Eingabe strukturierter Befunddaten mittels Spracherkennung: Ein Feldtest

Abstract

Dieses Papier beschreibt einen Feldtest, der durchgeführt wurde, um in einer eingeschränkten Domäne Erkenntnisse zur Benutzbarkeit eines Spracherkennungssystems für die Eingabe von strukturierten Daten aus dem medizinischen Bereich zu gewinnen. Bei der Eingabe von medizinischen Befunden wird in Krankenhäusern zunehmend vom klassischen Diktieren, bei dem ein ganzer Bericht in einem Zug diktiert und dann von medizinischen Transkriptionisten geschrieben wird, zur interaktiven Eingabe von strukturierten Daten übergegangen. Die strukturierte Eingabe bietet den Vorteil, dass die Daten leicht für andere Zwecke, wie beispielsweise Dokumentation, Abrechnung und Qualitätskontrolle, verwendet werden können. Für das medizinische Personal, das die Daten eingibt, bedeutet dies allerdings eine Umstellung: statt Texte frei zu formulieren, müssen strukturierte Eingaben gemacht werden, die sich an die Regeln und das Vokabular einer Eingabesprache halten. Da sich der Einsatz von Spracherkennungstechnologie in Diktierszenarien mit eingeschränktem Wortschatz, z.B. in der Radiologie, bewährt hat, ist zu erwarten, dass Spracherkennung auch die Eingabe von strukturierten Daten erleichtern kann. Um den Ansatz in einem echten Arbeitsumfeld zu erproben, wurde ein Prototyp für die EKG-Befundung entwickelt und mit Kardiologen in einem Krankenhaus getestet. Die Ergebnisse der Feldtests sind ermutigend: Auswertungen von Logfile-Daten, Fragebögen, Interviews mit den Benutzern und eine Analyse des Äußerungs-Korpus haben ergeben, dass die Benutzer mit der Spracherkennung und den Regeln der Eingabesprache strukturierte Daten eingeben können und bei der Erledigung ihrer alltäglichen Aufgaben davon profitieren.