RICARDO SANTORO E LUCIANO OLIVEIRA | ABRIL 2014
RECONHECIMENTO
DE VOZ
Criar soluções para a gestão de hospitais brasileiros, colaborando para que obtenham redução de custos e
aumentem a eficiê...
DESAFIOS PARA IMPLEMENTAÇÃO DE RECONHECIMENTO DE VOZ
Reduzir tempo gasto na digitação do prontuário
Melhorar a entrada de ...
CASE ALBERT EINSTEIN:
USO DE TECNOLOGIA DE
RECONHECIMENTO DE VOZ NO
PROCESSO DE DESCRIÇÃO DA
EVOLUÇÃO DA ENFERMAGEM
OBJETIVO DO PROJETO
Implementar uma solução de reconhecimento de voz que permita:
Reduzir tempo gasto no processo de evolu...
AMBIENTE EM QUE A SOLUÇÃO FOI INCORPORADA
• Uso da tecnologia de reconhecimento de voz pela equipe de Radiologistas
• Exis...
BUSINESS CASE DO PROJETO
Quantidade de profissionais de Enfermagem nas áreas envolvidas = 587
Total de horas trabalhadas =...
ARQUITETURA TÉCNICA DA SOLUÇÃO
OUTRAS INFORMAÇÕES RELEVANTES
Áreas envolvidas:
• Clínica Médica Cirúrgica
• Pacientes Graves
• Materno – Infantil
Projeto...
DESAFIOS ENCONTRADOS
• Uso do microfone comum na ilha de enfermagem não se mostrou adequado devido ao barulho
de diversas ...
PRÓXIMOS PASSOS
Roll-out da solução para todas as ilhas de enfermagem
Estimado 2 meses
Aprimorar o vocabulário existente p...
DEMONSTRAÇÃO
PRÓXIMOS PASSOS
Concluir desenvolvimento funcionalidade
Aprimorar o vocabulário existente para melhor índice de conversão
...
CONCLUSÃO
Reduzir tempo gasto na digitação do prontuário
Melhorar a entrada de dados de prescrições
Remover transcrições e...
Obrigado ;)
Ricardo Santoro
CIO
Hospital Israelita Albert Einstein
Luciano de Oliveira &
Eduardo Teixeira
Segmento Saùde –...
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SAÚDE | Reconhecimento de Voz

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SAÚDE | Reconhecimento de Voz

  1. 1. RICARDO SANTORO E LUCIANO OLIVEIRA | ABRIL 2014 RECONHECIMENTO DE VOZ
  2. 2. Criar soluções para a gestão de hospitais brasileiros, colaborando para que obtenham redução de custos e aumentem a eficiência de seus processos e governança. Aproveitar o conhecimento de cada um para que problemas como a falta de padronização em procedimentos e carência tecnológica sejam minimizados. Foco em desenvolver um conjunto de soluções que será oferecido ao mercado. ALIANÇA ESTRATÉGICA EM SAÚDE
  3. 3. DESAFIOS PARA IMPLEMENTAÇÃO DE RECONHECIMENTO DE VOZ Reduzir tempo gasto na digitação do prontuário Melhorar a entrada de dados de prescrições Remover transcrições e erros de português Facilitar a adoção do uso e treinamento no sistema de Prontuário Eletrônico
  4. 4. CASE ALBERT EINSTEIN: USO DE TECNOLOGIA DE RECONHECIMENTO DE VOZ NO PROCESSO DE DESCRIÇÃO DA EVOLUÇÃO DA ENFERMAGEM
  5. 5. OBJETIVO DO PROJETO Implementar uma solução de reconhecimento de voz que permita: Reduzir tempo gasto no processo de evolução da enfermagem Reduzir quantidade de erros de Português Testar a tecnologia para uso em outros processos (descrição cirúrgica, evolução médica etc) Facilitar a adoção do uso e treinamento no sistema de Prontuário Eletrônico
  6. 6. AMBIENTE EM QUE A SOLUÇÃO FOI INCORPORADA • Uso da tecnologia de reconhecimento de voz pela equipe de Radiologistas • Existência de prontuário eletrônico baseado na solução TrakCare da empresa Intersystems • Estações de trabalho (desktops e notebooks)5.150 • FTE (Full-Time Equivalent)11.332 • Médicos1.012 • Enfermeiros1.151 • Internações587
  7. 7. BUSINESS CASE DO PROJETO Quantidade de profissionais de Enfermagem nas áreas envolvidas = 587 Total de horas trabalhadas = 105.660 h Estimativa do tempo atual redigindo a evolução (5%) = 5.283 h Estimativa de redução do tempo para redigir a evolução (42%) = 2.166 h Redução estimada de Head Count = 12 Saving anual estimado = R$ 1.212.190,00 VPL R$ 422.000,00 TIR 36% aa Payback 27 meses Período de análise 60 meses
  8. 8. ARQUITETURA TÉCNICA DA SOLUÇÃO
  9. 9. OUTRAS INFORMAÇÕES RELEVANTES Áreas envolvidas: • Clínica Médica Cirúrgica • Pacientes Graves • Materno – Infantil Projeto piloto apontou índice de conversão superior a 90%, com a funcionalidade de self- learning este índice irá melhorar. A solução é sensível ao timbre de voz masculino e feminino, foi necessário processos específicos de criação do vocabulário nos dois cenários. Um resultado positivo não esperado é que com a facilidade de conversão de voz para texto, a equipe da enfermagem está produzindo relatórios mais completos.
  10. 10. DESAFIOS ENCONTRADOS • Uso do microfone comum na ilha de enfermagem não se mostrou adequado devido ao barulho de diversas interações entre a equipe assistencial • Vocabulário existente para a Radiologia não atingiu índice de conversão Voz  Texto adequado para Enfermagem • Inexistência de vocabulário específico para Enfermagem em Português • Campo texto para evolução de enfermagem na solução TrakCare não estava preparado para receber o texto no formato gerado pela solução da Nuance • Performance (tempo de conversão) inicial da solução não foi adequada
  11. 11. PRÓXIMOS PASSOS Roll-out da solução para todas as ilhas de enfermagem Estimado 2 meses Aprimorar o vocabulário existente para melhor índice de conversão Avaliação da solução para uso no centro cirúrgico Integração da solução com o produto Cerner Millenniun
  12. 12. DEMONSTRAÇÃO
  13. 13. PRÓXIMOS PASSOS Concluir desenvolvimento funcionalidade Aprimorar o vocabulário existente para melhor índice de conversão Reconhecimento de entidades mencionadas – gera maior fluidez para reconhecimento de voz na operação do Prontuário Eletrônico
  14. 14. CONCLUSÃO Reduzir tempo gasto na digitação do prontuário Melhorar a entrada de dados de prescrições Remover transcrições e erros de português Facilitar a adoção do uso e treinamento no sistema de Prontuário Eletrônico
  15. 15. Obrigado ;) Ricardo Santoro CIO Hospital Israelita Albert Einstein Luciano de Oliveira & Eduardo Teixeira Segmento Saùde – INOVAÇÃO

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