2012年8月13日
方法很重要
Selena Chavis著
郑重声明
第二十四卷第15期，第18页
智能医疗机构将选择旨在促进医生工作流程和清洁文档的口述过程。
后端语音识别系统越来越受欢迎，因为全国各地的医疗机构都在投资这些技术平台，以利用它们在不中断医生工作流程的情况下创造成本效益的能力。
PA-C, DF-AAPA, CMT, AHDI-F，自1982年起担任医师助理，自1992年起担任医学转录员(MT)的Sherry Roth说:“每个人似乎都在过渡到后端语音识别。”她补充说，大多数医疗机构都希望迁移到前端语音识别，因为他们认为这样可以消除大部分转录工作。然而，现实表明，许多医生对工作流程中的这种重大变化过于抵触。
前端语音识别过程在计算机屏幕上实时生成口授文本，需要医生自己编辑文档，而后端语音识别对医生来说是不可见的。听写过程可能与传统方法没有什么不同，因为医生直接对着麦克风说话，语言由语音识别服务器在后台处理。听写完成后，机器翻译编辑并定稿。
Nuance的首席医疗信息官尼克·范·特海登(Nick van Terheyden)说，实际上医生在前端语音识别方面做得很好，但这可能是因为他们意识到自己说的话是如何出现在屏幕上的。至于后端，他不确定“他们是否了解或认识到缺点，或者他们应该注意什么。”
虽然后端语音识别似乎是一种有效而高效的解决方案，但罗斯指出，有时医生并不知道正在使用的是哪种方法，也不知道为什么掌握这些信息对他们有益。具体来说，一些糟糕的听写习惯在过去已经被mt清除，这将导致语音识别效率低下，因为它将需要更多的编辑和后续操作来生成干净的文档。
Brenda Hurley, CMT, AHDI-F，一位在转录、管理、教育和合规方面拥有40年经验的行业资深人士指出，几十年来，医疗保健专业人员接受了潦草的听写实践，因为有MT可以进行纠正。beplay最新备用网站“现在那些有问题的独裁者正在采取措施改善，因为他们受到了来自高层的压力，”她指出，并补充说，不良的听写习惯会影响质量，并可能限制语音识别技术的经济效益。
van Terheyden说，成功通常取决于培训和组织如何推广技术。他说:“医生没有接受过后端培训，因为他们与后端流程是分开的。”
一只鞋不适合所有人
根据美国劳工统计局的数据，医疗保健文档行业预计将在未来10年增长25%，这主要是由于大量老龄化人口将需要更多的医疗保健服务。为了使医疗保健组织最好地满足这一需求，van Terheyden建议可能需要使用各种文档方法:传统转录、后端语音识别、前端语音识别和直接基于emr的文档。他说，第一条规则是提供选择和选择，因为每个选择都有利弊。
van Terheyden说:“对医生的工作流程来说，最合适的记录方式是最有效和最有成效的。”“这需要结合起来才能提供最高的临床医生满意度。”
许多组织发现，听写方法的有效性——无论是传统的、前端的还是后端的——很大程度上取决于环境和专业。例如，当转录周转时间不紧迫时，前端语音识别是一个很好的选择，比如周末。
对于放射科、病理学和急诊科等部门来说，它也是一个不错的选择，因为这些部门的文档和报告往往较短，可以快速输入结构化字段。罗斯说，在这些环境中，医生不需要花太多时间编辑，这是许多人不愿磨练的技能。“这不是他们想要做的，”她解释说。“外科医生想要做手术。医生编辑自己的文件在经济上是荒谬的。”
van Terheyden说，像精神病学这样的专业需要比通常更多的描述性叙述，这使得前端语音识别对医生来说更加麻烦。
利与弊
与传统方法相比，使用后端语音识别进行听写的明显好处是，通过消除转录服务的需求和范围，提高了成本效率，并增加了按时交付文档的可能性。
van Terheyden表示:“这加快了计费过程。”他指出，当最终完成的完整文件可以在一天内完成时，这显然有利于收益周期管理。“此外，与科技互动可以带来更多的即时周转和即时满足感。”
Hurley对此表示赞同:“这肯定会提高生产力。当所有的星星都排成一条直线时，你就能得到一份好草稿。不过，这对混乱的独裁者来说并不是灵丹妙药。它不会解决这些问题。”
这就是许多医疗保健组织试图充分利用后端语音识别技术投资的问题所在。罗斯说，当听写不清楚或医生在听写过程中犯了错误时，语音识别“会输入一大堆垃圾”，并补充说，在这种环境下，如果你在听写时犯了错误，就很难回头。“医生并不总是明白，程序可能会捕捉到胡言乱语。”
相反，当机器翻译从头开始构建文档时，发现和纠正错误要容易得多。“转录员也许能把它挑出来并弄清楚。而不是语音识别，”罗斯解释道。
