(аутор Ђанкарло Де Лео, консултант за медицинско-научно издаваштво и дигитално здравље, члан и секретар Опсерваторије за дигитално здравље Италијанског удружења за дигиталну револуцију)
Аутоматско препознавање рукописа, такође познато као препознавање рукописа (ХТР), односи се на способност софтвера да тумачи рукопис; може се добити на различите начине: са папирних докумената или дигиталних слика, пре него са фотографија или уређаја са екраном осетљивим на додир и скенера.
Ова активност, која је за људско биће непосредна јер је кодирана у нашем мозгу, изузетно је компликована за софтвер због огромне варијабилности рукописа у зависности од писца, писма и референтног језика. Штавише, ова активност пати од такозваног Сејровог парадокса, према којем курзивна реч, да би се транскрибовала, мора прво да буде сегментирана у знакове, али обрнуто, да би била сегментирана у знакове, прво се мора транскрибовати.
Посебно се може разликовати офлајн ХТР, у којем је текст који треба препознати доступан у формату слике и који представља процес претварања текста присутног на слици у низ кодираних слова које рачунар може користити (у формат који се назива машински читљив) и онлајн ХТР, у којем се текст који треба препознати преузима помоћу уређаја типа таблета у реалном времену, и који има исти крајњи циљ као ванмрежни ХТР, али омогућава коришћење додатних доступних информација као што је писање брзину, притисак и динамику и која стога даје боље резултате.
Први компјутерски софтвер који се бавио проблемом препознавања рукописа креиран је раних 60-их (Губерман 1962), али је био способан да чита само изоловани рукопис, а не курзивно писање; тек крајем 80-их створен је софтвер способан да чита курзив и изашао је први комерцијални софтвер.
До данас, технике засноване на неуронским мрежама, на одговарајући начин поново разрађене захваљујући парадигми дубоког учења, или технологије патентиране од стране италијанских компанија, засноване на потпуно иновативним приступима, омогућавају постизање веома високих перформанси, посебно ако се користе у специфичним контекстима, чак и ако још увек су далеко од упоредивих са онима које добија људско биће.
Употреба у здравству
Примене ове технологије у здравственом сектору могу бити различите, са предностима како за лекаре који морају да доносе одлуке, тако и за пацијенте, који би могли да имају све податке који се односе на њихову ситуацију у једној дигиталној датотеци: дигиталном медицинском картону.
У ствари, главна примена у здравственом сектору се односи на претварање белешки и белешки које лекари праве током различитих фаза својих активности на папиру или на уређајима за набавку као што су таблети или паметни телефони у текст који је машински читљив и стога одмах доступан за здравствене информације система.
Главна предност примене ове технологије је коришћење и давање значења подацима који би иначе могли да се игноришу или не контекстуализују и који стога тешко могу представљати додатну вредност.
Штавише, процес прибављања и коришћења оваквих ручно писаних података, који је данас скоро потпуно аналоган, пошто људски оператер ручно преноси такве податке у информациони систем, операција која траје сатима ако не и данима, постала би изузетно делотворнија и ефикаснија и захтевала би 60-70% мање од времена које је данас потребно за завршетак операције.
У Италији је ова технологија такође успешно примењена у другим секторима, као што су сектор осигурања, поштански и банкарски сектор, за управљање великим количинама руком писаних докумената који се односе на захтеве за надокнаду, управљање потраживањима, аутоматско читање чекова и поштанских адреса или образаца са унапред дефинисаном структуром.
Иновативна и корисна технологија за наше здравствене раднике.