Intron Health, Afrika aksanlarını tanıyan konuşma tanıma aracı için destek alıyor

Ses tanıma, modern yaşamın hemen hemen tüm yönleriyle entegre oluyor, ancak hala büyük bir boşluk var: azınlık dillerini konuşanlar ve kalın aksanlara veya kekemelik gibi konuşma bozukluklarına sahip olanlar, uygulamaları kontrol eden, yazıya döken veya aktaran konuşma tanıma araçlarını genellikle daha az kullanabiliyor. diğer işlevlerin yanı sıra görevleri otomatikleştirin.

Klinik konuşma tanıma girişimi Intron Health’in kurucusu ve CEO’su Tobi Olatunji, bu boşluğu kapatmak istiyor. Kendisi, Intron’un, 29 ülkeyi ve 288 aksanı temsil eden, çoğunluğu sağlık çalışanları olmak üzere 18.000’den fazla katkıda bulunan kişiden gelen 3,5 milyon ses klibiyle (16.000 saat) eğitilmiş algoritmasıyla Afrika’nın en büyük klinik veri tabanı olduğunu iddia ediyor. Olatunji, katkıda bulunanların çoğunu sağlık sektöründen çekmenin, hedef pazarları için tıbbi terimlerin doğru telaffuz edilmesini ve yakalanmasını sağladığını söylüyor.

Gana, Uganda ve Güney Afrika’dan gelen verilerin arttığını ekleyerek, “Zaten birçok Afrika aksanı üzerine eğitim aldığımız için, erişimlerinin temel performansının kullandıkları diğer hizmetlerden çok daha iyi olması muhtemeldir” dedi. ve start-up’ın modeli orada konuşlandırma konusunda kendinden emin olduğunu söyledi.

Olatunji’nin sağlık teknolojisine olan ilgisi, deneyiminin iki kolundan kaynaklanıyor. İlk olarak Nijerya’da tıp doktoru olarak eğitim aldı ve çalıştı; burada, ne kadar evrak işinin doldurulması gerektiği ve tüm bunları takip etmenin ne kadar zor olduğu da dahil olmak üzere, o pazardaki sistemlerin verimsizliklerini ilk elden gördü.

“Birkaç yıl önce Nijerya’da doktorken, hatta tıp fakültesi sırasında ve şimdi bile, insan çabasını hak etmeyen, tekrarlayan bir görevi yapmaktan kolayca sinirleniyorum” dedi. “Kolay bir örnek olarak, yaptığınız her laboratuvar siparişine bir hastanın adını yazmak zorunda kaldık. Ve çok basit bir şey, diyelim ki hastaları görüyorum ve bazı reçeteler almaları gerekiyor, bazı laboratuvarlara ihtiyaçları var. Onlar için her siparişi manuel olarak yazmam gerekiyor. Hasta adını her formda, yaş, tarih ve benzeri şeylerde defalarca tekrarlamak zorunda kalmak benim için sinir bozucu… Her zaman soruyorum, işleri nasıl daha iyi yapabiliriz? Doktorların hayatını nasıl kolaylaştırabiliriz? Doktorun zamanını çok değerli şeyler yaparak geçirebilmesi için bazı görevleri alıp başka bir sisteme aktarabilir miyiz?”

Bu sorular onu hayatının bir sonraki aşamasına yönlendirdi. Olatunji, önce San Francisco Üniversitesi’nde tıp bilişimi alanında, ardından da Georgia Tech’te bilgisayar bilimleri alanında yüksek lisans yapmak üzere ABD’ye taşındı.

Daha sonra bir dizi teknoloji şirketinde dişlerini kesti. Bir San Francisco Körfez Bölgesi şirketi olan Enlitic’te klinik doğal dil programlama (NLP) bilim insanı ve araştırmacısı olarak, radyoloji metin raporlarından bilgi çıkarılmasını otomatikleştirmek için modeller oluşturdu. Ayrıca Amazon Web Services’te makine öğrenimi bilimcisi olarak görev yaptı. Hem Enlitic hem de Amazon’da sağlık hizmetleri için doğal dil işlemeye odaklandı ve hastanelerin daha iyi çalışmasını sağlayacak sistemleri şekillendirdi.

Bu deneyimler boyunca, ABD’de geliştirilen ve kullanılanların Nijerya’da ve diğer gelişmekte olan pazarlarda sağlık hizmetlerini iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğine dair fikirler oluşturmaya başladı.

