8月2018

技术能解决技术问题吗?
萨拉·埃尔金斯
郑重声明
第30卷第7期,第24页

一项研究指出,前端语音识别未能提高医生对工作的满意度,专家们考虑如何纠正这种情况。

今年5月,KLAS Research发布了一项对前端语音识别工具采用率较高的组织进行的为期12个月的评估结果。这项研究主要针对三家领先的供应商:Dolbey、M*Modal和Nuance。

该报告的主要发现是,高采用率并不能提高医生的满意度。根据报告作者的说法,“几乎所有这些组织都表示,语音工具对医生的整体满意度产生了影响,但当被追问细节时,大多数组织都指出了对语音工具本身的满意度,而不是具体影响医生的工作完成或倦怠。”

虽然语音识别并不是早期预测者所希望的医生倦怠的灵丹妙药,但该报告确实指出了成功采用的最佳实践。总之,前端语音识别的有效实现是通过训练、训练、再训练来实现的。总的来说,客户都将稳健且持续的培训计划作为其高采用率的秘诀。

“我们对产品进行了很好的培训,”多尔贝的一位客户表示。一位M*Modal客户描述了他们组织帮助用户从基本使用到精通的过程。Nuance的一位客户分享了他们采用的不同培训环境,从小组到一对一,甚至是定制的一对一培训选项。

在为KLAS报告所调查的组织中,有各种各样的采用方法。一些组织采取了更为被动的方法,为需要语音识别工具的医生提供语音识别工具,同时也允许医生保留转录服务。其他组织要求强制采用前端语音识别,并将他们的成功归功于强硬的领导。

球员们
KLAS评估了2018年的四种产品:两种基于云的解决方案和两种基于服务器的解决方案。M*Modal的fluent Direct和Nuance的Dragon Medical One代表基于云的市场,而Dolbey的Fusion SpeechEMR和Nuance的Dragon Medical NE代表基于服务器的市场。

此外,该报告试图遵循2014年KLAS报告中开始的一系列调查,该报告提出了一个问题,即基于云的解决方案的开发是否会为提供商带来更广泛的采用和更一致的结果。

2018年的报告没有提到Dolbey的基于云的解决方案Fusion narrative,该解决方案是在3月份的2018年HIMSS年会上推出的,也就是在KLAS发布前两个月。问题仍然是融合叙事将如何与流畅直接和龙医疗一号相抗衡。也许未来的报告将显示Dolbey在关键指标上的表现,包括“你还会再买吗”和“长期计划的一部分”,与云计算同行不相上下。在报告发布时,Dolbey在这两个领域落后于基于云计算的竞争对手。

同样,根据客户反馈,Nuance基于云的Dragon Medical One的表现优于其基于服务器的姊妹产品Dragon Medical NE。如果Dolbey的产品发布时间与KLAS的研究时间一致,那么在比较Fusion speech和Fusion narrative时,似乎也会出现同样的情况。然而,这将不得不等待下一轮的研究。

医生完成
医生的职业倦怠和对工作的不满日益成为行业关注的问题。无数的调查显示,医疗行业的现状令人惋惜,理由是过度的监管和其他与医疗无关的问题。不幸的是,根据企业领导人和业内专业人士的说法,指望技术解决这样一个广泛而主观的问题可能是一个过高的要求,更不用说有所作为了。

M*Modal解决方案管理副总裁蒂姆•鲁夫(Tim Ruff)表示:“让技术单独负责提高医生的满意度是一个沉重的负担,但它可以——而且确实——发挥巨大的作用。”

鲁夫指出,语音识别、计算机辅助医生记录、移动应用程序和虚拟助手等几项有前景的技术可能会改变游戏规则。

Suki是一家利用人工智能(AI)和语音识别技术为医生提供数字助理服务的公司,其首席执行官普尼特•索尼认为,医生的职业倦怠永远不会在一个狭窄的范围内得到解决。“解决方案不是技术,”他说。“问题是:你要打造的产品是什么?”

