Nabla 案例研究：OpenAi Whisper 在医疗保健领域的应用

最近，关于 Whisper 的讨论非常热烈，Whisper 是由 OpenAI 开发的开源语音转文本引擎。在 Nabla，我们是这样使用 Whisper 的。

1️⃣ Whisper 的问题已经被充分记录，我们花了 3 年时间和 500 万美元，收集和手动标注了 7000 小时的医疗会话音频数据，并利用该数据集训练了我们自己的模型，这正是文章中提到的问题的原因。

2️⃣ 我们的模型基于 Whisper，但它包含了许多改进，专门开发用于抑制幻觉并使医疗术语的转录比市场上的任何现成的语音转文本引擎更准确。

3️⃣ 此外，转录文本并没有直接包含在患者记录中。第二层处理从转录文本中提取相关数据。每个生成的笔记都被分解成原子事实，这些事实通过 LLM 查询与转录文本和患者背景进行核对。只有我们找到的确凿证据才被认为是有效的。

4️⃣ 数据提取后，由同一位进行会话的临床医生手动审查、编辑和纠正。Nabla 还强制要求审查在会话后尽快进行。

5️⃣ 我们的模型每个新版本都经过人工专业人员的严格评估，以确保文档既全面又符合行业标准。

6️⃣ 我们在过去 24 个月中处理了 900 万个医疗会话，并从近 1 万名医生那里收到了关于如何改进 Nabla 的反馈。虽然有时会报告一些转录错误，但幻觉从未被报告为一个严重的问题。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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