Par le Dr James Walker, Interne en cardiologie

Si vous travaillez dans le domaine médical, vous connaissez ce problème. Vous assistez à un séminaire crucial sur les dernières avancées pharmacologiques dans le traitement des arythmies. L’orateur est brillant, mais il parle à 200 mots par minute.
Il enchaîne des termes comme « Sotalol », « Amiodarone », « Ablation par cathéter » et « Tachycardie supraventriculaire paroxystique ».
Vous enregistrez la session, dans l’espoir de la réécouter plus tard pour votre article de recherche. Mais lorsque vous soumettez l’audio à un outil standard de reconnaissance vocale ? Catastrophe.
« Amiodarone » devient « Amy à drone »
« Arythmie » devient « a rythme y »
La transcription est un mur d’inepties. Vous passez 4 heures à corriger les fautes pour une conférence d’une heure. C’est frustrant, et franchement, c’est une perte de temps précieux pour un médecin.
C’était mon quotidien jusqu’à ce que je commence à utiliser SubEasy. C’est le premier outil d’IA que j’ai trouvé qui a vraiment « fait médecine ».
Le problème : l’IA généraliste échoue à l’anatomie 101
La plupart des outils de transcription sont entraînés sur des conversations générales : commander une pizza, des appels au service client, des discussions informelles. Ils ne sont pas conçus pour la complexité de la pathologie ou de la pharmacologie médicale.
Quand la précision touche à la sécurité des patients ou à l’intégrité de la recherche, « à peu près » ne suffit pas.
Étape 1 : Former l’IA avec un « Vocabulaire personnalisé »
C’est la fonctionnalité qui distingue SubEasy des autres. Avant de télécharger l’enregistrement du séminaire, j’utilise la fonction « Terminologie » (Vocabulaire personnalisé).
Je copie-colle simplement la liste des noms de médicaments, structures protéiques ou termes de procédure qui seront abordés lors de la réunion.
- Entrée : Rivaroxaban, Warfarine, Dabigatran.
- Réaction de SubEasy : Ces mots sont priorisés lors de la transcription.
En « préparant » l’IA avec le lexique spécifique du séminaire, le taux de reconnaissance passe d’un médiocre 60 % à un impressionnant 99 %.
Étape 2 : Correction contextuelle des discours marmonnés
Les médecins sont réputés pour deux choses : une mauvaise écriture et marmonner lors des présentations.
Même lorsqu’un orateur avale un terme complexe, la Reconnaissance contextuelle de SubEasy intervient. Elle n’écoute pas seulement le son ; elle analyse la structure de la phrase.
Exemple : Si la phrase est « Le patient a reçu [son marmonné] pour l’hypertension… »
SubEasy sait que le mot marmonné est probablement un bêtabloquant ou un inhibiteur de l’ECA, en se basant sur le contexte de « l’hypertension ». Il corrige efficacement l’orthographe avant même que je ne voie le texte.
Étape 3 : De l’audio au dossier médical en quelques minutes
Une fois le traitement terminé, j’exporte le texte. Ce qui était autrefois un champ de mines d’erreurs est désormais un dossier médical propre et professionnel.
Je peux immédiatement rechercher une étude de cas ou une donnée mentionnée lors de la session de questions-réponses grâce à la Vue transcription.

Le diagnostic ? SubEasy est indispensable
Dans le domaine médical, la précision est primordiale. Nous n’avons pas le temps de déchiffrer les erreurs d’une IA approximative.
SubEasy est devenu mon scribe attitré. Il gère le jargon, les accents et la vitesse, me permettant de me concentrer sur l’essentiel : comprendre la médecine et l’appliquer aux soins des patients.
Optimisez vos dossiers médicaux avec SubEasy
Imaginez votre produit parlant un japonais parfait—même si vous ne le parlez pas vous-même.
Ce n’est pas de la magie, c’est SubEasy. Dans notre prochain article, un vendeur international explique comment il utilise la « Traduction vidéo + remplacement vocal par IA » pour remplacer sa propre voix par celle d’un locuteur natif, tout en conservant parfaitement la musique de fond originale. Découvrez comment créer une vidéo professionnelle et localisée qui sonne authentique et retient l’attention.
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