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斯坦福大學的大夫和研討者們曾經在怎樣提拔大夫合意度方面做了許很多多的研討，而經由過程這類手藝，谷歌大腦的研討職員們也將與他們一同協作，更多地研討主動語音辨認等深度進修的手藝可以怎樣協助大夫更好地完成文檔記載歷程。在一項前瞻性研討中，谷歌的研討職員正在探求能從醫療對話中提取哪些范例的醫療相干信息，以便幫大夫節流利用EHR體系的工夫。這項研討是完整顛末病人贊成的，而且為了庇護病人的隱私，灌音的內容也是沒法追蹤到病人身份的。谷歌期望這些手藝不只可以協助大夫在天天的事情中找回醫療理論華夏有的那些歡愉，更可以協助病人們得到更專注、更完美的醫療存眷，終極引向更好的醫療效勞。簡介：這篇論文中引見了作者們開辟用于醫療轉寫的語音辨認體系的閱歷，這個體系的功用就是主動把大夫和病人世的對話主動轉錄為筆墨。為了到達這個目的，谷歌的研討職員們沿著兩個思緒構建了這個體系：一個是基于音素的毗連性工夫分類（Connectionist Temporal Classification）模子，另外一個是基于字母“凝聽、存眷、拼寫”（Listen Attend and Spell）的模子。為了鍛煉這些模子，谷歌的研討職員們用了約莫1萬4千小時的匿名對話語音及轉寫成果作為語料。因為轉寫成果中有一些樂音和對齊的成績，谷歌的研討職員們破費了相稱多的精神研討怎樣洗濯這些數據，并機關了一個用于數據朋分的兩步戰略。關于基于CTC的模子來講，數據洗濯并構建一個對應的言語模子是勝利的樞紐。而基于LAS的模子，谷歌的研討職員們發明它們對對齊、轉寫噪聲都有很高的抵御性，而且不需求利用言語模子。終極，CTC模子能夠到達20.1%的單詞毛病率，LAS模子則能夠到達18.3%。作者們的闡發表白，兩個模子在樞紐的醫療用語上都有優良的表示，的確能夠用于實踐的醫療對話轉寫中。

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