醫(yī)療AI已經火熱了很有一陣子了，計算機視覺相關研究的進步讓醫(yī)學圖像輔助診斷改頭換面，不僅準確率日新月異，醫(yī)療影像創(chuàng)業(yè)公司也已經遍地開花。

　　那么除了醫(yī)療影像之外，深度學習還能以別的方式幫助醫(yī)生、服務病人嗎?答案當然是肯定的，谷歌大腦今天就發(fā)出一篇博文，介紹了他們利用深度學習幫助醫(yī)生撰寫醫(yī)療文檔的研究進展。AI 科技評論把編譯博文內容及簡介論文如下。

　　理解醫(yī)療對話

　　如果醫(yī)生能更好地與整個團隊溝通自己的想法、擔憂和未來計劃，相信肯定可以給病人帶來更高的醫(yī)療服務質量，而高質量的文檔記錄就能在這個過程中起到幫助。醫(yī)生們最想做的事情當然是多花點時間在照顧病人上，然而實際上醫(yī)生們常常需要花一半的工作時間在電子醫(yī)療檔案(EHR)中寫文檔記錄。與之相關的是，一份對醫(yī)生的調查報告中也顯示出，參與調查的醫(yī)生中超過一半都顯示出了工作超負荷、精疲力竭的某些癥狀。

　　為了減輕一些文本記錄的負擔，有些醫(yī)生已經開始聘請醫(yī)療速記員參與到他們的日常工作中。這些速記員跟著醫(yī)生，記錄下醫(yī)生和患者之間的溝通對話，然后在EHR中建立記錄。近期也有一項研究顯示，速記員的引入不僅提高了醫(yī)生的滿意程度，同時也提高了醫(yī)學圖表的質量和準確度。不過，醫(yī)生和患者之間對話的數(shù)量遠遠超過了現(xiàn)有的醫(yī)療速記員的工作能力。

　　谷歌的研究人員們了解到這一狀況后就開始考慮，谷歌的語音識別技術如今已經有了長足的發(fā)展、也已經應用在了Google Assistant、Google Home和Google Translate中，那它是否也能用來記錄醫(yī)生和病人之間的對話、幫助醫(yī)生和速記員更快地總結整理筆記呢?

　　在近期發(fā)表的「Speech recognition for medical conversations」論文中，谷歌的研究人員們就表明了可以為醫(yī)學對話建立自動語音識別的文本轉寫系統(tǒng)。當前多數(shù)用于醫(yī)學領域的自動語言識別(ASR)解決方案關注的重點都是轉寫醫(yī)生說的話(也就是說，是帶有可預計的醫(yī)療詞匯的單說話人語音識別);而谷歌這項研究就展示出構建出一個能夠處理多說話人的狀況的、能覆蓋從天氣到復雜醫(yī)療診斷等多種領域的自動語音識別模型也是可行的。

　　斯坦福大學的醫(yī)生和研究者們已經在如何提升醫(yī)生滿意度方面做了許許多多的研究，而通過這種技術，谷歌大腦的研究人員們也將與他們一起合作，更多地研究自動語音識別等深度學習的技術能夠如何幫助醫(yī)生更好地完成文檔記錄過程。在一項前瞻性研究中，谷歌的研究人員正在探究能從醫(yī)療對話中提取哪些類型的醫(yī)療相關信息，以便幫醫(yī)生節(jié)省使用EHR系統(tǒng)的時間。這項研究是完全經過病人同意的，并且為了保護病人的隱私，錄音的內容也是無法追蹤到病人身份的。

　　谷歌希望這些技術不僅能夠幫助醫(yī)生在每天的工作中找回醫(yī)療實踐中原有的那些快樂，更能夠幫助病人們獲得更專注、更完善的醫(yī)療關注，最終引向更好的醫(yī)療服務。

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