如果问医生想要哪种形式的人工智能，答案很可能是电子病历语音转录。国内的语音识别技术直到最近两三年才取得突飞猛进式的发展，识别准确率从80%多提升到了95%以上，达到了实用化的水准，并逐渐发展出了面向医疗等行业的定制化模型。目前，国内从事语音技术的企业还相对较少，掌握语音核心技术的公司更是有限。

为何如此期待电子病历语音转录？

1 节省手写病历的时间

国内医生除了跟病人沟通交流，还要花费大量时间和精力书写病历和医疗文书。利用语音识别技术将医生和病人的对话自动转录成文本，可以帮助医生腾出时间来为更多患者服务，提升工作效率。

2 为医患纠纷提供材料佐证

医患纠纷是医疗行业的一大难题，一旦出现医患纠纷。医院现有的HIMSS系统只能记录患者的基本信息，简单描述患者的基本症状，以及医生用了什么药。这种记录的完整性还远远不够。语音录入病历不仅是将医生和病人的对话转成文字和结构化的数据进行存储，便于后期查询和智能化分析，同时也会作为处理医患纠纷的证明材料。

3 缓解医疗资源不足

国内的病人看病都喜欢去大医院挂专家号，但专家号很难挂，原因在于医疗资源不足。假如我们利用结构化的医疗数据搭建一个医疗大数据平台，让经验不足的医生可以通过它学习专家的诊断经验，培养更多的医学人才，就能在一定程度上缓解国内医疗资源不足和不均衡的问题。

国内市场不容乐观

1.国内语音识别技术起步较晚有关

2.国内的医疗资源稀缺

3.医院之间的数据链路也很难打通

如何解决这一困境？

现在大多数语音识别公司采用的都是深度学习算法，各家在语音识别基础算法的差距并不会特别大，主要的差距在于数据的规模、归集和行业化的定制。通常掌握的数据规模越大，加上资金和人力方面的优势，可以做适应性更强的语音识别模型。虽然目前语音转录病历还处于市场培育阶段，但是我们相信未来发展会非常迅速，这片市场未来规模也值得我们关注。