2020 yılında başlatılan Intron Health’in asıl amacı, Afrika’daki hastane operasyonlarını Elektronik Tıbbi Kayıt (EMR) Sistemi aracılığıyla dijitalleştirmekti. Ancak alışmak zorluydu: Olatunji, doktorların yazmayı yazmaya tercih ettiğini ortaya çıkardı.

Bu onu daha temel bir sorunun nasıl iyileştirilebileceğini keşfetmeye yönlendirdi: doktorların temel veri girişinin, yazmanın ve çalışmasının nasıl daha iyi hale getirileceği. Şirket ilk başta not alma gibi görevleri otomatikleştirmek ve mevcut konuşmayı metne dönüştürme teknolojilerini EMR programına dahil etmek için üçüncü taraf çözümlerine baktı.

Ancak sürekli yanlış transkripsiyon nedeniyle birçok sorun vardı. Olatunji, kalın Afrika aksanlarının ve karmaşık tıbbi terim ve isimlerin telaffuzunun, mevcut yabancı transkripsiyon araçlarının benimsenmesini kullanışsız hale getirdiğini açıkça gördü.

Bu, Intron Health’in Afrika aksanlarını tanıyabilen ve aynı zamanda mevcut EMR’lere entegre edilebilen konuşma tanıma teknolojisinin doğuşuna işaret ediyordu. Araç bugüne kadar aralarında Kenya ve Nijerya’nın da bulunduğu beş pazardaki 30 hastanede kullanıldı.

Kısa sürede bazı olumlu sonuçlar elde edildi. Bir vakada Olatunji, Intron Health’in Batı Afrika’nın en büyük hastanelerinden birinde radyoloji sonuçları için bekleme süresini 48 saatten 20 dakikaya indirmeye yardımcı olduğunu söyledi. Bu tür verimlilikler, özellikle doktor/hasta oranının dünyadaki en düşük oranlardan biri olduğu Afrika’da sağlık hizmeti sunumunda kritik önem taşıyor.

“Hastaneler ekipman ve teknolojiye zaten çok fazla para harcadı… Bu teknolojiyi uygulamalarını sağlamak önemli. EMR sisteminin benimsenmesini iyileştirmelerine yardımcı olacak değer sağlayabiliyoruz” dedi.

İleriye dönük olarak girişim, Microtraction liderliğinde, Plug and Play Ventures, Jaza Rift Ventures, Octopus Ventures, Africa Health Ventures, OpenseedVC, Pi Campus ve Alumni Angel’ın katılımıyla 1,6 milyon dolarlık tohum öncesi turla desteklenen yeni büyüme sınırlarını araştırıyor. , Baker Bridge Capital ve birkaç melek yatırımcı.

Teknoloji açısından Intron Health, gürültü engellemeyi mükemmelleştirmek ve platformun düşük bant genişliklerinde bile iyi çalışmasını sağlamak için çalışıyor. Bu, çok konuşmacılı konuşmaların transkripsiyonunu mümkün kılmanın ve metinden konuşmaya yeteneklerini entegre etmenin yanı sıra.

Olatunji, planın reçete veya laboratuvar testleri gibi görevler için istihbarat sistemleri veya karar destek araçları eklemek olduğunu söylüyor. Bu araçların doktor hatalarını azaltmaya yardımcı olabileceğini ve hastaların işlerini hızlandırmanın yanı sıra yeterli hasta bakımını sağlayabileceğini de ekliyor.

Intron Health, saniyeler içinde notlar oluşturarak klinisyenlerin idari görevlerini azaltan Microsoft’un DAX Express’i de dahil olmak üzere tıp alanında sayısı giderek artan üretken yapay zeka girişimleri arasında yer alıyor. Bu teknolojilerin ortaya çıkışı ve benimsenmesi, Fortune Business Insights’a göre küresel konuşma ve ses tanıma pazarının 2024’teki %23,7’lik yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) ardından 2032 itibarıyla 84,97 milyar dolar değerine ulaşmasının öngörüldüğü dönemde gerçekleşti.

Intron, ses teknolojileri geliştirmenin ötesinde, OpenAI’nin GPT’si gibi popüler Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) değerlendirmek için yakın zamanda Google Research, Bill & Melinda Gates Vakfı ve Digital Square at PATH ile ortaklık kurarak Afrika’daki konuşma araştırmalarında da önemli bir rol oynuyor. -4o, Google’ın Gemini’si ve Anthropic’in Claude’u 15 ülkede LLM’lerdeki güçlü yönleri, zayıf yönleri ve önyargı veya zarar risklerini belirlemek için. Bunların hepsi, Afrika klinikleri ve hastaneleri için kültürel olarak uyumlu modellerin mevcut olmasını sağlamak amacıyla yapılıyor.