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斯坦福大學的大夫和研討者們曾經(jīng)在怎樣提拔大夫合意度方面做了許很多多的研討，而經(jīng)由過程這類手藝，谷歌大腦的研討職員們也將與他們一同協(xié)作，更多地研討主動語音辨認等深度進修的手藝可以怎樣協(xié)助大夫更好地完成文檔記載歷程。在一項前瞻性研討中，谷歌的研討職員正在探求能從醫(yī)療對話中提取哪些范例的醫(yī)療相干信息，以便幫大夫節(jié)流利用EHR體系的工夫。這項研討是完整顛末病人贊成的，而且為了庇護病人的隱私，灌音的內容也是沒法追蹤到病人身份的。谷歌期望這些手藝不只可以協(xié)助大夫在天天的事情中找回醫(yī)療理論華夏有的那些歡愉，更可以協(xié)助病人們得到更專注、更完美的醫(yī)療存眷，終極引向更好的醫(yī)療效勞。簡介：這篇論文中引見了作者們開辟用于醫(yī)療轉寫的語音辨認體系的閱歷，這個體系的功用就是主動把大夫和病人世的對話主動轉錄為筆墨。為了到達這個目的，谷歌的研討職員們沿著兩個思緒構建了這個體系：一個是基于音素的毗連性工夫分類（Connectionist Temporal Classification）模子，另外一個是基于字母“凝聽、存眷、拼寫”（Listen Attend and Spell）的模子。為了鍛煉這些模子，谷歌的研討職員們用了約莫1萬4千小時的匿名對話語音及轉寫成果作為語料。因為轉寫成果中有一些樂音和對齊的成績，谷歌的研討職員們破費了相稱多的精神研討怎樣洗濯這些數(shù)據(jù)，并機關了一個用于數(shù)據(jù)朋分的兩步戰(zhàn)略。關于基于CTC的模子來講，數(shù)據(jù)洗濯并構建一個對應的言語模子是勝利的樞紐。而基于LAS的模子，谷歌的研討職員們發(fā)明它們對對齊、轉寫噪聲都有很高的抵御性，而且不需求利用言語模子。終極，CTC模子能夠到達20.1%的單詞毛病率，LAS模子則能夠到達18.3%。作者們的闡發(fā)表白，兩個模子在樞紐的醫(yī)療用語上都有優(yōu)良的表示，的確能夠用于實踐的醫(yī)療對話轉寫中。

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