথা বলতে হবে এবং তাদের কথা বলার সাথে সাথে তাদের কথাগুলো পাঠ্য হয়ে যেতে হবে! মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশনের সাথে ঠিক এটিই ঘটছে, স্বাস্থ্যসেবা ডকুমেন্টেশনে একটি খুব শক্তিশালী প্রযুক্তিগত উদ্ভাবন।
মেডিকেল বক্তৃতা স্বীকৃতির লক্ষ্য প্রতিটি মেডিকেল পেশাদারের মুখোমুখি হওয়া একটি জটিল সমস্যা সমাধান করা এবং তা হল রোগীর রেকর্ড থেকে চিকিত্সার পরিকল্পনা পর্যন্ত প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করার ধ্রুবক চাপ।
এখানেই মেডিক্যাল স্পিচ রিকগনিশন সফ্টওয়্যারটি ছবিতে আসে যা ডাক্তার যা বলছে তা রিয়েল-টাইমে টেক্সটে রূপান্তর করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এইভাবে, চিকিৎসা পেশাদাররা রোগীর রোগ নির্ণয়ের উপর বেশি এবং নোট লেখার উপর কম মনোযোগ দিতে পারেন।
মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশন কি?
মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশনকে ভয়েস-টু-স্পিচ হিসাবে বোঝা যায় তবে এটি অত্যন্ত সুনির্দিষ্ট এবং প্রধানত চিকিত্সার উদ্দেশ্যে বিকশিত।
যেহেতু এটি স্বাস্থ্যসেবা খাতে ব্যবহৃত হয়, নির্ভুলতা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দিক এবং সর্বোচ্চ নির্ভুলতা অর্জনের জন্য, এটি স্বয়ংক্রিয় বক্তৃতা স্বীকৃতি এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এর মতো প্রযুক্তি ব্যবহার করে।
এটি করার মাধ্যমে, আপনি ডাক্তারের পরামর্শ, রোগ নির্ণয়, প্রেসক্রিপশন এবং অন্যান্য স্বাস্থ্যসেবা-সম্পর্কিত ডকুমেন্টেশন সঠিকভাবে প্রতিলিপি করতে পারেন।
এর মূল অংশে, মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশন সফ্টওয়্যারটি জটিল মেডিকেল পরিভাষাগুলি সফলভাবে প্রতিলিপি করার জন্য এবং কোনও ত্রুটি কমাতে বিভিন্ন ভাষা এবং উচ্চারণ বোঝার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এখানে গুরুত্বপূর্ণ দিক হল এটির সাথে একত্রিত করা যেতে পারে ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (EHR) ডকুমেন্টেশন প্রক্রিয়া স্ট্রিমলাইন সিস্টেম.
মেডিকেল স্পিচ স্বীকৃতির সুবিধা
এখানে মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশন ব্যবহার করার কিছু মূল সুবিধা রয়েছে।
কম সময়
মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশনের সাহায্যে, ডাক্তাররা তাদের টাইপ করার চেয়ে তিনগুণ দ্রুত কথা বলতে পারেন যা তাদের ডকুমেন্টেশন আরও দ্রুত সম্পন্ন করতে দেয়।
উন্নত নির্ভুলতা
যেহেতু এই সিস্টেমগুলি উন্নত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যেমন NLP ব্যবহার করে, তাই তারা রোগীদের পাশাপাশি ডাক্তারদের আশ্বস্ত করে যে চূড়ান্ত আউটপুট ত্রুটির কম সম্ভাবনার সাথে সঠিক হবে।
রোগীর প্রতি বেশি মনোযোগ
ডকুমেন্টেশনে সময় কমানোর সাথে, ডাক্তাররা রোগীর সমস্যা বোঝার জন্য আরও জড়িত হতে পারে এবং গুণগত মিথস্ক্রিয়া করার জন্য সময় পেতে পারে।
ডাক্তারদের উপর চাপ কমায়
নোট নেওয়ার মতো পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করা, ডাক্তারদের মধ্যে বার্নআউট কমাতে সাহায্য করে।
EHR এর সাথে একীকরণ
একাধিক মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশন সিস্টেম ইএইচআর প্ল্যাটফর্মের সাথে সরাসরি একীকরণের সুবিধা দেয়। এইভাবে, ডাটাবেস কোনো ম্যানুয়াল ডেটা এন্ট্রি ছাড়াই রিয়েল-টাইমে আপডেট হয়।
মেডিকেল স্পিচ স্বীকৃতির পিছনে বিজ্ঞান: এটি কীভাবে কাজ করে?
মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশনের জন্য আপনি কোন সফ্টওয়্যার ব্যবহার করছেন তার উপর ভিত্তি করে প্রক্রিয়া ভিন্ন হতে পারে, সামগ্রিক পদ্ধতি সবার মধ্যে একই রকম। আমরা প্রক্রিয়াটিকে চারটি সহজ ধাপে বিভক্ত করেছি:
ধাপ 1: স্বয়ংক্রিয় স্পিচ রিকগনিশন (ASR)
এটি মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশনের প্রথম ধাপ যাকে বলা হয় স্বয়ংক্রিয় বক্তৃতা স্বীকৃতি। এখানে সিস্টেম কথ্য শব্দ ক্যাপচার করবে এবং ডিজিটাল ফরম্যাটে রূপান্তর করবে। এটি সম্পূর্ণ বক্তৃতাকে ছোট ছোট ধ্বনি খণ্ডে বিভক্ত করে করা হয় যাকে ফোনেম বলে।
সিস্টেমে একবার ফোনেম হয়ে গেলে, পাঠ্যটির সঠিক অর্থ বোঝার জন্য এটি শব্দ এবং বাক্যাংশের বৃহৎ ডাটাবেসের সাথে সেই ধ্বনিগুলিকে তুলনা করবে।
ধাপ 2: প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP)
একবার বক্তৃতা পাঠ্যে রূপান্তরিত হলে, মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশন (NLP) এর পরবর্তী ধাপ শুরু হয়৷ NLP সিস্টেমটিকে কথোপকথনের প্রেক্ষাপট বুঝতে দেয়৷
উদাহরণস্বরূপ, মেডিকেল কথোপকথনে, ঐতিহ্যগত সিস্টেম "উচ্চ রক্তচাপ" এবং "হাইপোটেনশন" এর মতো একই পদগুলির মধ্যে পার্থক্য করতে সক্ষম নাও হতে পারে তবে NLP এর সাথে, সফ্টওয়্যারটি পার্থক্য করতে পারে এবং কথোপকথন অনুযায়ী সঠিক শব্দটি ব্যবহার করা হয়েছে তা নিশ্চিত করতে পারে।
ধাপ 3: মেশিন লার্নিং (ML)
কিছু সময়ের মধ্যে, অন্য যেকোনো সফ্টওয়্যারের মতো, মেশিন লার্নিং মেডিকেল স্পিচ স্বীকৃতির একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ হয়ে উঠেছে। আমাদের ক্ষেত্রে, ML ব্যবহার করা হয় যাতে সফ্টওয়্যারটি আরও নির্ভুল হয়ে ওঠে কারণ এটি ML এর মাধ্যমে ব্যবহারকারীর ইনপুট থেকে শেখে।
এই ধাপের মাধ্যমে, সিস্টেমটি শিখেছে কীভাবে নির্দিষ্ট উচ্চারণ, কথা বলার ধরন এবং এমনকি চিকিৎসার বিভিন্ন ক্ষেত্রের জন্য নির্দিষ্ট চিকিৎসা শব্দের সাথে মানিয়ে নিতে হয়। এখানে লক্ষণীয় গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল এটি একটি ক্রমাগত প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে সিস্টেম সঠিকতা উন্নত করতে এবং সময়ের সাথে সাথে ত্রুটিগুলি কমাতে শেখে।
ধাপ 4: ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (EHR) এর সাথে ইন্টিগ্রেশন
সমস্ত সুবিধার মধ্যে, মেডিকেল স্পিচ স্বীকৃতির সবচেয়ে বড় এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা হল ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (EHR) এর সাথে একীভূত করার ক্ষমতা। এবং চূড়ান্ত ধাপে, আপনি এই ফাংশনটি ব্যবহার করে ডেটা একীভূত করতে ব্যবহার করেন যা পূর্ববর্তী ধাপ থেকে EHR-এ ফিল্টার করা এবং সূক্ষ্ম-টিউন করা হয়েছে।
