二零零七年二月十九日

变速档- mt和语音识别
Selena Chavis著
郑重声明
第十九卷第三页

缓慢但肯定的是，语音识别在全国各地的医疗机构中变得越来越突出。考虑到这一点，医疗转录员准备好对他们的技能进行必要的改变是至关重要的。

经过长时间的开发，许多HIM专业人士和软件供应商相信语音识别技术最终将成为医学转录的可行方法。技术的进步稳步扩展了计算机理解语音命令的能力，通过提高生产力所带来的好处是不可否认的。

“我们可能会意识到生产率提高了35%到40%，”Carol Weishar说，他是MBA, RHIA，密尔沃基高级医疗保健公司的医疗信息和转录主管。该组织由14家诊所组成，包括威斯康星州东南部最大的由医生领导的多专业诊所集团，该组织于2004年开始过渡到语音识别技术，目前已完成约80%的过程。

软件供应商同意，通常情况下，一旦入门阶段完成，转录员适应新技术，组织将看到生产力从25%提高到50%。美国医学转录协会(AAMT)技术和特殊项目顾问、医学转录服务公司万斯数字公司(Vance Digital)总裁兼首席执行官、CMT杰伊·万斯指出:“我们当然看到了两个极端。”“问题往往在于他是否设定了合理的目标和基准。”

认识到语音识别技术随着时间的推移而取得的进步，位于康涅狄格州的技术行业研究公司高德纳集团将语音识别列为2007年可能对商业产生最大影响的十大技术之一。

“语音识别在我们组织中的应用大大提高了口述和转录报告的价值，缩短了处理时间，使我们能够比以往更有效地提供相关的患者信息，”缅因州医疗中心HIM助理主任、医学硕士、CMT杰斐逊·豪(Jefferson Howe)说。“因此，转录报告是电子健康记录(EHR)的一个预期组成部分，医疗转录员(MT)与该过程更紧密地联系在一起，最终成为整个医疗记录过程中更有价值的资产。”

虽然语音识别解决方案在转录中的应用正在增加，但专家们认为，过渡阶段将持续一段时间。“我们所知道的转录技术在未来24个月内不会消失，”马萨诸塞州Nuance公司的高级顾问唐•法拉蒂强调说。“我们有很多客户的语音识别能力达到了50%，但很少有(组织)达到了100%。”

专家们一致认为，这种漫长的过渡受到许多因素的影响，包括与新技术相关的学习曲线，以及一些传统医学转录专业人员过去的看法和抵制。

克服阻力
语音识别供应商script的首席执行官兼董事长Ben Chigier表示，许多转录专业人士对新技术有偏见，这导致了对其在更广泛的行业前景中的作用的错误假设。他说:“在过去10到20年里发生的一件事是，语音识别一直被低估和交付不足。”他补充说，客户往往对结果不满意。“人们感到失望，因为他们的期望太高了，但幸运的是，这种情况现在正在改变。”

Chigier指出，软件供应商经常必须帮助专业人士克服关于语音识别技术的两种极端观点——要么认为语音识别技术很完美，不再需要语音识别技术，要么认为语音识别技术毫无用处。“我们必须在这两种观点之间找到平衡，”他表示。

对新技术不切实际的期望是一定程度上的怀疑论和mt的恐惧，“这将取代我，”法拉蒂说。“通常情况下，HIM专业人士面临着不同程度的兴趣和怀疑。”

法拉蒂建议，组织可以通过让mt参与决策过程来减少他们的阻力。Chigier对此表示赞同，他指出:“重要的是要传达他们在与语音识别技术相结合的文件制作中扮演着非常关键的角色。认识到这对医学转录员来说是一个重大变化是非常重要的。”

虽然业内专业人士同意，从根本上说，使用语音识别技术的机器翻译的责任不会改变，但他们的心态却发生了巨大的变化。“最主要的区别是(机器翻译)变成了编辑而不是打字员，”法拉蒂指出。“这是一个略有不同的技能组合。”

Howe说，编辑语音识别对于机器翻译来说是一种全新的行为模式，而不是从头开始创建转录报告。他指出:“一个人必须以不同的方式倾听，经常在光标之前做出快速有效的调整。”他补充说，最好的编辑是那些能够提前阅读并快速理解文本的人。

根据他的经验，万斯认为，批判性思维技能对于实现转型至关重要。“我看到的和听到的相符吗?”他补充说，医学硕士需要能够看到一份报告的整个背景，并对所有的部分是否有意义做出判断。

Howe说，语音识别技术记录的每个单词都需要被查看、识别，并适当地放在上下文中，这与快速阅读的过程不同。快速阅读是一种学习省略单词，专注于主语和动词的过程。他说:“这很有挑战性，而且只适合那些对医学术语有丰富知识、对细节有敏锐关注的人。”

根据几位HIM专业人士的说法，学习新东西的意愿对于平稳过渡阶段也至关重要。Weishar预计，Advanced Healthcare的转型工作远未达到100%的使用水平，他回忆起一些医学博士对语音识别技术的重大抵制。“有些人永远不会这么做。他们太墨守成规，做事杂乱无章，”她说。

“我相信在大多数情况下，一个好的转录员会成为一个好的编辑，”万斯说。不过，并不是每个人都适合编辑。如果是你不喜欢做的事情，你就不会有那么高的效率。”

现实的期望
许多业内专业人士说，不要指望生产率在第一个月或第二个月或第三个月就能提高50%。“很明显，当它被引入时，生产力将会下降，”法拉蒂说。“人们告诉我们，他们可以在几周内培训一个人(恢复生产率利润率)。”

