[2-P2-1-01] 歯科病院情報システムにおけるオートノミック・オペレーションに向けた取り組み
Speech Recognition, Interactive Voice Response System, Natural Language Processing
本院では医療スタッフからの病院情報システム(HIS)操作に関する問い合わせを、電話にて対応している。問い合わせはHIS操作マニュアルに記載のあるものや似たような内容が多い。本院では問い合わせ内容をベンダーに随時フィードバックする機能がないため、ベンダーがシステムのユーザビリティを把握するための手段が欠落している。そのため頻出のトラブルについても医療情報室員が対応しなければならず、業務の煩雑化が問題となっている。
この問題を解決するため、ベンダーに頻出のトラブル内容を知らせる仕組みを構築した。問い合わせを自動認識し内容を解釈することで、内容を分類し、必要に応じたベンダーへの伝達を自動で行う仕組みを考案した。その中で最もシステムの性能に影響すると考えられたのは音声認識である。我々は高精度な音声認識を行うため、物体検出手法であるYOLOv3と、音声のスペクトログラム画像を用いた手法を提案し、発話に対して十分な音声認識結果が得られたことを示した。今回の研究では、本手法を用いて問い合わせ内容の音声データから音声認識を行い、出力したテキストに対して自然言語処理を実行した。その結果から問い合わせ内容を分析し、カテゴリ分けを行って、ベンダーとの情報共有を実現した。今後はさらに問い合わせに対応する回答との紐付けを行うことで、簡易な自動応答システムの構築を進める。
この問題を解決するため、ベンダーに頻出のトラブル内容を知らせる仕組みを構築した。問い合わせを自動認識し内容を解釈することで、内容を分類し、必要に応じたベンダーへの伝達を自動で行う仕組みを考案した。その中で最もシステムの性能に影響すると考えられたのは音声認識である。我々は高精度な音声認識を行うため、物体検出手法であるYOLOv3と、音声のスペクトログラム画像を用いた手法を提案し、発話に対して十分な音声認識結果が得られたことを示した。今回の研究では、本手法を用いて問い合わせ内容の音声データから音声認識を行い、出力したテキストに対して自然言語処理を実行した。その結果から問い合わせ内容を分析し、カテゴリ分けを行って、ベンダーとの情報共有を実現した。今後はさらに問い合わせに対応する回答との紐付けを行うことで、簡易な自動応答システムの構築を進める。