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如何避免医疗场景下语音转录中的专业术语错误？

2025-08-24

1.3 K

医疗术语转录准确性的保障方案

针对医疗场景的特殊需求，推荐以下解决方案：

术语库注入::
- 准备JSON格式的术语表：{"ctDNA":"循环肿瘤DNA","EGFR":"表皮生长因子受体"}
- 加载到模型初始化参数：
  medical_config = {"special_terms":"./medical_terms.json","term_boost":5.0}
领域自适应训练::
- ausnutzenLoRA方法对基础模型进行微调，准备至少50小时带标注的医疗音频
- 训练命令：
  python finetune.py --model Kimi-Audio-7B --domain medical

Operative Empfehlungen:
• 录音时要求医生清晰拼写关键术语
• 后处理阶段用aspell进行拼写检查
• 对不确定片段自动标记[需复核]并生成置信度报告

紧急情况处理：当检测到emergency关键词时，自动触发实时转写+护士站告警的双通道机制。