有几家公司声称提供基于AI-医疗转录软件，特别是语音识别软件，对医院和卫生保健公司。我们发现，这些解决方案的目的是帮助医院和卫生保健公司在不同形式的医疗转录，转录语音转化成文字，以填写和更新病人病历电子健康记录（EHR）和电子病历（EMR）数据库。
机器学习的医疗转录 - 深入分析了前面
我们似乎无法找到证据证明突出的公司提供语音识别软件医疗转录有什么我们希望在人才方面，在他们的公司，除了细微的通信。目前还不清楚他们的解决方案究竟如何能不上班自然语言处理， 一种人工智能。Nuance的员工拥有博士学位，硕士学位和计算机科学学位和自然科学 - 如物理学许多数据科学家。这通常是我们寻找，当涉及到审查公司对他们的要求，以充分利用人工智能和通过营销炒作切割我们经常看到AI供应商的网站。
也就是说，Nuance通讯提供自然语言处理软件，各种行业，不只是医疗保健公司。这使得他们在本报告中所列的其他企业中脱颖而出。理想情况下，公司销售到一个或两个壁龛，剪裁他们的软件来具体使用情况。
自然语言处理算法往往需要在他们训练的方式特异性。如果语音识别系统建立了一个机器学习模型送入从人与波士顿口音只有音频数据，例如，语音识别系统可能当他们被人用不同的口音说有麻烦捡命令。我们在进一步的细节在我们的报告中解释众包自然语言或言语训练 - 用例和解释。
同样，自然语言处理模式需要特定的单词和词组，专业术语和氩气的培训。机器学习工程师寻求建立中使用的语音识别系统在医院和临床设置可能需要招募主题专家对于涉及这些设置术语和常用短语的算法提供的音频数据。此外，这些主题专家将需要，因为它不正确地转录的行话或者未完全录制它和饲料这些更正放回自然语言处理算法来校正软件。只有这样，才能在语音识别系统背后的机器学习模型“学习”录制行话医学术语。
这是什么意思是，它是两者的资源和时间密集的列车语音识别系统，因此很难为企业提供软件为它的各种行业。这并不是说，Nuance的语音识别系统是不是从专注于医疗领域公司其他系统更坏。事实上，人才的公司，$ 2十亿收入，而8000名员工意味着他们有资源来培训和更新他们的语音识别系统。然而，细微的差别是罕见的。在建立机器学习模型时，初创公司往往不能专注于一个以上的利基市场，商业领袖应该对那些声称为三个以上垂直领域提供强大机器学习软件的人工智能供应商持怀疑态度。
索奇AI不采用高级机器学习工程师谁似乎已经在机器学习业务经验，但我们无法找到该公司的LinkedIn页面上类似的证书的员工。苏基AI的首席技术官用于在Salesforce的，这肯定是做AI以其爱因斯坦产品的工作，但他似乎并没有对爱因斯坦工作过。他还曾在甲骨文大数据服务副总裁2014年至2016年另外，他拥有工程硕士，从卡内基梅隆大学，它拥有世界上最知名的机器学习计划之一。
因此，它好像AI的医疗记录使用情况相对新生。许多不使用AI，而不是实时完成的这份报告提供转录服务上市公司。用户可以上传音频，涉及医学术语，把员工视为企业与技术术语的理解可以录制音频转换成文本。语音识别软件将理论上允许这种实时的，但同样，它似乎像这样的用例是未经验证的给出的人才在这些公司的状态。
Nuance的，在某些方面淑惠AI似乎可能是最能够提供基于机器学习的语音识别软件。在医疗保健企业领导人可能会尝试与这些公司合作，但他们也可能要等到用例上转录软件花钱之前获得在未来几年多了几分吸引力。
ML的医疗转录供应商景观
细微的通信
细微的通信报价软件叫龙医一，它声称可以帮助医生和医疗服务提供者录制医生的语音转换成电子病历运用自然语言处理。这可能是因为医疗服务提供者可以将软件集成到现有的电子病历系统。
我们可以推断该软件背后的机器学习模型首先训练上要求用文字处理技术转录讲话，在不同的口音，语调和音调。语音识别系统背后的机器学习算法会将这些语音请求转录成文本。那么了解该领域的专家将正确的转录，并再次上传编辑转录到机器学习算法。这已经训练算法识别医学术语和更好的能录制医生和患者在说些什么时，他们讨论的症状和治疗方法。
下面是一个短3- 分为视频演示了如何龙医一作品：
细微的通信声称有帮助内布拉斯加州医学改善他们的医疗服务提供者的效率，当他们更新的病人病历，写了文件。内布拉斯加州医学综合细节的沟通的软件进入其电子健康档案。在此之前的软件集成，内布拉斯加州医学是为了录制音频医生票据支付的转录服务。根据该案例研究，内布拉斯加州医学看到转录成本降低了23％。为了应对公司的所有医生的调查显示，“71％的人表示，他们的文档的质量有所提高，而50％表示，他们已经保存天天跟龙医疗设备至少30分钟。”细微的通信还列出了雅林娜健康体系和卫生浸南佛罗里达如一些他们过去的客户。
