要約
自然言語処理 (NLP) 分野の最新の進歩により、医療分野を含むさまざまな領域での新しい使用例が可能になりました。
特に、トランスクリプションを使用すると、看護文書作成プロセスの自動化をサポートし、看護師が患者と対話する時間を増やすことができます。
ただし、(a) データプライバシー、(b) 現地の言語と方言、(c) ドメイン固有の語彙など、さまざまな課題に対処する必要があります。
この事例研究では、スイスにおける在宅介護看護記録の事例を調査します。
私たちは、さまざまな転写ツールとモデルを評価し、OpenAI Whisper を使用して、ドイツ語のさまざまなバリエーション (方言、外国のアクセントなど) と在宅看護看護の専門家が手動で厳選したサンプル テキストを含むいくつかの実験を実施しました。
私たちの結果は、使用済みのすぐに使用できるモデルでも、この分野での将来の研究の良い出発点として十分に機能することを示しています。
要約(オリジナル)
Latest advances in the field of natural language processing (NLP) enable new use cases for different domains, including the medical sector. In particular, transcription can be used to support automation in the nursing documentation process and give nurses more time to interact with the patients. However, different challenges including (a) data privacy, (b) local languages and dialects, and (c) domain-specific vocabulary need to be addressed. In this case study, we investigate the case of home care nursing documentation in Switzerland. We assessed different transcription tools and models, and conducted several experiments with OpenAI Whisper, involving different variations of German (i.e., dialects, foreign accent) and manually curated example texts by a domain expert of home care nursing. Our results indicate that even the used out-of-the-box model performs sufficiently well to be a good starting point for future research in the field.
arxiv情報
| 著者 | Jeremy Kramer,Tetiana Kravchenko,Beatrice Kaufmann,Friederike J. S. Thilo,Mascha Kurpicz-Briki |
| 発行日 | 2024-09-27 15:15:50+00:00 |
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