Reconocimiento automático de voz tiene altas tasas de error en informes de imágenes

“Nuestro estudio encontró al menos un error grave en el 23% de informes por reconocimiento automático de voz [ASR] en comparación con el 4% de informes por transcripción de dictado convencional” dijo Anabel Scaranelo, MD, de la Red de Salud de la Universidad (Toronto, Canadá). Los errores clave fueron descritos como errores que impactan en la comprensión del informe y errores que afectan el manejo del paciente, como una unidad de medida incorrecta (por ejemplo, milímetros en lugar de centímetros) o un ‘no’ de más o faltante”.

La tasa de error fue aún mayor al analizar por separado los reportes de Resonancia Magnética Nuclear (RM), informó la Dra. Scaranelo. La tasa de error grave fue del 35% para los informes con ASR y de 7% para reportes convencionales. “Creemos que esto se debe a que los informes de RM son más complejos y descriptivos” dijo la Dra. Scaranelo.

No hubo efecto de la lengua materna sobre la tasa de error de reportes por ASR, según la Dra. Scaranelo. “Pensábamos que podía haber una tasa de error más alta para los angloparlantes, no nativos, dado que el software funciona con reconocimiento de voz, pero eso no ocurrió”, dijo. El sistema ASR se alimenta con varias horas de dictado de los radiólogos y parece haber aprendido con la información de voz ingresada, reportó ella.

El ASR se utiliza típicamente en varios países, según la Dra. Scaranelo. “Los resultados de nuestro estudio enfatizan la necesidad de editar cuidadosamente los informes generados con ASR. También muestran una fuerte necesidad de plantillas estandarizadas y el uso de informes estructurados, especialmente para resonancia magnética de mamas”, dijo. Los resultados del estudio fueron publicados en la edición de octubre de 2011 de la revista American Journal of Roentgenology.

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University Health Network