BRIN Logo
Sign In
Main Product Image

Sistem Pengenalan Wicara Otomatis Untuk Pendiktean Medis Bahasa Indonesia Di Lingkungan Komputasi Awan

Agenda Riset: Kedaulatan Kesehatan
Sektor: Rekayasa Keteknikan

Deskripsi

Paten ini mengungkapkan sebuah sistem pengenalan wicara otomatis untuk pendiktean medis dalam bahasa Indonesia, yang diimplementasikan dalam lingkungan komputasi awan. Sistem ini terdiri dari dua komponen utama, yaitu Middleware (MW) yang bertugas menerima permintaan layanan, dan Backend (BE) yang dilengkapi dengan mesin Automatic Speech Recognition (ASR engine) untuk melakukan proses pengenalan wicara. Selain itu, sistem ini juga menggunakan empat komponen pendukung, yakni Database, Messaging System, Storage Service, dan Cloud Platform. Sistem ini memisahkan fungsi MW dan BE berdasarkan beban kerja dan sumber daya, sehingga memungkinkan pengaturan fleksibel jumlah BE yang dijalankan dalam lingkungan awan. Dengan memanfaatkan messaging system sebagai komponen pendukung, komunikasi antara MW dan BE berlangsung transparan tanpa memerlukan pengetahuan alamat IP masing-masing komponen, menjadikan ideal untuk lingkungan awan. Hal ini membuat sistem ini sangat cocok untuk lingkungan awan yang dinamis. Hasil transkripsi dari BE dikembalikan ke pengguna melalui RESTful/HTTP Response. Sistem ini memberikan pelayanan pengenalan wicara menggunakan ASR yang telah dilatih dengan data wicara dan teks medis dalam bahasa Indonesia. Dengan adanya sistem ini, tenaga medis di Indonesia dapat memanfaatkannya secara efisien untuk pembuatan laporan tindakan medis atau rekam medis pasien dengan lebih cepat dan akurat.

Kata Kunci

Medical Dictation Cloud ASR Rekam Medis Digital Speech-to-Text Healthcare AI
  • Integrasi mudah ke sistem rumah sakit melalui API, tanpa perlu investasi perangkat keras tambahan
  • Mendukung transformasi digital layanan kesehatan dengan solusi AI yang efisien, modern, dan hemat biaya operasional
  • Mempercepat pembuatan rekam medis dan laporan tindakan hanya dengan suara, sehingga tenaga medis dapat lebih fokus pada pasien
  • Akurasi tinggi untuk terminologi medis Bahasa Indonesia, meminimalkan kesalahan pencatatan dan risiko administratif
  • Siap digunakan di berbagai fasilitas kesehatan melalui infrastruktur cloud yang fleksibel dan mudah diskalakan