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医療分野において、音声認識技術の活用が進められています。「音声認識」とは、人間の発話を記録した音声データに対して、コンピューターが音と文字をマッチングし、テキストに変換する技術です。GAFAMをはじめとした世界的なテック企業が技術開発に取り組んでいます。当記事は、インドの市場調査会社DelveInsight Business Research LLP(デルブインサイト)が、音声認識技術が医療制度にもたらす影響について解説します。なお、市場調査レポート「
医療診断における人工知能(AI)-競合情勢、2022年 」では、音声認識AIを含むAIが医療診断に与える影響について紹介しています。
「音声認識」「音声検索」とは何か
「音声認識技術」「音声検索技術」は、人間の音声を解読することができるソフトウェアプログラムおよびハードウェアデバイスとして知られています。音声認識技術とは、話し言葉をコマンドやテキスト入力に変換する技術です。音声検索技術は、単に話し言葉を認識するだけでなく、音声中の感情の識別、言語能力の評価、話者の識別などが含まれます。
また、検索エンジンなどのアプリケーションで使用するために、音声をテキストに変換することも可能です。音声検索技術により、コンピューターが人間の声を認識し、その意味を学習することを可能にします。
このように、テクノロジーは私たちとコンピューターとの関わり方を大きく変え、比較的簡単にコンピューターを操作できるようになりました。
音声対応バーチャルアシスタントシステム、音声起動システム、音声対応デバイスの重要性と応用は、さまざまな分野で拡大しています。これは、ユーザーとプロバイダーが互いに交流する方法に革命をもたらすとされる、最も影響力のある新興技術の1つです。銀行、ホスピタリティ、eコマース、自動車、小売などの分野では、過去10年間にこれらの音声認識デバイスが広く使用されています。
音声認識の医療への応用
音声認識研究の歴史は60年以上に渡りますが、現在では医療分野における利用も進められています。
音声認識は、コンピュータープログラムがさまざまな単語を識別して機械で読み取り可能な形式に変換し、さまざまな目的に使用できるようにします。これらの音声認識デバイスはハンズフリーコンポーネントで簡単に使用でき、作業を効率的に完了させて生産性を向上させるのに役立ちます。現在、世界中のいくつかの医療機関と医療サービスプロバイダーが、日常業務でこれらのシステムを使用しています。
音声検索は、さまざまな方法で医療分野を支援する可能性を秘めています。たとえば、医療従事者、看護師、および医師は、患者を診療する時に時間を取らなくてもコンピューター上でメモを口述することができます。同様に音声検索は現在、広く使用されている医療技術ツールであり、患者が在宅診療を受ける機会を提供しています。
患者のヘルスケアジャーニーは、いくつかの段階で構成されます。病気や症状に関する問い合わせは、患者が音声検索を使用する最初のステップです。患者と医師との相談は次のステップです。
この段階で、医師と患者は音声認識を使用して情報を保存できます。医療従事者は、メモ、レポート、その他の医療記録を入力する代わりに、音声からテキスト情報に変換することができます。このソフトウェアは、ほとんどの医療用語を理解でき、電子医療記録(EHR)とシームレスに統合することもできます。
音声認識システムは、患者の診察やキャッシュフローの増加などの生産性を高めることができます。現在、いくつかのスタートアップ企業が音声技術を仮想のスクライブ(書記)として使用し、デバイスを介した音声による健康診断とデータ入力を行っています。
同様に音声を、豊富で詳細な臨床的説明に変換し、以前の記録から学習して特定の提案を行うことができるAIベースのシステムが利用可能です。この技術は開発の初期段階にあります。今後数年間で、このソフトウェアとプロセスは、放射線学、病理学、研究治療、栄養情報、救急医療など、他の医療分野でも幅広い役割を果たすでしょう。
音声認識は、患者と医師の対話以外にも、医療保険の加入手続き、顧客からの問い合わせ対応、患者管理、薬の購入、予約のスケジュール管理など、さまざまな分野で活用することができます。
音声認識の「4つのメリット」
・医療従事者の生産性向上
音声認識は一度に多くの患者を診ることができるようになり、生産性を向上することができます。また医療機関では、ターンアラウンドタイムを短縮することで、部門間のコミュニケーションをより効率的かつ効果的に行い、多くの費用を削減することができます。
また音声認識システムは、リアルタイムで入力するよりもはるかに高速に音声をキャプチャできます。音声認識ソフトウェアを使用するとエラーが少なくなるため、実際に文書を編集するだけで済みます。また、発話や視覚に問題のある患者にとっても有益です。
・誤情報を削減
音声認識によって、間違いのない文書を作成できます。情報はより正確に記録、適切に送信され、さらに正確に伝達・保存されます。また、部門を越えてリアルタイムに情報が送信されるため、どの部門も事実に基づく情報を更新し続けることができます。技術の進歩に伴い、音声認識システムはより本格的なものとなり、時間とコストの節約にもつながることが期待されています。
・より良い意思決定
医療機関では音声認識ソフトウェアの導入が進んでおり、簡単にアクセスできる診療録が提供されるようになっています。これらの記録は洞察力をさらに高め、医療行為に対してより良い意思決定を促し、ケアと効能を向上させることができます。記録された情報はすぐに利用でき、病院やケアセンターが患者のニーズを理解するために、複数の場所で何度も利用することができます。
・退院後の再発予防
再入院は、医療業界にとって大きな懸念事項の1つです。音声データは、病院の再入院を減らすのに役立つことが証明されました。保存された音声データは何度でも利用でき、より正確で迅速な情報を患者さんに提供することができます。同様に退院後、患者が適切な服薬を遂行するなど、医療従事者のフォローアップ作業を容易にすることも可能です。
音声認識のデメリット
音声認識技術が適切に動作するためには、静かな環境が不可欠です。バックグラウンドノイズが多すぎると、音声認識の結果が低下する可能性があります。したがって、これは、屋外エリア、大規模な公共の場所、および企業で音声認識技術を効率的に展開するための主要な障害の1つです。
技術は進歩しているにもかかわらず、音声認識技術のWER(Words Error Rate:単語単位のエラー率)は人間のWERに匹敵するものではありません。さらに、音声認識市場は、音声の精度の欠如、および音声の障害により困難に直面する可能性があります。このような問題により、デバイスが音声コマンドを認識できなくなり、音声認識市場が危険にさらされる可能性があります。
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