Programa de garantia da precisão da transcrição para terminologia médica
As soluções a seguir são recomendadas para as necessidades específicas dos cenários médicos:
- Injeção de tesauro::
- Prepare um glossário de termos no formato JSON:
{"ctDNA":"循环肿瘤DNA","EGFR":"表皮生长因子受体"} - Carrega os parâmetros de inicialização do modelo:
medical_config = {"special_terms":"./medical_terms.json","term_boost":5.0}
- Prepare um glossário de termos no formato JSON:
- Treinamento adaptativo de domínio::
- fazer uso de
LoRAMétodos Faça o ajuste fino do modelo básico e prepare pelo menos 50 horas de áudio médico anotado - Ordens de treinamento:
python finetune.py --model Kimi-Audio-7B --domain medical
- fazer uso de
Recomendações operacionais:
- As gravações exigem que os médicos escrevam os termos-chave com clareza
- Estágio de pós-processamento comaspellRealização de verificação ortográfica
- Etiquetagem automática de fragmentos incertos[需复核]e gera um relatório de confiança
Manuseio de emergência: ao detectaremergencyO mecanismo de canal duplo de transcrição em tempo real + alerta do posto de enfermagem é acionado automaticamente quando são usadas palavras-chave.
Essa resposta foi extraída do artigoKimi-Audio: processamento de áudio de código aberto e modelo de base de diálogoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar erros de jargão na transcrição de voz em cenários médicos?
