УДК 614.2
Актуальность использования голосового помощника в работе детского хирурга
Чесноков Михаил Сергеевич – врач-ординатор Российского национального исследовательского медицинского университета имени Н.И. Пирогова
Научный руководитель Демидов Александр Александрович – кандидат медицинских наук, доцент Кафедры инновационной педиатрии и детской хирургии Российского национального исследовательского медицинского университета имени Н.И. Пирогова.
Аннотация: В 21 веке возникают все новые продукты человеческой мысли, в том числе голосовой помощник (Speech recognition technology — SRT). [1] Целью нашей работы является определение востребованности данной технологии в медицинском сообществе, на примере врачей - детских хирургов. Результаты. Большинство опрошенных врачей не осведомлены на высоком уровне о голосовых помощниках в медицине, но выявили желание в использовании данных SRT в своей повседневной деятельности.
Ключевые слова: голосовой помощник; детский хирург; взаимоотношения врача и пациента; нейросети, Мl-технологии, SRT.
Введение
В двадцать первом веке современная наука переживает особенный подъем, не сравнимый с предыдущими этапами. В современном мире все большее значение уделяется высоким технологиям. Медицина, как сфера научного предмета, не является исключением. В данной статье будет описываться актуальность использования голосовых помощников в работе врача.
Голосовой помощник, как таковой, относительно недавно вошел в быт современных людей и получил широкой применение, уже на данном этапе он используется для поиска информации (Алиса от компании Яндекс, ассистент Google), ориентации в пространстве (Яндекс Карты), для создания заметок (Everynote), и для много другого. В медицинской сфере SRT также получил широкое применение.
В данной статье наша команда хотела проверить актуальность использования голосового помощника в работе врача, на примере детского хирурга.
Актуальность
Клиническая документация отнимает значительное время у медработников, отвлекает от непосредственной медицинской деятельности и способствует выгоранию врачей[7]. Например, медицинские работники неотложной помощи тратят от 19% до 35% 12-часовой смены на медицинское документирование.[8].
Технология распознавания речи
Технология распознавания речи (SRT) относится к программному обеспечению, преобразующему речь в текст. В здравоохранении SRT используется для надиктовывания клинических данных в произвольном виде в электронную медицинскую карту. SRT позволяет с помощью команд посредством голоса вести историю болезни, назначать диагностические медицинские исследования, необходимую лекарственную терапию. Разработчики данного программного обеспечения сообщают, что голосовой помощник экономит время, повышает эффективность и позволяет быстро документировать достаточно большой объем информации [9]. SRT имеет на данном этапе ограниченное внедрение и соответствующую трудность исследования результативности данного девайса [9]. Примеры использования SRT были сосредоточены в основном в описательных статьях.
Цель исследования. Оценить необходимость использования голосового помощника в работе детского хирурга.
Анкетирование проведено на базе НИКИ им В.Е. Вельтищева г. Москвы, в частности в ДГКБ №9, и на XXI съезде Российской ассоциации детских хирургов в г. Москва 22-24 сентября 2023 года, количество опрошенных детских хирургов 101 от 26 до 55 лет.
Результаты. Большинство респондентов (70.3%) не осведомлены на достаточном уровне о принципах работы голосовых помощников в медицине. 63,5% врачей выявили желание в использовании голосового помощника во время трудовой деятельности. Достаточно большая часть респондентов (46.5%) считают достаточно высоким риск получения третьими лицами медицинской информации, обработанной посредством голосовых помощников, частично либо полностью неэтичным пользоваться голосовым помощником считают 28,7% респондентов, большинство считают использование голосовых помощников этично. 80,3% опрошенных считают обоснованной необходимость в проверке и коррекции заполнения медицинских данных в ЕМИАС, КМИС и др. посредством технологии Ml и голосовых помощников, и стали бы вы доверять такой проверке.
73,3% респондентов считают, что пациенты также воспримут благосклонного использование голосовых помощников при заполнении медицинской документации. Большинство опрашиваемых считают оптимальной ценой за пользование голосовым помощником, позволяющим заполнять медицинскую документацию, в размере от 200 до 400 рублей в месяц.
Заключение. Респонденты в большинстве своем не осведомлены на высоком уровне о принципах работы голосовых помощников в медицине, но выявили желание в использовании данных девайсов в своей повседневной деятельности. Также большинство опрошенных врачей считают, что их пациенты также благосклонно воспримут использование лечащими врачами голосовых помощников. Таким образом медицинское сообщество, на примере врачей - детских хирургов, готово использовать технологии голосовых помощников в заполнении медицинской документации, назначении клинических инструментально-диагностических методов исследования и соответствующего лечения, того, что входит в медицинскую деятельность.
Список литературы
- Everett, M., Redner, J., Kalenscher, A., Durso, D. & Nguyen, S. (Fall 2022). "Speech Recognition Technology for Increasing Nursing Documentation Efficiency." Online Journal of Nursing Informatics (OJNI), 26(2).
- Hodgson, T., et al. (2018). "Evaluating the Usability of Speech Recognition to Create Clinical Documentation Using a Commercial Electronic Health Record." International Journal of Medical Informatics.
- Lee, T. Y., Li, C. C., Chou, K. R., Chung, M. H. (October 2023). "Machine Learning-Based Speech Recognition System for Nursing Documentation – A Pilot Study." International Journal of Medical Informatics, Volume 178, 105213.
- Dinari, F., Bahaadinbeigy, K., Bassiri, S., Mashouf, E., Bastaminejad, S., & Moulaei, K. (2023). "Benefits, Barriers, and Facilitators of Using Speech Recognition Technology in Nursing Documentation and Reporting." Health Sci Rep, 6(6), e1330.
- Kumah-Crystal, Y. A., Pirtle, C. J., Whyte, H. M., Goode, E. S., Anders, S. H., & Lehmann, C. U. (2018). "Electronic Health Record Interactions through Voice: A Review." Applied Clinical Informatics, 9(3), 541–552.
- Chen, H., Chen, S., Zhao, J. (29 March 2022). "Integrated Design of Financial Self-Service Terminal Based on Artificial Intelligence Voice Interaction." Frontiers in Psychology, Section: Educational Psychology.
- Ommaya, A. K., Cipriano, P. F., Hoyt, D. B., Horvath, K. A., Tang, P., Paz, M. S., DeFrancesco, S. T., Hingle, S., Butler, S., & Sinsky, C. A. (2018). Care-centered clinical documentation in the digital environment: Solutions to alleviate burnout. NAM Perspectives. Discussion Paper, National Academy of Medicine, Washington, DC.
- Collins, S., Couture, B., Kang, M. J., Dykes, P., Schnock, K., Knaplund, C., Chang, F., & Cato, K. (2018). Quantifying and visualizing nursing flowsheet documentation burden in acute and critical care. AMIA Annual Symposium Proceedings Archive, 2018, 348-357.
- Blackley, S. V., Schubert, V. D., Goss, F. R., Al Assad, W., Garabedian, P. M., & Zhou, L. (2020). Physician use of speech recognition versus typing in clinical documentation: A controlled observational study. International Journal of Medical Informatics, 141(2020), 1-9.
- Goss, F. R., Blackley, S. V., Ortega, C. A., Kowalski, L. T., Landman, A. B., Lin, C., Meteer, M., Bakes, S., Gradwohl, S. C., Bates, D. W., & Zhou, L. (2019). A clinical survey of using speech recognition for clinical documentation in the electronic health record. International Journal of Medical Informatics, 130.