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Étude de cas Nabla : comment OpenAi Whisper est utilisé dans les soins de santé

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Récemment, on a beaucoup parlé de Whisper, un moteur de reconnaissance vocale en texte open source développé par OpenAI. Voici comment nous utilisons Whisper chez Nabla.

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1️⃣ Les problèmes bien documentés de Whisper que l'article met en évidence sont exactement pourquoi nous avons passé 3 ans et 5 millions de dollars, récolté et annoté manuellement un jeu de données unique de 7000 heures d'entretiens médicaux audio, et avons utilisé ce jeu de données pour entraîner notre propre modèle.

2️⃣ Notre modèle est basé sur Whisper, mais il contient de nombreuses améliorations spécifiquement développées pour supprimer les hallucinations et rendre la transcription des termes médicaux plus précise que n'importe quel moteur de reconnaissance de parole sur le marché.

3️⃣ En outre, la transcription n'est pas directement incluse dans le dossier du patient. Une deuxième couche de traitement extrait les données pertinentes de la transcription. Chaque note produite est divisée en faits atomiques, qui sont vérifiés via une requête LLM contre la transcription et le contexte du patient. Seuls les faits pour lesquels nous trouvons une preuve définitive sont considérés comme valides.

4️⃣ Après l'extraction des données, celles-ci sont revues, éditées et corrigées si nécessaire par le même clinicien qui a effectué l'entretien. Nabla impose également que la révision se produise peu après l'entretien.

5️⃣ Chaque nouvelle version de notre modèle subit une évaluation rigoureuse par des professionnels humains pour garantir que la documentation est à la fois complète et conforme aux normes de l'industrie.

6️⃣ Nous avons traité 9 millions d'entretiens médicaux au cours des 24 derniers mois et avons reçu des commentaires directs de près de 10 000 médecins sur les moyens d'améliorer Nabla. Bien que des erreurs de transcription aient parfois été signalées, les hallucinations n'ont jamais été signalées comme un problème important.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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