Use of Voice Recognition Software in an Outpatient Pediatric Specialty Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Voice recognition software (VRS), with specialized medical vocabulary, is being promoted to enhance physician efficiency, decrease costs, and improve patient safety. This study reports the experience of a pediatric subspecialist (pediatric gastroenterology) physician with the use of Dragon Naturally Speaking (version 6; ScanSoft Inc, Peabody, MA), incorporated for use with a proprietary electronic medical record, in a large university medical center ambulatory care service. METHODS: After 2 hours of group orientation and 2 hours of individual VRS instruction, the physician trained the software for 1 month (30 letters) during a hospital slowdown. Set-up, dictation, and correction times for the physician and medical transcriptionist were recorded for these training sessions, as well as for 42 subsequently dictated letters. Figures were extrapolated to the yearly clinic volume for the physician, to estimate costs (physician: 110 dollars per hour; transcriptionist: 11 dollars per hour, US dollars). RESULTS: The use of VRS required an additional 200% of physician dictation and correction time (9 minutes vs 3 minutes), compared with the use of electronic signatures for letters typed by an experienced transcriptionist and imported into the electronic medical record. When the cost of the license agreement and the costs of physician and transcriptionist time were included, the use of the software cost 100% more, for the amount of dictation performed annually by the physician. CONCLUSIONS: VRS is an intriguing technology. It holds the possibility of streamlining medical practice. However, the learning curve and accuracy of the tested version of the software limit broad physician acceptance at this time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».