(Yazan: Giancarlo De Leo, Tıbbi-Bilimsel Yayıncılık ve Dijital Sağlık Danışmanı, İtalyan Dijital Devrim Derneği Dijital Sağlık Gözlemevi Üyesi ve Sekreteri)
El Yazısı Metin Tanıma (HTR) olarak da bilinen otomatik el yazısı tanıma, yazılımın el yazısını yorumlama yeteneğini ifade eder; farklı yollarla elde edilebilir: fotoğraflardan veya dokunmatik ekranlı cihazlardan ve tarayıcılardan ziyade kağıt belgelerden veya dijital görüntülerden.
Beynimizde kodlandığı için insan için anında gerçekleşen bu aktivite, el yazısının yazara, alfabeye ve referans dile bağlı olarak çok büyük değişkenlik göstermesi nedeniyle yazılım için son derece karmaşıktır. Dahası, bu aktivite, Sayre Paradoksu olarak adlandırılan bir durumdan muzdariptir; buna göre, el yazısı bir kelimenin yazıya geçirilmesi için önce karakterlere bölünmesi gerekir, ancak tam tersi, karakterlere bölünmesi için önce yazıya geçirilmesi gerekir.
Özellikle, tanınacak metnin görüntü formatında mevcut olduğu ve bir görüntüde bulunan metnin bir bilgisayar tarafından kullanılabilecek kodlanmış harfler dizisine dönüştürülmesi sürecini temsil eden çevrimdışı HTR ayırt edilebilir (bir tanınacak metnin tablet tipi bir cihaz tarafından gerçek zamanlı olarak alındığı ve çevrimdışı HTR ile aynı nihai amaca sahip olan ancak yazma gibi mevcut ek bilgilerin kullanılmasına izin veren çevrimiçi HTR hız, basınç ve dinamikler sayesinde daha iyi sonuçlar sağlar.
El yazısı tanıma sorununu çözen ilk bilgisayar yazılımı 60'ların başında oluşturuldu (Guberman 1962), ancak bitişik eğik yazıyı değil, yalnızca izole el yazısını okuyabiliyordu; ancak 80'lerin sonunda italik okuyabilen yazılımlar oluşturuldu ve ilk ticari yazılım ortaya çıktı.
Bugüne kadar, derin öğrenme paradigması sayesinde uygun şekilde yeniden detaylandırılan sinir ağlarına dayalı teknikler veya tamamen yenilikçi yaklaşımlara dayanan İtalyan şirketlerinin patentli teknolojileri, özellikle belirli bağlamlarda kullanıldığında, hatta bazı durumlarda çok yüksek performansların elde edilmesine olanak tanıyor. hâlâ bir insanın elde ettiğiyle karşılaştırılabilecek düzeyde değiller.
Sağlık Hizmetlerinde Kullanım
Bu teknolojinin sağlık sektöründeki uygulamaları farklı olabilir; hem karar vermek zorunda olan doktorlar hem de durumlarıyla ilgili tüm verileri tek bir dijital dosyada, yani dijital tıbbi kayıtta bulabilen hastalar için avantajlar sağlayabilir.
Aslında sağlık sektöründeki ana uygulama, doktorların faaliyetlerinin çeşitli aşamalarında kağıt üzerinde veya tablet veya akıllı telefon gibi edinme cihazlarında aldıkları notların ve notların makine tarafından okunabilen ve dolayısıyla anında erişilebilen metne dönüştürülmesiyle ilgilidir. sistem durumu bilgileri.
Bu teknolojinin uygulanmasının temel avantajı, aksi takdirde göz ardı edilebilecek veya bağlamlandırılamayacak ve dolayısıyla katma değeri pek temsil edemeyen verileri kullanmak ve bunlara anlam kazandırmaktır.
Ayrıca, bir insan operatörün bu tür verileri bilgi sistemine manuel olarak aktarması nedeniyle günümüzde neredeyse tamamen analog olan bu tür el yazısı verilerinin elde edilmesi ve kullanılması süreci, günler olmasa da saatler süren bir işlem, son derece daha etkili ve verimli hale gelecek ve daha fazla bilgi gerektirecektir. Operasyonu tamamlamak için bugün gereken süreden %60-70 daha az.
İtalya'da bu teknoloji aynı zamanda sigorta, posta ve bankacılık sektörleri gibi diğer sektörlerde de, geri ödeme talepleriyle ilgili büyük hacimli el yazısı belgelerin yönetimi, talep yönetimi, çeklerin ve posta adresleri veya formlarının otomatik okunması için başarıyla uygulanmıştır. önceden tanımlanmış bir yapıya sahiptir.
Sağlık profesyonellerimiz için yenilikçi ve kullanışlı bir teknoloji.