Más atención efectiva y más económica a través de la digitalización de conversaciones
Toma de notas segura y organizada al alcance de un botón
Mejor archivado y disponibilidad de información
Únete a la lista de espera
Transcripciones precisas de voz a texto para profesionales de la salud.
HealthTalk es una solución segura de reconocimiento de voz médica basada en la nube que permite la digitalización de conversaciones entre el proveedor de atención médica y el paciente.
¿Cómo funciona?
1 paso
Programación de citas
- Los pacientes pueden reservar citas con médicos en hospitales afiliados.
- Obtener citas de todos los hospitales holandeses utilizando MedMij
- Conectar con la agenda de tu hospital
2 paso
Admisión
Realizamos una admisión extendida que consta de los siguientes módulos:
- Basado en el flujo de trabajo clínico de los hospitales
- Obtener datos de los 8.400 institutos de atención médica holandeses
- Obtener datos de cualquier entorno de salud personal (PGO, por sus siglas en inglés)
- Cuestionarios estandarizados y validados clínicamente (PROM, por sus siglas en inglés)
3 paso
Collect biomarkers
Podemos recopilar varios signos vitales utilizando la cámara de tu móvil en solo 1 minuto , incluyendo:
- presión arterial
- ritmo cardíaco
- variabilidad del ritmo cardíaco
- saturación de oxígeno
- ritmo respiratorio
- estrés simpático
- actividad parasimpática
- cociente pulso-respiración (PRQ)
Las pruebas de sangre revolucionarias sin sangre (en investigación) permiten medir hemoglobinas, hemoglobina A1C y colesterol total. Más pruebas de sangre adicionales próximamente.
4 paso
Resumen del paciente
Basado en toda la información generada por el usuario, o de otros médicos, generaremos un resumen simple y comprensible para el médico justo antes de la reunión
5 step
Consulta médica
Proporciona un mecanismo para que cada proveedor de atención médica y sus pacientes realicen la toma automatizada de notas clínicas.
Conversión de voz a texto en vocabularios clínicos basados en los sistemas de codificación MeSh y UMLS.
Automáticamente movemos el texto hablado al modelo SOEP (Sujeto, Objetivo, Evaluación y Plan).
6 paso
Generación de informes automatizada
Basado en los vocabularios clínicos, crearemos el modelo SOAP (o modelo SOEP en holandés) que será la entrada para las cartas de pacientes y referencias que podrían ser creadas automáticamente o dictadas por el proveedor de atención médica.
Esta carta o informe se enviará al proveedor de atención médica (en formato técnico) para incluirlo en su sistema de registros de salud o al paciente.
Detección de Afirmaciones
El significado del contenido médico se ve altamente afectado por modificadores, como afirmaciones negativas o condicionales, que pueden tener implicaciones críticas si se representan de manera incorrecta.
Analytics for health admite tres categorías de detección de afirmaciones para entidades en el texto:
- Certeza
- Condicional
- Asociación
Reconocimiento de Entidades Nombradas
El Reconocimiento de Entidades Nombradas detecta palabras y frases mencionadas en texto no estructurado que pueden estar asociadas con uno o más tipos semánticos, como diagnóstico, nombre de medicamento, síntoma/signo o edad.
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Extracción de relaciones
La extracción de relaciones identifica conexiones significativas entre conceptos mencionados en el texto.
Por ejemplo, se encuentra una relación "tiempo de condición" al asociar un nombre de condición con un tiempo o entre una abreviatura y la descripción completa.
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Vinculación de entidades
La vinculación de entidades desambigua entidades distintas al asociar entidades nombradas mencionadas en el texto con conceptos encontrados en una base de datos predefinida de conceptos, incluido el Sistema Unificado de Lenguaje Médico (UMLS).
Además, se asignan nombres preferidos a los conceptos médicos como una forma adicional de normalización.
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Detección de Afirmaciones
El significado del contenido médico se ve altamente afectado por modificadores, como afirmaciones negativas o condicionales, que pueden tener implicaciones críticas si se representan de manera incorrecta.
Analytics for health admite tres categorías de detección de afirmaciones para entidades en el texto:
- Certeza
- Condicional
- Asociación
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7 paso
Soporte Automatizado para Decisiones Clínicas
(en fase de investigación)Basado en los vocabularios clínicos, proporcionamos una consulta en PUBmed SUBmed para obtener los artículos más relevantes para la mejor sugerencia de tratamiento.