van Terheyden对此表示赞同，并补充说，MT通常会与医生有私人关系，因此会更好地理解医生的指示。然而，也有不利的一面，即转录产生额外的费用，以及在收入周期中开始完成最终文件的可能性延迟。
也缺乏实时反馈的机会，例如警报和临床决策支持，这些可以通过电子病历提供。出于这个原因，许多行业专业人士指出了前端语音识别的前景。
当医生在电脑前直接向系统口述时，他们有机会看到警报，但这种方法需要他们编辑自己的文档。“很难在你自己的文件中发现错误，”van Terheyden说，并补充说，审查过程需要医生花更多的时间。“你读的是你脑子里的东西。有可能出现错误。”
赫尔利说，许多mt正在克服关于编辑技术的学习曲线。她说:“传统的转录需要从零开始，然后创建一份文件。与此不同的是，转录员掌握了一项他们以前从未使用过的新技能:编辑。”
van Terheyden说，前端和后端方法都有各自的位置，但“从后端转录的角度来看，好处是多了一双眼睛。”
最佳实践
业内专业人士一致认为，许多向后端语音识别技术进行口述的最佳实践与传统口述技术的建议相同。主要区别在于，语音识别对错误和草率做法的容忍度远低于机器翻译。
Hurley提到了三个可以产生巨大差异的因素:良好的听写习惯，组织良好的思想和笔记，以及听写发生的地点。“同样的因素也可以改善传统的转录方法，”她指出。
van Terheyden对此表示赞同，他指出:“这些过程中的大多数已经被理解了，因为医生们已经这样做了20年了。”
根据罗斯的说法，说话清晰是必要的，他补充说，试图在中途回到早期的想法可能会给试图审查通过语音识别创建的文档的编辑带来很多困惑。“你不能说‘纠正那个’，”她解释说。“把事情讲清楚也没有帮助。”
赫尔利说，一个常见的陷阱是在听写过程中给出指示。没有意识到他们正在向后端语音识别程序口述的医生可能会认为，如果他们为正在生成的文件提供说明，机器翻译就会理解。“这些都是他们必须尝试和打破的习惯，”赫尔利说。“当医生知道它会说话时，他们真的会尝试。”
地点和有限的干扰也对这个过程至关重要。最佳实践表明，远离干扰(包括人和设备)的安静场所是最佳选择。
Hurley指出，低质量的音频无法用于语音识别。因此，一些组织限制医生使用手机发号施令。另一个因素是性。赫尔利指出:“女性倾向于轻声发号施令。“组织需要培训医生使用合理的语气、速度和音量，这些都是谈话性质的。”
van Terheyden说，后端语音识别不会很快消失，最佳实践技术适用于所有领域。他说:“我们必须整合技术，并使其具有包容性。”“我们正在寻找提供最高质量文档的方法。”
赫尔利说，正确地完成这项工作不应该是一项艰巨的任务。“你要求医生做的事情并不是不合理的，”她说。“最困难的挑战是那些长期做同样的事情并养成了坏习惯的人。”
- Selena Chavis是佛罗里达州的一名自由撰稿人，她的文章经常出现在各种贸易和消费者出版物上，内容涵盖从企业和管理到医疗保健和旅行的所有主题。
听写是最好的吗?
最近发表在《科学》杂志上的一项研究美国医学信息学协会杂志发现当口述方法被结构化文档方法取代时，护理质量实际上得到了提高。研究人员评估了冠状动脉疾病和糖尿病患者护理的15项质量指标。这项研究包括7000名患者的18569次就诊。
234名参与调查的医生使用各种记录方法:20名(9%)使用口述笔记，68名(29%)使用结构化文档，146名(62%)使用自由文本打印笔记。
传统的听写是通过电话进行的，由第三方医疗转录员将信息输入电子病历。结构化文档需要使用模板，将患者就诊记录分成不同的部分供医生填写。另一种方法是医生在一个窗口中输入自由文本笔记。
Jeffrey Linder医学博士是该研究的主要作者，也是哈佛医学院的医学副教授和波士顿布里格姆妇女医院的副医师，他认为使用结构化文档的医生在三项测量(血压记录、体重指数记录和糖尿病足检查)方面的护理质量更高。
该研究还表明，抗血小板药物、烟草使用记录和糖尿病眼科检查的结构化文档和自由文本方法的护理质量都明显更好。
“听写并不意味着你会提供更差的护理质量，”林德说。“我们发现，使用传统听写的医生不太关注电子病历中的提示和警报。”
林德认为，前端语音识别技术为提高护理质量提供了更多机会，因为如果医生使用电子病历，他们更有可能看到并响应警报。
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