和索尼一样,鲁夫认为,对医生满意度的真正影响不会由任何一种技术产生。“累积起来,这些好处一定会显著提高医生和病人的满意度,”Ruff说。

具有讽刺意味的是,用改进的技术来解决医生的职业倦怠,问题的根源是技术。在被迫使用电子病历之前,在有意义的使用之前,甚至在外包转录之前,许多医生都渴望着照顾病人的简单日子。新技术的采用率缓慢,部分原因可能是医生的不信任。

根据…内科学年鉴发表的《门诊医师时间分配:4个专科的时间和动作研究》一书中指出,医生每与患者面对面交流1小时,就有近2小时的时间花在电子病历和案头工作上。在办公时间之外,医生每晚还要花一到两个小时的私人时间做额外的电脑和其他文书工作。

尽管人们普遍对技术抱有好感,但希望随着语音识别等工具的改进,人们的满意度也会随之提高。

“随着医生接受科技,整个潮流都在改变。他们不能回到一张潦草的纸上。尽管这对他们来说很容易,也很好,但对病人却不好,”Mindware Connections的总裁帕梅拉·格拉策(Pamela Gratzer)说。“在很长一段时间里,医生都被宠坏了。他们所做的就是拿起电话或录音机说话。它可能是乱码的,他们可能在吃午饭,咀嚼,他们可能在做其他事情,他们永远不会证明这张纸条。很多时候只是糟糕的文件。”

多尔贝公司(Dolbey & Company)的业务发展总监塔米•塞塞尔(Tammy Seithel)表示:“我总是把它联系起来,如果我可以选择自己打扫房子,还是花钱请人帮我打扫,我宁愿让别人打扫,只要有转录支持。”

希望能够在后台运行的技术能够解决它造成的满意度问题。

培训
在整个KLAS研究报告中不断重复的是,前期和持续的培训有助于成功采用语音识别解决方案。

多尔贝公司的高级副总裁兼总经理鲍勃·莱斯利说:“我们不仅为医生提供培训,如果需要的话,我们可以随时提供培训,而且我们还培训(医务人员)如何支持他们的医生。”“如果(供应商)组建了一个良好的支持小组,他们就会在语音识别方面取得成功。”

和Dolbey一样,M*Modal也强调培训。M*Modal负责采用和实施服务的副总裁Paula Pasquinelli说:“我们采用一种高度接触的方法,根据每位医生的需求进行定制。”“我们的采用专家通过支持上线期、主动跟踪用户进度、监控优化使用和文档质量的机会,与指定的医生建立了牢固的合作关系。”

Gratzer的公司自2002年以来一直是Nuance的经销商,为东北及其他地区的Dragon客户提供培训和客户支持。她从更广泛的角度看待培训的重要性。格拉策有企业背景,她不仅对客户进行技术培训,还对他们进行基本的时间管理培训。

她说:“提前花点时间在技术上,在培训或设置宏上,做好功课,打好基础,从长远来看会帮你省下很多钱。”“它甚至不仅仅是语音识别,而是关于如何在一天中最高效。”

的领导哲学
组织领导在语音识别采用的成功中也起着作用。KLAS研究报告反映了广泛的方法,从“如果你想使用它,它就在这里”到强制采用。

格雷泽说,那些在语音识别项目上取得最大成功的客户,都有强有力的领导和明确的指示。她解释说,对于大多数成功的客户来说,“这是一个雇佣期限。你会用到这个。在你接受了龙的训练之后,你就要放弃你的数码录音机了。”

Gratzer说,任何没有强制采用语音识别的组织都没有好好审视自己的底线。对她来说,数字很明显:一个医生每月的转录服务可能要花费数千美元,而前端语音识别几乎可以立即收回成本。

另一方面,Seithel将成功的采用归因于支持性的领导和全局观的能力。她指出:“我们认为成功的网站都是那些有自上而下的支持,并且有转型计划的网站。”“如果你要取代转录,那些转录员还会做什么其他的过程和功能?”