Vance对此表示赞同，并强调组织不应低估成功过渡到语音识别技术所需的时间和精力。

以Advanced Healthcare为例，Weishar说，该组织花了三到四个月的时间才从转型中实现了可衡量的效益。该组织分阶段培训转录员，从一个包括高产者和低高产者的均衡组合的小组开始。Weishar回忆说:“我们故意没有把所有的高产量生产者都放在那里，”他补充说，在第一组中，要使产量达到标准是很困难的。在与几个组一起制定了培训过程的细节后，Weishar说，该组织见证了生产力周转时间的改善，最后一组在短短几周内就取得了进展。

适当的训练是关键，法拉蒂说。“我们通常会说，就训练而言，这就像锻炼一样。你不可能一天只做几份工作，就指望能熟练掌握。”以dicaphone为例，管理层建议转录员每天花三到四个小时在“真实世界”的环境中使用新产品。法拉蒂建议将培训过程整合到常规工作流程中，这将允许通过语音识别方法转录足够数量的内容。“你不能只做那些当时有意义的工作，”他说。

承认语音识别技术的主要好处在于提高生产率，Chigier警告说，组织不应该只关注工作的生产方面。他说:“最重要的是要写出一份准确的高质量文件。”“转录员经常忙于制作工作，以至于没有足够的时间用于培训。”

专家们也同意，生产利润不会以与所有转录员相同的速度增长。Weishar指出，根据她的经验，传统上是该组织高产的转录员的增幅最低，只有10%到15%。她说:“我们真正成功的地方是那些中低端生产商。”

Howe警告说，他目睹了一些医学硕士将培训过程转化为一种过度编辑的模式，这种模式无法达到预期的效率结果。他建议:“相反，我们需要在认可的结果与专注于效率和有效文档的编辑一致性之间取得平衡。”

举一个现实世界的例子，Howe指出，如果一个动词在“heart sounds, normal”中被识别出逗号，并且意思没有改变，缅因州医疗中心的转录员就会把它当作识别出来，继续前进。他说:“在我们的组织中，我们把这称为‘雪佛兰’版的编辑报告，而不是‘凯迪拉克’版的完整句子和标点。”“提供者接受过培训，他们会得到更多他们说的话，而更少他们想说的话，因为这种程度的编辑根本不划算。”

Howe说，该组织还强调编辑的一致性，因为如果团队不一致编辑，由于缺乏对偏好的理解，该技术将无法改善其结果。“此外，我们努力引导新医生，让他们能够识别语音，并将其作为‘谈话要点’来鼓励更好的听写习惯，”Howe说，并补充说，AAMT的听写最佳实践工具包帮助他的组织促进了这种对话。

随着电子病历系统、语音识别技术和互联网上大量可用资源的出现，Howe相信医学转录的范围正在以一种传统形式的培训最终将无法满足的方式扩大。他说:“我们再也负担不起在职培训的费用，因此在寻找职位时，我们正在寻找有RMT(注册医学转录员)证书的候选人。”“工作职责有更高的期望，更多的是技术性的、系统的，需要更高水平的独立解决问题的能力。”

薪酬考虑
争论的焦点是如何最好地为编辑工作的转录员支付公平和公平的工资，特别是在产量下降的培训阶段。“我相信学习这项新技能的转录员应该能够分享经济利益，这是合理的，”万斯说。“至少在一开始，大多数MTs如果以工资或工资加激励的方式支付，他们的经济状况会更好。”

Weishar指出，先进医疗目前是在基本工资加激励结构下建立的。预计转录员在培训过程中不会达到他们的激励标准，该组织将每位员工前几个月的奖金取平均值，并在过渡的前两个月按该比率支付给他们。“医学转录员很难找到，”她说。“你不想让他们生气然后离开。”

Chigier对此表示赞同，并补充说，组织在培训过程中实施补偿策略是明智的，该策略可以激励MTs学习这些工具，并给他们足够的时间来学习。

万斯强调，在这个过程中，薪酬成为一个大问题，因为根据薪酬结构，生产率的提高可能意味着薪酬的减少。“如果薪酬减少了50%，如果生产力没有翻倍会怎么样?他问道。

法拉提承认，这是许多人力资源经理在考虑员工问题时面临的两难境地，他提出了两种解决方案。在较大的组织中，这通常意味着有更多的时间将人员部署到其他任务中。在一个组织中，生产力的提高意味着工作量将不再需要现有的人员，他建议这是对技术投资的“部分回报”。他说:“每个HIM经理都被要求削减成本。”

- 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。

来自前线:一位转录员对语音识别技术的感知
缅因医学中心的医学转录大师马里恩·拉斯伯恩(Marion Rathbone)这样描述从传统医学转录到使用语音识别技术的转变:“朝着正确的方向迈出了一步”。“一个很大的好处是，它对手和手臂的体力要求不高。我的产量也增加了，”这位30年的医学转录资深人士指出，他发现向这项新技术的过渡比预期的要顺利得多。

熟悉传统的独裁者，拉斯伯恩发现语音识别比传统的转录更需要集中注意力和强调视觉单词。她说:“最困难的调整是尝试摆脱鼠标，学习系统的快捷方式。”“只要你有扎实的计算机背景，过渡应该不会很难。”

一些医学硕士特别担心的是，语音识别技术是否会影响目前的薪酬水平。拉斯伯恩说:“我们目前的薪酬方法是小时工资加激励，只要考虑到工作时间长短，这是公平的。”“我知道有些地方按产量收费，但我不熟悉这些计划的细节。”

在转变过程中，拉斯伯恩相信她已经扩展了自己的技能水平和能力，为临床过程做出了贡献。“在一天结束的时候，我有了更大的成就感，”她说。“医生们必须挺身而出，愿意接受挑战。”

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