Alphabet Transcription Services 创始人表示,医学转录员必须避开人工智能以挽救生命

Alphabet Transcription Services 创始人表示,医学转录员必须避开人工智能以挽救生命

研究证实了她的见解。 根据这篇文章,人工智能系统依靠训练数据集来“学习”如何转录对话。 如果该数据带有对特定口音的偏见,则生成的转录将不太准确。 作者建议医疗保健提供者,“如果收集的数据有偏见,也就是说,它针对特定种族、特定性别、特定年龄组,那么生成的模型就会有偏见。”

制药行业每天都在变化,新的药品和法规也在不断推出。 了解这个专业行业需要大量的知识和专业知识。 需要定期将新数据引入人工智能,并且同样不能在不同种族、性别和口音之间存在偏见。 为了让人工智能保持其完整性,需要从英国各地的不同地区引入这些数据,以便学习和维护所有方言。

更有说服力的是 TechCrunch 的一篇文章,该文章报道了语音识别公司 Speechmatics 在转录重音语音方面取得的进展。 正如作家 Devin Coldewey 指出的那样,Speechmatics 最新的人工智能转录模型在分析黑人声音时的准确率仅为 82.8%。 根据丹尼斯的说法,当生命受到威胁时,这根本是不可接受的,比如制药——甚至是法律——的转录。 “因为我们与很多制药客户打交道,我们发现药物名称和疾病在 AI 生成的转录本中通常拼写不正确。 他们甚至会忽略一种药物是品牌药还是仿制药。 我们的一些客户要求逐字记录他们的某些部分,这对 AI 转录模型来说更是一个挑战,”她补充道。

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82.8% 的比率仅适用于非裔美国人的口音。 TechCrunch 的文章承认,即使是像 Speechmatics 这样的前沿模型,也只能对南部非洲、苏格兰、菲律宾和印度口音做出“小而显着的改进”。 丹尼斯指出,随着英国国家卫生服务 (NHS) 报告称,近 15% 的 NHS 工作人员来自英国以外的国家,这应该在考虑人工智能转录的医疗保健提供者中敲响警钟。

这些并不是唯一显示人工智能转录不准确的研究。 2010 年的一项研究发现,使用 AI 进行转录时的错误率略高于 23%。 它还继续指出,人工智能无法跟上自发的人类言语和话语并确定地转录它们。 在处理人类生活时,这种误差幅度太大了。

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由于使用了不同的方言和行话,不仅在英国的不同国家,而且在英国各个国家的不同地区,人工智能很容易误解人类容易理解的评测。 仅首字母缩略词在制药行业内各不相同,这不是人工智能目前可以确定的。

丹尼斯·埃尔斯登 (Denise Elsdon) 以她对将人工智能翻译软件用于制药应用程序的危险的看法对这一点进行了最好的总结。 她说:“总而言之,没有什么比人耳和深入研究更准确的了。 这些因素都是语音识别软件所缺乏的。 出于这个原因,Alphabet Transcription Specialists 将继续聘请专业的人工转录员,为我们的制药客户提供精确的准确性。”

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