Seithel说,当整个转录部门被铲除而没有意识到转录员所做的不仅仅是转录时,组织可能会遇到问题。她警告说,领导层必须意识到所有变化的部分。

莱斯利指出了整体方法的重要性,从领导力开始,他指出,“当人们只关注产品,而不关注整体解决方案以及如何实现产品时,问题就会出现。”他们认为如果他们购买了语音识别系统,他们就把它交给医生,现在他们就可以进行下一个项目了。他们不一定会为那些医生提供处理这些文件所需的支持系统。”

更好的笔记
语音识别的支持者发现,除了相对便宜和节省时间之外,这项技术最有价值的副产品是声音更清晰。前端语音识别在护理点捕捉医生的话,使医生能够立即编辑错误,而不是几天后从转录中返回记录。此外,支持者认为,口头记录比点击电子病历中的一系列方框要好。

“你看,这是个好音符。这是一个有灵魂的耐心的笔记,而不是一个点和点击,”Gratzer说。“每个病人都有自己独特的故事;他们有自己的故事。我们必须抓住它。”

莱斯利同意语音识别可以带来更好的音符,但质量控制仍然是一个必要的因素。“当(多尔贝)刚进入这个行业时,竞争对手是速记秘书,”他说。“通过口述,我可以做得更快,而不是让别人口述,然后转录,然后我批准。从长远来看,[语音识别]可以让医生的口述更加完整,但是,同样,你必须有一些高质量的程序来确保这一点。”

塞塞尔补充说:“这些笔记肯定比打字更健壮,而且你可以避免人们在笔记中使用的那些你不想要的短信快捷键。”

鲁夫进一步解释说,这张钞票在技术上也更完整。他说:“从编码和临床文件改进的角度来看,文件中的缺陷可以立即发现,这样医生就不再需要在以后的日期被打断来解决临床记录中的不足。”

人工智能和未来趋势
语音识别行业正在展望未来。人工智能已经被用于改善结果,KLAS报告中强调的每家公司都在积极开发下一代平台。

例如,多尔贝预计今年将推出一款新产品。莱斯利说:“随着Fusion叙述者产品的新发布,我们还为计算机辅助医生文档做了一些工作,我们将在今年夏天晚些时候发布。”“它将与语音识别结合在一起。当医生口述的时候,它可以提示他们一些他们可能在口述中遗漏或不够具体的事情。我们在这方面使用了一些人工智能。”

与此同时,Nuance继续增加其现有产品。“他们投入了资金,想把它打造成一个平台。它在不断地被改进;新词正在被加入。你不需要碰任何人的电脑。只要上传就可以了。”Gratzer说。

像Suki的索尼这样的颠覆者正在努力预测十年后市场的走向。“(语音识别)技术几乎适用于任何人。很快任何人都能做到这一点。该技术需要理解您的意思,并自动生成下游需要发生的所有事情。其愿景是为医生建立一个隐形的新健康堆栈。他们不需要与它互动,”他说。

Ruff说:“对于语音识别和医疗保健相关技术来说,这是一个非常激动人心的时刻。“在M*Modal,我们正在加速对话式人工智能的创新,以满足市场需求,并推动我们为医生创造护理时间的使命。”

和索尼一样,鲁夫也展望了未来医疗保健领域的非侵入性技术。他说:“我们的目标是让文件记录成为医患接触的副产品,而不是医生单独的、繁重的任务。”

“门槛真的很高,”索尼承认。事实上,在人工智能的推动下,数十亿美元的资金和最聪明的人才正朝着不远的未来狂奔,希望医生们能够回归到医学的人性化元素。

萨拉·埃尔金斯是西弗吉尼亚州的一名自由撰稿人。