Samenvatting

Zorgprofessionals zijn ‘s avonds vaak een uur bezig het invoeren van rapportages na overdag meerdere meerdere afspraken met clie¨nten te hebben gehad. Om dit proces te versnellen wordt de ingebouwde spraakherkenning via het toetsenbord gebruikt. Hierbij is een grote zorg over de veiligheid van het gebruik van 3rd party spraakherkenning applicaties. Daarnaast werkt deze spraakherkenning niet naar wens doordat veel gebruikte afkortingen, medische termen en jargon helemaal niet of niet goed herkend wordt. Daarom wil Avinty een spraak-naar-tekst oplossing die het invoeren van deze rapportages sneller en makkelijker maakt waardoor tussen afspraken door al (concept) rapporten gemaakt kunnen worden.
 
Het doel van dit onderzoek is om spraakherkenningstechnologie te optimaliseren zodat medische termen herkend kunnen worden. Hiervoor is de volgende onderzoeksvraag opgesteld: Hoe kan spraakherkenningstechnologie geoptimaliseerd worden in zorgsoftware zodat het rapporteren makkelijker gemaakt kan worden voor zorgprofessionals?
 
Om een antwoord te kunnen geven op de onderzoeksvraag is naast het uitvoeren van een concurrentieanalyse en en het uitzetten van een enque^te voornamelijk deskresearch uitgevoerd met betrekking tot de keuze voor de software infrastructuur en spraakherkenningssystemen, waarbij kenmerken zoals performance, mogelijkheid voor real time audio verwerking en optimalisatiemogelijkheden een rol spelen.
 
Uit de resultaten van deze onderzoeken is gebleken dat een spraakherkenning model die getraind is voor medische doeleinden gemiddeld een tijdsbesparing van 45% kan opleveren. Deze oplossing zorgt voor een toename in werkplezier, minder stress, completere dossiers en verbeterde zorg voor clie¨nten doordat zorgprofessionals kort na het contactmoment informatie in kunnen spreken. Dit draagt direct bij aan de kwaliteit van zorg.
 
Op basis hiervan wordt aanbevolen om het prototype en daarbij het spraakherkenning model door te ontwikkelen zodat deze beter presteert op de diversiteit aan spraak die het model zal tegenkomen in de praktijk. Eventueel vervolgonderzoek zou zich kunnen richten op de gebruiksvriendelijkheid van de applicatie of het omgaan met achtergrondgeluid.