এইভাবে, চিকিৎসা পেশাদাররা ম্যানুয়াল প্রচেষ্টা ছাড়াই সরাসরি রোগীর তথ্য ইনপুট করতে পারেন যা নিজেই সবচেয়ে বড় সুবিধা।
মেডিকেল স্পিচ স্বীকৃতির জটিলতা
আমরা আগে আলোচনা করেছি এমন একাধিক সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশন প্রযুক্তি বাস্তবায়নের সাথে যুক্ত কয়েকটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে:
চিকিৎসা পরিভাষা
আমরা সকলেই জানি, চিকিৎসা ভাষা চ্যালেঞ্জিং এবং পরিভাষায় পূর্ণ। এই কারণে, একটি সাধারণ বক্তৃতা শনাক্তকরণ সফ্টওয়্যার সঠিক শব্দ তুলতে সক্ষম নাও হতে পারে। সিস্টেমে চিকিৎসা অভিধানগুলোকে একীভূত করে এটি সমাধান করা যেতে পারে।
উচ্চারণ এবং বক্তৃতা নিদর্শন
প্রতিটি ভাষার একাধিক উপভাষা রয়েছে যা সফ্টওয়্যারটিকে ভুল শব্দ প্রতিলিপিতে নিয়ে যেতে পারে। এটি সমাধানের সবচেয়ে কার্যকর উপায় হল লুপে মেশিন লার্নিং একীভূত করা যাতে আপনার সিস্টেম সময়ের সাথে সাথে ব্যবহারকারীর অভিপ্রায় বুঝতে পারে।
মূল্য
স্বাস্থ্যসেবা সুবিধা, বিশেষ করে ছোট ক্লিনিক বা অনুশীলনের জন্য উচ্চ-মানের মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশন সিস্টেম স্থাপন করা খুব ব্যয়বহুল হতে পারে।
শাইপের সাথে আপনার ব্যবসার ক্ষমতায়ন
Shaip-এর কাছে মেডিকেল স্পিচ ডেটা সংগ্রহের একটি বড় সংগ্রহ রয়েছে এবং গ্রাহকদের তাদের নির্দিষ্ট চাহিদা মেটাতে উপযোগী সমাধান প্রদান করে। আপনি যদি স্বাস্থ্যসেবার জন্য AI মডেলগুলি তৈরি করেন বা আপনার বিদ্যমান সিস্টেমকে উন্নত করতে চান তা কোন ব্যাপার না, আমরা আপনার মেডিকেল স্পিচ রিকগনিশন প্রযুক্তিকে শক্তিশালী করার জন্য উচ্চ-মানের, ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটা সরবরাহ করি।
মেডিকেল স্পিচ স্বীকৃতির জন্য আপনার শাইপ বেছে নেওয়ার কিছু কারণ এখানে রয়েছে:
- আমরা চিকিত্সকের নির্দেশ থেকে রোগী-ডাক্তার পর্যন্ত আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে ডেটা সংগ্রহে বিশেষজ্ঞ এবং আমরা নিশ্চিত করি যে ডেটা সঠিক এবং আপনার প্রকল্পের সাথে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক।
- শাইপ 250,000 ঘণ্টারও বেশি চিকিৎসকের নির্দেশনা এবং রোগী-চিকিৎসকের কথোপকথন সহ প্রাক-সংগৃহীত মেডিকেল ডেটাসেটের একটি বিশাল ক্যাটালগ অফার করে।
- আমাদের ডেটাসেটগুলি 60 টিরও বেশি দেশের উচ্চারণ, উপভাষা এবং চিকিৎসা বিশেষত্বের একটি বিস্তৃত পরিসর কভার করে।
- আমাদের সমস্ত ডেটাসেটগুলি শনাক্ত করা হয়নি এবং রোগীর গোপনীয়তা সুরক্ষিত আছে তা নিশ্চিত করে HIPAA সেফ হারবার নির্দেশিকা মেনে চলে।
আমাদের অফ-দ্য-শেল্ফ মেডিকেল স্পিচ ডেটাসেটের পরিসীমা অন্বেষণ করতে, আমাদের দেখুন মেডিকেল ডেটা ক্যাটালগ. এখানে, আপনি আপনার স্বাস্থ্যসেবা AI সমাধানগুলিকে শক্তিশালী করার জন্য প্রস্তুত বিভিন্ন উচ্চ-মানের অডিও এবং ট্রান্সক্রিপ্ট ডেটাসেটগুলি খুঁজে পেতে পারেন।
