論文の概要: Performant ASR Models for Medical Entities in Accented Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12387v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 08:19:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 19:56:37.324901
• Title: Performant ASR Models for Medical Entities in Accented Speech
• Title（参考訳）: アクセント音声における医療施設のAIRモデル
• Authors: Tejumade Afonja, Tobi Olatunji, Sewade Ogun, Naome A. Etori, Abraham Owodunni, Moshood Yekini,
• Abstract要約: 我々は、93のアフリカアクセントの英語臨床データセットを用いて、複数のASRモデルを厳格に評価した。 分析の結果, 単語誤り率 (WER) が低いモデルではあるものの, 臨床的実体の誤差は高く, 患者の安全性に重大なリスクが生じる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9346027495459037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent strides in automatic speech recognition (ASR) have accelerated their application in the medical domain where their performance on accented medical named entities (NE) such as drug names, diagnoses, and lab results, is largely unknown. We rigorously evaluate multiple ASR models on a clinical English dataset of 93 African accents. Our analysis reveals that despite some models achieving low overall word error rates (WER), errors in clinical entities are higher, potentially posing substantial risks to patient safety. To empirically demonstrate this, we extract clinical entities from transcripts, develop a novel algorithm to align ASR predictions with these entities, and compute medical NE Recall, medical WER, and character error rate. Our results show that fine-tuning on accented clinical speech improves medical WER by a wide margin (25-34 % relative), improving their practical applicability in healthcare environments.
• Abstract（参考訳）: 近年, 薬物名, 診断, 検査結果など, アクセント付き医療名を持つエンティティ(NE)に対するパフォーマンスがほとんど不明な医療分野において, 音声認識(ASR)の進歩が加速している。 我々は、93のアフリカアクセントの英語臨床データセットを用いて、複数のASRモデルを厳格に評価した。 分析の結果, 単語誤り率 (WER) が低いモデルではあるものの, 臨床的実体の誤差は高く, 患者の安全性に重大なリスクが生じる可能性が示唆された。 これを実証的に示すために,転写物から臨床エンティティを抽出し,これらのエンティティとASR予測を整合させる新しいアルゴリズムを開発し,医療用NEリコール,医療用WER,文字誤り率を計算する。 以上の結果から, アクセント付き臨床音声の微調整により医療WERは25～34%の差で改善し, 医療環境における実用性の向上が期待できる。

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