(por Giancarlo De Leo, Consultor en Publicaciones Médico-Científicas y Salud Digital, Socio y Secretario del Observatorio de Salud Digital de la Asociación Italiana de la Revolución Digital)
El reconocimiento de escritura a mano, también conocido como reconocimiento de texto escrito a mano (HTR), se refiere a la capacidad de un software para interpretar la escritura a mano; se puede adquirir de diferentes formas: a partir de documentos en papel o imágenes digitales, en lugar de fotografías o dispositivos de pantalla táctil y escáneres.
Esta actividad, que para un ser humano es inmediata ya que está codificada dentro de nuestro cerebro, resulta sumamente complicada para un software debido a la enorme variabilidad de la escritura a mano en función del escritor, el alfabeto y el idioma de referencia. Además, esta actividad adolece de la llamada Paradoja de Sayre, según la cual una palabra cursiva, para ser transcrita, primero debe ser segmentada en caracteres pero viceversa, para ser segmentada en caracteres, primero debe ser transcrita.
En particular, se puede distinguir el HTR offline, en el que el texto a reconocer está disponible en formato de imagen y que representa el proceso de convertir el texto presente en una imagen en una secuencia de letras codificadas que pueden ser utilizadas por una computadora (en un formato llamado legible por máquina) y el HTR en línea, en el que el texto a reconocer es adquirido por un dispositivo similar a una tableta en tiempo real, y que tiene el mismo objetivo final que el HTR fuera de línea pero permite el uso de más información disponible como la velocidad de escritura, la presión y la dinámica y, por lo tanto, proporciona mejores resultados.
El primer software de computadora que abordó el problema del reconocimiento de escritura a mano se fabricó a principios de la década de 60 (Guberman 1962) pero solo podía leer caracteres escritos a mano aislados y no escritura cursiva; sólo a finales de la década de 80 se desarrolló un software capaz de leer en cursiva y apareció el primer software comercial.
Hasta la fecha, técnicas basadas en redes neuronales, adecuadamente reelaboradas gracias al paradigma del aprendizaje profundo o deep learning, o tecnologías patentadas por empresas italianas, basadas en enfoques completamente innovadores, permiten obtener un rendimiento muy alto, especialmente si se utilizan en contextos específicos. , incluso si todavía están lejos de ser comparables con los obtenidos por un ser humano.
Uso en salud
Las aplicaciones en el ámbito sanitario de esta tecnología pueden ser diferentes, con ventajas tanto para los médicos que tienen que tomar decisiones, como para los pacientes, que podrían tener todos los datos relacionados con su situación en un único archivo digital: la historia clínica digital.
De hecho, la principal aplicación en el sector de la salud se refiere a la conversión de notas y notas tomadas por los médicos durante las diversas fases de sus actividades en papel o en dispositivos de adquisición como tabletas o teléfonos inteligentes en texto legible por máquina y, por lo tanto, disponible inmediatamente para los sistemas de información sanitaria.
La principal ventaja de la aplicación de esta tecnología es la de utilizar y dar sentido a datos que de otro modo podrían ser ignorados o no contextualizados y, por tanto, difícilmente podrían representar un valor añadido.
Además, el proceso de adquisición y uso de dichos datos escritos a mano, que hoy en día es casi totalmente analógico porque un operador humano transfiere manualmente dichos datos al sistema de información, una operación que toma horas, si no días, se volvería extremadamente más efectiva y eficiente y requeriría 60-70% menos del tiempo que se tarda hoy en completar la tarea.
Esta tecnología en Italia también se ha aplicado con éxito en otros sectores, como seguros, postal y bancario, para la gestión de grandes volúmenes de documentos manuscritos relacionados con solicitudes de reembolso, gestión de reclamaciones, lectura automática de cheques y direcciones postales o formularios con un estructura predeterminada.
Una tecnología innovadora y útil para nuestros profesionales sanitarios.