Solche Systeme wandeln gesprochene Sprache direkt in elektronische Textdokumente um und bieten damit die Möglichkeit, den Zeitaufwand für manuelle Eingaben deutlich zu senken.
In einer vorangegangenen Pilotstudie des King’s College wurde bereits gezeigt, dass sich mithilfe von Spracherkennungssystemen bis zu 60 Prozent der Zeit einsparen lassen, die sonst für das manuelle Erstellen zahnmedizinischer Dokumentationen benötigt würde. Die nun veröffentlichte Untersuchung konzentrierte sich auf die Transkriptionsgenauigkeit der Systeme. Dafür wurden sechs Stunden an diagnostischen und therapeutischen kieferorthopädischen Gesprächen aufgezeichnet und mithilfe von zehn verschiedenen Spracherkennungssystemen ausgewertet.
Die Ergebnisse verdeutlichen deutliche Leistungsunterschiede zwischen den getesteten Systemen. Zwar sei die allgemeine Erkennungsgenauigkeit sehr hoch, jedoch treten bei fachspezifischer Terminologie weiterhin Schwierigkeiten auf. Für eine uneingeschränkte klinische Nutzung reiche die Zuverlässigkeit daher aktuell noch nicht aus. Das Autorenteam erklärt: „Obwohl der technologische Fortschritt klar erkennbar ist und sich weiter fortsetzen wird, bleibt eine konsistente und verlässliche Transkription – insbesondere im Bereich klinisch relevanter Fachbegriffe – eine Herausforderung.“
Um Fehler und mögliche Verzerrungen durch automatisierte Prozesse zu vermeiden, müsse weiterhin eine ärztliche Kontrolle der Transkripte erfolgen („Human-in-the-Loop“). In Zukunft könnten Medizinerinnen und Mediziner daher zunehmend die Rolle von Editorinnen und Editoren ihrer eigenen Dokumentation übernehmen.
Die Ergebnisse der Studie wurden im Journal of Dental Research veröffentlicht.
Studie: Transcription accuracy of automatic speech recognition for clinical orthodontic
Link zur Studie:
https://kclpure.kcl.ac.uk/ws/portalfiles/portal/352269625/Final_manuscript.pdf