Luego de la implementación de la Ley HITECH (Tecnología de Información de Salud para la Salud Económica y Clínica), los médicos deben realizar una entrada de datos detallada en los sistemas Historia Clínica Electrónica (HCE). Sin embargo, los médicos pueden pasar hasta un promedio de seis horas adicionales por día, además de las tareas médicas existentes, simplemente escribiendo notas para la entrada de datos.
Las transcripciones médicas precisas son costosas, toman demasiado tiempo y se convierten en un factor de estress para los médicos por lo que resultan perjudiciales para la experiencia del paciente. En muchos hospitales y clínicas, los médicos usan una grabadora para dictar las notas que se envían a un tercero que transcribe manualmente el archivo de voz, en un proceso que resulta costoso y lento y que lleva varios días en completarse. Otros optan por utilizar escribas humanos, que pueden ser incómodos para pacientes y médicos. Algunas organizaciones utilizan el software de dictado front-end existente, pero este requiere que los médicos sean previamente capacitados o hablen de manera poco natural, lo cual es disruptivo e ineficiente.
Para resolver esta problemática, Amazon lanzó la aplicación Transcribe Medical. Se trata de un servicio de aprendizaje automático que facilita la transcripción precisa de consultas médicas entre pacientes y médicos. Con esta nueva app, tanto los términos médicos y farmacológicos utilizados en las notas dictadas por el médico, como las consultas médico- paciente y también la telemedicina, se convierten automáticamente de voz a texto para su uso en aplicaciones de documentación clínica.
Las conversaciones entre los proveedores de atención médica y los pacientes proporcionan la base del diagnóstico y el plan de tratamiento del paciente, y es el comienzo de cualquier flujo de trabajo de documentación clínica. Por ejemplo, un flujo de trabajo puede incluir la conversación entre un médico y un paciente, ingresar la receta en un sistema de historia clínica electrónica (HCE) y enviar electrónicamente el pedido a la farmacia. Es de vital importancia que esta información sea precisa.
Amazon Transcribe Medical utiliza el aprendizaje automático para proporcionar reconocimiento de voz automático (ASR) de alta precisión . Puede usarse Transcribe Medical para capturar de manera rápida y eficiente las conversaciones médico-paciente para su posterior análisis mediante el procesamiento del lenguaje natural o para ingresar en los sistemas de registros de salud electrónicos (EHR), ya que el servicio está capacitado para comprender la terminología y el estilo del lenguaje clínico. De este modo, los médicos pueden enfocarse mejor en sus pacientes y brindar una experiencia más atenta en lugar de interrumpir la conversación para tomar notas.
La aplicación se integra fácilmente con otras aplicaciones de documentación clínica y con cualquier dispositivo con micrófono. Esto podría incluir una aplicación móvil que transcriba toda la conversación entre el médico y el paciente, o una aplicación de software en una computadora que capture un dictado de un médico después de la visita del paciente. Las transcripciones pueden enviarse automáticamente a un servicio de procesamiento de lenguaje natural como Amazon Comprehend Medical.
Comprehend Medical utiliza el aprendizaje automático para extraer información médica relevante de las transcripciones, como afecciones médicas, medicamentos, dosis, concentración y frecuencia. Esta información se puede utilizar para resumir notas, soporte de decisiones clínicas, gestión del ciclo de ingresos (codificación médica) y gestión de ensayos clínicos.
Fuente: AmazonAmazon Transcribe Medical is a machine learning service that makes it easy to quickly create accurate transcriptions from medical consultations between patients and physicians. With Transcribe Medical, the medical and pharmacological terms used in physician dictated notes, practitioner/patient consultations, and tele-medicine are automatically converted from speech to text for use in clinical documentation applications.
Accurate medical transcriptions are expensive, take too much time, or are disruptive to the patient experience. In many hospitals and clinics, physicians will use a recorder to dictate notes that are sent to a third party who manually transcribes the voice file, an expensive and time consuming process that takes multiple days to complete. Others choose to use human scribes, which can be distracting and uncomfortable for patients and clinicians. Some organizations have tried to use existing medical transcription software, but complex medical language can be difficult to transcribe, leading to inefficiency and poor accuracy that can cause serious consequences. Conversations between health care providers and patients provide the foundation of a patient’s diagnosis and treatment plan, and is the start to any clinical documentation workflow. For example, a workflow can include the conversation between a physician and patient, entering the prescription into an electronic health record (EHR) system, and electronically sending the order to the pharmacy. It’s critically important that this information is accurate.
Amazon Transcribe Medical uses machine learning to provide highly accurate automatic speech recognition (ASR) for the medical industry. You can use Transcribe Medical to quickly and efficiently capture physician-patient conversations in text for later analysis using natural language processing or for entry into electronic health record (EHR) systems, because the service is trained to understand the terminology and style of clinical language. With Transcribe Medical, physicians are able to better focus on their patient and provide a more attentive experience instead of interrupting the conversation for note taking.
Transcribe Medical is HIPAA eligible and integrates easily with clinical documentation applications and any device with a microphone. This could include a mobile application that transcribes the entire conversation between physician and patient, or a software application on a computer that captures a dictation from a physician after the patient visit. Then, transcriptions can automatically be sent to a natural language processing service like Amazon Comprehend Medical. Comprehend Medical uses machine learning to extract relevant medical information from transcriptions, such as medical condition, medication, dosage, strength, and frequency. This information can be used for summarizing notes, clinical decision support, revenue cycle management (medical coding), and clinical trial management.
Source: Amazon