乔石油是首席技术官在细微的通信。他持有MSME在计算机辅助工程从凯特林大学。先前，佩特罗担任研究与发展部高级副总裁在Eclipsys公司。
Suki.ai
Suki.ai报价一个同名软件，它声称可以帮助医生和医疗服务提供者约会过程中做笔记，并更新电子医疗记录与他们的声音运用自然语言处理。Suki.ai索赔医院的工作人员可以将软件集成到现有的电子病历数据库。
我们可以推断该软件背后的机器学习模型是针对数十万个相关的语音片段进行训练的。这些片段可能来自一名医生和病人之间的对话录音，他们的任命期间更新病人的电子病历，并进行小笔记或提醒在不同的口音，并从不同类型的人语调。语音识别系统背后的机器学习算法会将这些语音请求转录成文本。然后，人工编辑器会纠正转录，并将编辑后的文本反馈给机器学习算法。这已经训练算法认识和正确地抄写这些讲话片段。
这就是说，我们找不到展示如何在演示视频Suki.ai软件具体工作。此外，Suki.ai不提供任何的案例研究报告与他们的软件的成功，但他们做的名单OrthoAtlanta和皮埃蒙特费耶特医院如一些他们过去的客户。
KARTHIK拉詹是首席技术官在Suki.ai。他持有硕士在工程从卡内基·梅隆大学。先前，拉詹担任大数据服务副总裁在神谕。
M *模态
M *模态报价软件叫流利直接转录，它声称可以帮助医生和医疗服务提供者录制什么是期间病人就诊到EHR文件中称运用自然语言处理。M *模态索赔医疗服务提供者可以将软件集成到他们现有的EHR数据库，如Epic、Cerner和Athenahealth。
我们可以推断该软件背后的机器学习模型首先在数十万个相关的语音片段上进行训练，比如请求开始转录什么医生说成EHR或浏览EHR仪表板。这些讲话片段是我来自不同类型的人的各种口音和语调，以确保软件可以在各种地方使用。语音识别系统背后的机器学习算法会将这些语音请求转录成文本。然后，人工编辑器会纠正转录，并将编辑后的文本反馈给机器学习算法。这将训练算法识别并正确转录医生和病人在临床环境中说的话。
下面是一个短3- 分为视频演示了如何直接流利作品：
M *模态声称有帮助弗洛伊德纪念医院提高他们每天写了医疗文件的数量。弗洛伊德纪念医院集成M *模态的软件进入其电子病历系统。根据案例研究，弗洛伊德纪念医院看到从估计的113,000-124,000文档上涨其总线路235,000每付款期结果。M *模态还列出了Flager医院和托马斯·杰斐逊大学医院如一些他们过去的客户。
德特勒夫·科尔是首席技术官在M *模态。他持有女士在计算机科学从卡尔斯鲁厄大学。先前，科尔担任语言研究主任在Lernout和Hauspie公司语音产品。
医疗转录结算，公司（MTBC）
医疗转录结算，公司（MTBC）报价所谓软件TalkEHR，其中有一个称为佳佳语音助理功能。该公司声称该软件有帮助医疗保健机构和医生录制笔记电子病历数据库和导航仪表盘EHR运用自然语言处理。MTBC索赔医疗服务提供者可以将软件集成到他们的数据库里，电子健康记录被存储。
该公司美国该软件背后的机器学习模型首先训练上成千上万的讲话要求，一个医生可能会做出如开始记录时，录制的语音可能包括医疗术语，或以填充一组预定的信息，以代替在医生的重复自己。例如，一个医生可以口头请求佳佳助理补充患者的处方，并且软件会在表格相同的信息的最后一次处方中弥漫。
这些请求将是在不同的口音，并从不同类型的人，使语音识别系统看到世界各讲英语的部分使用拐点。语音识别系统背后的机器学习算法会将这些语音请求转录成文本。为了进一步火车算法，主题专家会编辑的转录，以确保所有的医学术语正确转录。然后，他们将上传修正版本回算法，使该软件可在今后正确抄写行话。
我们无法找到一个示范视频展示了如何TalkEHR和Allison作品，MTBC不提供任何的案例研究报告与他们的软件的成功。MTBC经营实体名单大都会足踝专家如一他们过去的客户，但是。
菲利克斯奇里洛是首席技术官在MTBC。他持有硕士在工商管理和信息技术从道林学院。先前，奇里洛担任CIO在情景医疗解决方案。
标题图片来源：航海专业健康服务
