Nabla ケーススタディ: OpenAi Whisper がヘルスケアでどのように使用されているか

最近、OpenAIによって開発されたオープンソースの音声からテキストへのエンジンであるWhisperについて多くの話題が上がっています。ここでは、NablaでWhisperをどのように利用しているかを紹介します。

1️⃣ 記事で取り上げられているWhisperの問題は、まさに私たちが3年間、500万ドルを費やして、7000時間の医療関連の会話の音声データを収集し、手動で注釈をつけて独自のデータセットを作成し、それを利用して独自のモデルをトレーニングした理由です。

2️⃣ 私たちのモデルはWhisperを基にしているものですが、幻想を抑制し、医療用語の転写を市場で利用可能なスピーチツートークエンジンよりも正確にするために、多くの改善が特に開発されています。

3️⃣ さらに、トランスクリプトは直接患者記録に含まれていません。2層目の処理でトランスクリプトから関連するデータを抽出し、各ノートは原子的な事実に分割され、LLMクエリを通じてトランスクリプトと患者コンテキストをチェックされます。私たちが確定的証拠を見つけた事実のみが有効とみなされます。

4️⃣ データを抽出した後、同じエンカウンタを実施した医師によって手動でレビュー、編集、必要に応じて修正されます。Nablaは、レビューがエンカウンタ後にすぐに実施されることを保証しています。

5️⃣ 私たちのモデルは、文書化が包括的で、業界の標準に合致していることを保証するために、人間の専門家による徹底的な評価を受けます。

6️⃣ 私たちは過去の24ヶ月間に900万の医療エンカウンタを処理し、約1万人の医師からNablaを改善する方法についてのフィードバックを直接受けました。トランスクリプションエラーが時々報告されましたが、幻想は大きな問題として報告されたことはありません。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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