(autor Giancarlo De Leo, meditsiinilise-teadusliku kirjastamise ja digitaalse tervise konsultant, Itaalia digitaalrevolutsiooni assotsiatsiooni digitaalse tervise vaatluskeskuse partner ja sekretär)
Käsitsikirjatuvastus, tuntud ka kui käsitsi kirjutatud tekstituvastus (HTR), viitab tarkvara võimele tõlgendada käekirja; seda saab omandada mitmel viisil: paberdokumentide või digitaalkujutiste abil, mitte fotode või puutetundliku ekraaniga seadmete ja skannerite abil.
See tegevus, mis on inimese jaoks kohene, kuna see on meie aju kodeeritud, on tarkvara jaoks äärmiselt keeruline, kuna käekiri on tohutult varieeruv sõltuvalt kirjanikust, tähestikust ja viitekeelest. Veelgi enam, see tegevus kannatab nn Sayre Paradoxi all, mille kohaselt ümber kirjutamiseks mõeldud kursiivsõna tuleb kõigepealt segmentida märkideks, aga vastupidi, märkideks segmenteerimiseks tuleb see kõigepealt transkribeerida.
Eelkõige saab eristada võrguühenduseta HTR-i, milles äratuntav tekst on saadaval pildivormingus ja mis kujutab endast kujutises oleva teksti teisendamist kodeeritud tähtede jadaks, mida arvuti saab kasutada vorming, mida nimetatakse masinloetavaks) ja veebipõhine HTR, milles tuvastatava teksti omandab reaalajas tahvelarvutilaadne seade ja millel on sama lõppeesmärk kui võrguühenduseta HTR-il, kuid võimaldab kasutada täiendavat saadaolevat teavet nagu kirjutamiskiirus, rõhk ja dünaamika ning annab seega paremaid tulemusi.
Esimene arvutitarkvara, mis käsitles käekirja äratundmise probleemi, tehti 60. aastate alguses (Guberman 1962), kuid suutis lugeda ainult üksikuid käsitsi kirjutatud märke, mitte kursiivkirju; alles 80-ndate aastate lõpus loodi tarkvara, mis on võimeline kursiivit lugema ja esimene kommertstarkvara tuli välja.
Siiani võimaldavad närvivõrkudel põhinevad tehnikad, mis on tänu süvaõppe või süvaõppe paradigmale sobivalt ümber töötatud, või Itaalia ettevõtete patenteeritud tehnoloogiad, mis põhinevad täiesti uuenduslikel lähenemistel, saavutada väga kõrge jõudluse, eriti kui neid kasutatakse konkreetsetes kontekstides , isegi kui need pole veel kaugeltki võrreldavad inimese saadud omadega.
Kasutamine tervishoius
Selle tehnoloogia rakendused tervishoiuvaldkonnas võivad olla erinevad, eelistega nii arstidele, kes peavad langetama otsuseid, kui ka patsientidele, kellel võiksid kõik oma olukorraga seotud andmed olla ühes digitaalses failis: digitaalne haiguslugu.
Tegelikult puudutab tervishoiusektori peamine rakendus märkmete ja märkmete muundamist, mis arstid on oma tegevuse eri etappidel teinud paberil või omandusseadmetel, näiteks tahvelarvutitel või nutitelefonidel, masinloetavaks tekstiks, mis on seetõttu kohe kättesaadav. terviseteave.
Selle tehnoloogia rakendamise peamine eelis on selliste andmete kasutamine ja mõtestamine, mida muidu võiks ignoreerida või kontekstualiseerimata jätta ning mis seetõttu vaevalt võiksid anda lisaväärtust.
Lisaks muutuks selliste käsitsi kirjutatud andmete omandamise ja kasutamise protsess, mis on tänapäeval peaaegu täiesti analoogne, kuna inimoperaator edastab sellised andmed käsitsi infosüsteemi. Operatsioon, mis võtab tunde kui mitte päevi, muutuks äärmiselt tõhusaks ja tõhusaks ning nõuaks 60–70% vähem kui aeg, mis kulub täna ülesande täitmiseks.
Seda tehnoloogiat on Itaalias edukalt rakendatud ka teistes sektorites, näiteks kindlustus-, posti- ja pangandussektoris, suurte koguste käsitsi kirjutatud dokumentide haldamiseks, mis on seotud tagasimaksetaotluste, kahjude haldamise, tšekkide ja postiaadresside automaatse lugemisega või vaikestruktuur.
Uuenduslik ja kasulik tehnoloogia meie tervishoiutöötajatele.