35.05K
Categories: medicinemedicine softwaresoftware

Предложение по внедрению системы распознавания медицинской лексики Проект для медицинских учреждений Волгоградской области

1.

Предложение по внедрению
системы распознавания
медицинской лексики
Проект для медицинских
учреждений Волгоградской
области

2.

Цель и задачи проекта
• Цель:
• - Разработка и внедрение системы
распознавания медицинской лексики.
• Задачи:
• 1. Сбор и систематизация медицинских
данных.
• 2. Адаптация системы под локальную
терминологию.

3.

Исследование и сбор требований
• 1. Анализ текущих процессов обработки
данных.
• 2. Сбор и классификация медицинской
терминологии.
• 3. Оценка объемов данных для обучения
системы.

4.

Выбор и адаптация
отечественного ПО
• 1. Технологии распознавания речи:
• - Яндекс SpeechKit
• - SOVA.AI
• 2. Обработка текста:
• - DeepPavlov
• - Tomita Parser (Яндекс)
• 3. Интеграция с медицинскими системами

5.

Разработка и обучение модели
• 1. Создание базы данных для обучения.
• 2. Обучение нейросети (DeepPavlov,
SpeechKit).
• 3. Тестирование системы на реальных
данных.

6.

Тестирование и внедрение
• 1. Пилотный проект в 2-3 учреждениях.
• 2. Оценка точности и влияния на процессы.
• 3. Масштабирование на остальные
учреждения.

7.

Преимущества и риски
• Преимущества:
• - Ускорение обработки данных.
• - Снижение нагрузки на персонал.
• - Повышение точности диагностики.
• Риски:
• - Низкая точность распознавания.
• - Сопротивление сотрудников.
• - Утечка данных.

8.

Заключение
• Внедрение системы распознавания
медицинской лексики:
• - Автоматизирует рутинные процессы.
• - Снижает нагрузку на персонал.
• - Повышает качество медицинского
обслуживания.
• Это шаг к цифровой трансформации
здравоохранения Волгоградской области.
English     Русский Rules