Corti представила узкоспециализированный ИИ для распознавания медицинской речи

Датская компания Corti, специализирующаяся на разработке решений на базе искусственного интеллекта для сферы здравоохранения, объявила о запуске Symphony for Speech-to-Text. Это новое поколение моделей распознавания речи, предназначенных для диктовки в реальном времени, транскрибирования клинических диалогов и пакетной обработки аудиоданных. Согласно результатам тестирования, технология демонстрирует рекордные показатели точности в медицинском секторе.

Превосходство специализированных решений над универсальными

По словам представителей компании, в высокорегулируемых отраслях, таких как медицина, доменные модели показывают лучшие результаты, чем универсальные аналоги. Новое исследование Corti демонстрирует, что разработанные ими алгоритмы снижают уровень ошибок распознавания слов (WER) до 93% по сравнению с ведущими универсальными моделями и программными интерфейсами (API).

• При распознавании английской медицинской терминологии уровень ошибок у Symphony составил всего 1,4%.
• Для сравнения, показатели моделей от OpenAI* составили 17,7%, Whisper — 17,4%, ElevenLabs — 18,1%, а Parakeet — 18,9%.

Универсальные системы часто допускают ошибки при обработке медицинской аббревиатуры, сложных дозировок препаратов, специфического профессионального сленга и фонового шума в отделениях неотложной помощи. Symphony for Speech-to-Text решает эти проблемы, предлагая разработчикам специализированный инструмент, созданный для нужд врачей.

Эра агентного ИИ в медицине

Современная медицина переходит к использованию автономных ИИ-агентов, которые участвуют в принятии клинических решений и навигации по электронным медицинским картам. В этих условиях транскрипция становится базовым слоем данных. Если модель неверно распознает название лекарства или дозировку, вся цепочка последующих автоматизированных действий будет основана на искаженной информации.

В ходе сравнительных тестов Symphony продемонстрировала 98,3% точности при извлечении структурированных данных, таких как дозы и даты, в то время как лучшие универсальные модели показали результат 44,3%. Такой разрыв критичен для безопасности пациентов и эффективности работы медицинского персонала.

Конкуренция с лидерами рынка

Corti бросает вызов не только разработчикам больших языковых моделей, таких как OpenAI*, но и признанным игрокам рынка медицинского ПО, например, системе Dragon Medical One. В тестах на реальной медицинской диктовке на английском языке решение от Corti показало 4,6% ошибок против 5,7% у конкурента.

Эффективность модели подтверждается и в мультиязычной среде. В Швейцарии, где требования к точности в условиях многоязычия крайне высоки, система Corti показала значительное превосходство:

• Немецкий язык: 2,4% ошибок у Corti против 13,0% у ближайшей альтернативы.
• Французский язык: 3,9% ошибок у Corti против 10,6%.

Стратегия развития

Запуск Symphony for Speech-to-Text продолжает серию технологических достижений компании. Ранее в текущем году Corti представила систему для медицинского кодирования, превзошедшую универсальные аналоги на 25%, и модель, показавшую более высокие результаты в бенчмарке HealthBench Professional, чем решения от OpenAI*.

В настоящее время платформа Corti обслуживает более 100 миллионов пациентов ежегодно, включая работу с Национальной службой здравоохранения Великобритании. Новое решение доступно для разработчиков через API-консоль, что позволяет интегрировать технологию в сторонние системы электронных медицинских карт и платформы виртуальной помощи. В компании подчеркивают, что будущее автоматизации здравоохранения лежит за специализированными, а не универсальными алгоритмами.

* — деятельность компании запрещена на территории РФ

Твитнуть