Als leverancier van spraakherkenning voor de GGZ instellingen, kom ik* vaak afkortingen tegen waarvan ik denk: “Geen idee wat dit betekent...”.
Natuurlijk ken ik de DSM IV of DSM 5 coderingen, classificatie-systeem voor psychiatrische aandoeningen, en deze zijn dan ook toegevoegd aan het standaard lexicon voor GGZ, maar dat is nog niet de helft van alle afkortingen die binnen de GGZ worden gebruikt.
In deze blog lees je over spraakherkenning voor Geestelijke Gezondheidzorg en afkortingen die gebruikt worden. Hoe kun je deze afkortingen dicteren met Dragon voor GGZ?
Spraakherkenning is een technologie die het mogelijk maakt om gesproken taal om te zetten in geschreven tekst. Dit kan bijvoorbeeld gebruikt worden om gesprekken tussen therapeuten en cliënten in de geestelijke gezondheidszorg (GGZ) vast te leggen en te analyseren. Maar wat zijn de voordelen en uitdagingen van spraakherkenning voor de GGZ?
Een van de voordelen van spraakherkenning voor de GGZ is dat het de administratieve last voor therapeuten kan verminderen. Therapeuten moeten vaak veel tijd besteden aan het schrijven van verslagen, rapporten en behandelplannen. Dit gaat ten koste van de tijd die ze aan hun cliënten kunnen besteden. Met spraakherkenning kunnen therapeuten hun gesprekken direct omzetten in tekst, waardoor ze minder hoeven te typen of te dicteren. Bovendien kunnen ze de tekst makkelijker bewerken, delen en opslaan.
Een ander voordeel van spraakherkenning voor de GGZ is dat het inzicht kan geven in de kwaliteit en effectiviteit van de behandeling. Door de gesprekken tussen therapeuten en cliënten te analyseren, kunnen er patronen, trends en indicatoren worden ontdekt die iets zeggen over de voortgang, tevredenheid en uitkomst van de therapie. Zo kan spraakherkenning bijvoorbeeld helpen om het gebruik van motiverende gespreksvoering, empathie, feedback en reflectie te meten. Ook kan spraakherkenning helpen om risico's, zoals suïcidaliteit, depressie of angst, vroegtijdig te signaleren en te voorkomen.
Spraakherkenning voor de GGZ is echter niet zonder uitdagingen. Een van de grootste uitdagingen is het waarborgen van de privacy en veiligheid van de gegevens. Gesprekken tussen therapeuten en cliënten zijn vaak vertrouwelijk en gevoelig van aard. Het is daarom belangrijk dat de spraakherkenningssystemen voldoen aan de wettelijke en ethische normen voor gegevensbescherming. Dit betekent dat de systemen moeten zorgen voor een goede encryptie, authenticatie, autorisatie en opslag van de gegevens. Ook moeten de systemen rekening houden met de toestemming, voorkeuren en rechten van de betrokkenen.
Een andere uitdaging van spraakherkenning voor de GGZ is het garanderen van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de systemen. Spraakherkenning is een complexe taak die afhankelijk is van veel factoren, zoals het accent, het dialect, het volume, het tempo, het achtergrondgeluid en de context van de spreker. Het is daarom niet altijd makkelijk om spraak correct te herkennen en te interpreteren. Fouten of misverstanden kunnen leiden tot frustratie, verwarring of verkeerde conclusies. Het is daarom belangrijk dat de systemen voortdurend worden getest, verbeterd en aangepast aan de specifieke behoeften en situaties van de gebruikers.
Spraakherkenning voor de GGZ is een veelbelovende technologie die veel kansen biedt voor het verbeteren van de zorg. Het kan therapeuten helpen om tijd te besparen, inzicht te krijgen en risico's te verminderen. Het vergt echter ook veel aandacht voor de privacy, veiligheid, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de systemen. Alleen dan kan spraakherkenning een waardevolle aanvulling zijn op de menselijke interactie tussen therapeuten en cliënten.
Kunnen we de afkortingen gebruiken met Dragon?
Ik heb geen functie in een GGZ omgeving en van mij wordt dan ook niet verwacht dat ik alle termen ken. Ik kan gebruik maken van een overzicht met afkortingen op de ggznieuws site, maar dan nog zal het mij niet veel zeggen.
Als psychiater of psycholoog herken je uiteraard deze afkortingen direct, ze staan alleen nog niet standaard in het spraakprofiel van Dragon. In het onderstaande stukje wordt uitgelegd hoe deze afkortingen gebruikt kunnen worden in Dragon.
Wat is dan wel onze taak?
Wanneer met spraakherkenning gewerkt gaat worden zijn er 2 geschikte programma’s, specifiek voor de GGZ markt. Welke je het beste kunt gebruiken, is afhankelijk van de technische omgeving. Voor meer informatie kun je contact opnemen met Cedere en je vindt informatie op de site.
Welke voorbeelden van afkortingen zijn er?
In het voorbeeld zie je zowel de afkortingen als de omschrijving. We kunnen deze woorden zo inbrengen dat wanneer we de afkorting uitspreken automatisch het volledige woord komt te staan. Dat hoeft natuurlijk niet maar wanneer dat gewenst is, is dat een mogelijkheid.
"Wat wel een uitdaging is, is om de afkortingen zo uit te spreken als je dat zou willen".
Kijk bijvoorbeeld naar CAD, dat zal Dragon lezen KAT of iets dergelijks. Willen we CAD uitspreken dan moeten we het ook als KAT uitspreken. In de praktijk willen we zeggen: CEE AA DD.
Je ziet het al, dit is niet eenvoudig maar wel op te lossen. Je kunt namelijk een gesproken vorm toevoegen aan een geschreven vorm. Dus nog even het voorbeeld CAD, we voegen hier een gesproken vorm CEE AA DD toe. Een fonetische woord.
Hoe krijg ik deze afkortingen in het lexicon?
De afkortingen, zoals aangegeven in bovenste alinea, met de daarbij behorende uitgeschreven woorden, kunnen eenvoudig aan het lexicon worden toegevoegd.
Wil je ze allemaal? Dan kopieer je ze in een Word-document en analyseert deze met Dragon.
Wil je slechts een aantal van deze woorden, bijvoorbeeld 20, toevoegen dan kun je deze woorden ook opslaan in document en Dragon laten analyseren. Deze optie heet documenten analyseren.
Wil je slechts enkele afkortingen met woorden toevoegen, dan is het handmatig inbrengen van deze woorden in het lexicon de eenvoudigste oplossing. Deze optie heet woorden toevoegen.
En bij een grote organisatie Met een ICT-afdeling?
De ICT-afdeling beheert een beheersconsole waar zij specifieke woorden voor de organisaties kan toevoegen. Standaard zijn alle medische termen aanwezig, echter zijn er daarnaast ook woorden die alleen voor dat betreffende organisatie nodig zijn. Denk aan namen van afdelingen, adressen van diverse locaties en behandelmethoden. Vragenlijsten als sjablonen en standaard e-mailberichten.
Patiënten en cliënten gegevens worden niet opgeslagen in de database. Zij zijn ook niet te achterhalen. Vooral voor de GGZ is geheimhouding nog belangrijker dan in algemene ziekenhuizen. De geheimhouding is hier vanuit de client vele malen gevoeliger.
Lees meer:
Bekijk webinar spraakherkenning
Dragon bij dysorthografie?
