Digitale Spracherkennung bei der Erfassung computertomographischer Befundtexte

Zusammenfassung.

Ziel: In einer Vergleichsstudie wurde der Einsatz eines kontinuierlichen digitalen Spracherkennungssystems (DSS) mit der herkömmlichen Befundtexterstellung durch Schreibkräfte verglichen. Methodik: Es wurden je 100 CT-Befunde konsekutiv mit dem DSS erstellt und in herkömmlicher Weise auf einen Tonträger diktiert und durch die Schreibkräfte zu Papier gebracht. Es wurden der Zeitaufwand des Radiologen für Diktat und Korrektur gemessen und die Art der Fehler analysiert. Für beide Gruppen wurde die Texterkennungsquote berechnet und die Zeit vom Abschluß der CT-Untersuchung bis zum Versand des schriftlichen Befunds ermittelt. Zum Einsatz kam das für die Radiologie bestimmte DSS MediSpeak (ASKA Software, IBM Via Voice) auf einem handelsüblichen PC. Ergebnisse: Mit dem DSS wurde für das Diktat eine Zeit von 9,4 ± 2,3 min und mit dem herkömmlichen Diktiersystem eine Zeit von 4,5 ± 3,6 min benötigt. Die Spracherkennungsrate lag mit dem DSS bei 97 % und bei den Schreibkräften bei 99 %. Die Fehleranalyse ergab bezogen auf 100 Befunde: 3 vs. 4 Syntax-, 0 vs. 37 Rechtschreib-, 16 vs. 22 inhaltliche Fehler und 47 vs. 13 falsch verwendete Begriffe bei den DSS vs. Schreibkräften. Es wurden durchschnittlich 12,7 Std. mit dem DSS vom Abschluß der CT-Untersuchung bis zum Befundversand im Vergleich zu 47,3 Std. mit dem herkömmlichen System benötigt. Schlußfolgerung: Der Einsatz eines DSS ist besonders in Bereichen, in denen die unverzügliche Verfügbarkeit eines schriftlichen Befundes nach Untersuchungsabschluß erforderlich ist, der herkömmlichen Befundtexterstellung deutlich überlegen.

Purpose: A study was performed to compare the performance of automatic speech recognition (ASR) with conventional transcription. Materials and Methods: 100 CT reports were generated by using ASR and 100 CT reports were dictated and written by medical transcriptionists. The time for dictation and correction of errors by the radiologist was assessed and the type of mistakes was analysed. The text recognition rate was calculated in both groups and the average time between completion of the imaging study by the technologist and generation of the written report was assessed. A commercially available speech recognition technology (ASKA Software, IBM ViaVoice) running on a personal computer was used. Results: The time for the dictation using digital voice recognition was 9.4 ± 2.3 min compared to 4.5 ± 3.6 min with an ordinary Dictaphone. The text recognition rate was 97 % with digital voice recognition and 99 % with medical transcriptionists. The average time from imaging completion to written report finalisation was reduced from 47.3 hours with medical transcriptionists to 12.7 hours with ASR. The analysis of misspellings demonstrated (ASR vs. medical transcriptionists): 3 vs. 4 for syntax errors, 0 vs. 37 orthographic mistakes, 16 vs. 22 mistakes in substance and 47 vs. erroneously applied terms. Conclusions: The use of digital voice recognition as a replacement for medical transcription is recommendable when an imediate availability of written reports is necessary.

Schlüsselwörter:

Computergestützte Spracherkennung - Befundtexterstellung - Total Quality Management - Computertomographie

Key words:

Computer-based voice recognition - Total quality management - Computed tomography

Literatur

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