ವೈದ್ಯರು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ರೋಗಿಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಲು ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಕಳೆಯಬೇಕಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಮಾತನಾಡುವಾಗ ಅವರ ಪದಗಳು ಪಠ್ಯವಾಗುವುದನ್ನು ನೋಡಿ! ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ, ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲಾತಿಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ನಾವೀನ್ಯತೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪ್ರತಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ರೋಗಿಗಳ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಯೋಜನೆಗಳವರೆಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರಂತರ ಒತ್ತಡವಾಗಿದೆ.
ಇಲ್ಲಿಯೇ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ, ಇದು ವೈದ್ಯರು ಹೇಳುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ರೋಗಿಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಹರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಗಮನಹರಿಸಬಹುದು.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂದರೇನು?
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಧ್ವನಿಯಿಂದ ಭಾಷಣ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಆದರೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ನಿಖರತೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ನಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಹಾಗೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ವೈದ್ಯರ ಸಲಹೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಆರೋಗ್ಯ-ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲಾತಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಬಹುದು.
ಅದರ ಮುಖ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅದನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು (EHR) ದಾಖಲಾತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ.
ಕಡಿಮೆಯಾದ ಸಮಯ
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಹಾಯದಿಂದ, ವೈದ್ಯರು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಮೂರು ಪಟ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾತನಾಡಬಹುದು, ಇದು ದಾಖಲಾತಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ನಿಖರತೆ
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು NLP ಯಂತಹ ಸುಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ದೋಷಗಳ ಕಡಿಮೆ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅವರು ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ.
ರೋಗಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನ
ದಾಖಲಾತಿಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ, ವೈದ್ಯರು ರೋಗಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ.
ವೈದ್ಯರ ಮೇಲಿನ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಟಿಪ್ಪಣಿ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯಂತಹ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು, ವೈದ್ಯರಲ್ಲಿ ಭಸ್ಮವಾಗುವುದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
EHR ನೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ
ಬಹು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು EHR ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನೇರ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಯಾವುದೇ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಡೇಟಾ ನಮೂದು ಇಲ್ಲದೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನವೀಕರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಹಿಂದಿನ ವಿಜ್ಞಾನ: ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ನೀವು ಯಾವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವಿರಿ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು, ಒಟ್ಟಾರೆ ವಿಧಾನವು ಎಲ್ಲರಲ್ಲೂ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ನಾವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾಲ್ಕು ಸರಳ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿದ್ದೇವೆ:
ಹಂತ 1: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ASR)
ಇದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾತನಾಡುವ ಪದಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಇಡೀ ಭಾಷಣವನ್ನು ಫೋನೆಮ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಣ್ಣ ಧ್ವನಿ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಒಮ್ಮೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಫೋನೆಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಪಠ್ಯದ ಸರಿಯಾದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದು ಆ ಫೋನೆಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಪದಗುಚ್ಛಗಳ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 2: ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP)
ಭಾಷಣವನ್ನು ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ ನಂತರ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ (NLP) ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಪ್ರಾರಂಭಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. NLP ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು "ಅಧಿಕ ರಕ್ತದೊತ್ತಡ" ಮತ್ತು "ಹೈಪೊಟೆನ್ಷನ್" ನಂತಹ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪದಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು ಆದರೆ NLP ಯೊಂದಿಗೆ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಸರಿಯಾದ ಪದವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಹಂತ 3: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML)
ಕೆಲವು ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಯಾವುದೇ ಇತರ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಂತೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗವಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ML ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ML ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನಿಂದ ಕಲಿಯುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಹಂತದ ಮೂಲಕ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಉಚ್ಚಾರಣೆ, ಮಾತನಾಡುವ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಇದು ನಿರಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅದರ ಮೂಲಕ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 4: ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ಸ್ (EHR) ಜೊತೆಗೆ ಏಕೀಕರಣ
ಎಲ್ಲಾ ಅನುಕೂಲಗಳ ಪೈಕಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ಸ್ (EHR) ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಹಿಂದಿನ ಹಂತಗಳಿಂದ EHR ಗೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ನೀವು ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ.
ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಲ್ಲದೆ ನೇರವಾಗಿ ರೋಗಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಸ್ವತಃ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳು
ನಾವು ಮೊದಲೇ ಚರ್ಚಿಸಿದ ಬಹು ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳಿವೆ:
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಭಾಷೆ
ನಮಗೆಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷೆ ಸವಾಲಿನದು ಮತ್ತು ಪರಿಭಾಷೆಯಿಂದ ತುಂಬಿದೆ. ಈ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸರಿಯಾದ ಪದಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರಬಹುದು. ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿಘಂಟುಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.
ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಮಾದರಿಗಳು
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಷೆಯು ಬಹು ಉಪಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಅದು ತಪ್ಪು ಪದಗಳನ್ನು ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಏಕೀಕರಣವಾಗಿದೆ ಇದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ವೆಚ್ಚ
ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಆರೋಗ್ಯ ಸೌಲಭ್ಯಗಳಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯಗಳು ಅಥವಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ತುಂಬಾ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ಶೈಪ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಸಶಕ್ತಗೊಳಿಸುವುದು
Shaip ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ದೊಡ್ಡ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಅವರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನೀವು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ನೀವು ಶೈಪ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ಕೆಲವು ಕಾರಣಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ವೈದ್ಯರ ನಿರ್ದೇಶನದಿಂದ ರೋಗಿ-ವೈದ್ಯರವರೆಗಿನ ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಲ್ಲಿ ನಾವು ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ.
- ಶೈಪ್ 250,000 ಗಂಟೆಗಳ ವೈದ್ಯರ ನಿರ್ದೇಶನ ಮತ್ತು ಲಿಪ್ಯಂತರಗೊಂಡ ರೋಗಿಯ-ವೈದ್ಯರ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಪೂರ್ವ-ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ವಿಶಾಲವಾದ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ನಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು 60 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ದೇಶಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉಚ್ಚಾರಣೆಗಳು, ಉಪಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿಶೇಷತೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
- ನಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು HIPAA ಸೇಫ್ ಹಾರ್ಬರ್ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ, ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ನಮ್ಮ ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಭಾಷಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ನಮ್ಮ ಭೇಟಿ ನೀಡಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್. ಇಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪವರ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ವಿವಿಧ ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು.
