Доктор Джеймс Уокер, врач-кардиолог, аспирант
Если вы работаете в медицине, вы знаете, как это бывает. Вы присутствуете на важном семинаре о последних фармакологических достижениях в лечении аритмий. Докладчик блестящий, но говорит со скоростью 200 слов в минуту.
Он сыплет терминами вроде "Соталол", "Амиодарон", "Катетерная аблация" и "Пароксизмальная суправентрикулярная тахикардия".
Вы записываете сессию, надеясь прослушать её позже для своей научной работы. Но когда вы прогоняете аудио через обычный сервис распознавания речи? Катастрофа.
"Amiodarone" превращается в "Amy a drone." "Arrhythmia" становится "a rhythm yeah."
Транскрипция — это сплошная абракадабра. Вы тратите 4 часа на исправление ошибок после часовой лекции. Это раздражает и, честно говоря, тратит драгоценное врачебное время.
Так было, пока я не начал использовать SubEasy. Это первый ИИ-инструмент, который, по ощущениям, действительно "окончил мединститут".
Проблема: Обычный ИИ проваливает экзамен по анатомии
Большинство сервисов транскрипции обучены на обычных разговорах — заказе пиццы, звонках в колл-центр, бытовых беседах. Они не обучены сложностям медицинской патологии или фармакологии.
Когда на кону безопасность пациента или научная достоверность, "почти правильно" — это недостаточно.
Шаг 1: Обучаем ИИ с помощью "Пользовательского словаря"
Вот что отличает SubEasy от остальных. Прежде чем загрузить запись семинара, я использую функцию "Терминология" (Пользовательский словарь).
Я просто копирую и вставляю список конкретных названий препаратов, белков или процедурных терминов, которые будут обсуждаться на встрече.
- Ввод: Ривароксабан, Варфарин, Дабигатран.
- Реакция SubEasy: Эти слова становятся приоритетными при транскрипции.
Такое "погружение" ИИ в лексику семинара повышает точность распознавания с жалких 60% до впечатляющих 99%.
Шаг 2: Контекстная коррекция для невнятной речи
Врачи славятся двумя вещами: плохим почерком и бормотанием на презентациях.
Даже если докладчик невнятно произносит сложный термин, контекстное распознавание SubEasy вступает в дело. Он анализирует не только звук, но и структуру предложения.
Пример: Если в предложении говорится: "Пациенту был назначен [невнятное слово] от гипертонии..."
SubEasy понимает, что это, скорее всего, бета-блокатор или ингибитор АПФ, исходя из контекста "гипертония". Он фактически исправляет слово ещё до того, как вы увидите текст.
Шаг 3: От аудио к медицинской записи за считанные минуты
После обработки я экспортирую текст. То, что раньше было минным полем ошибок, теперь — чистая, профессиональная медицинская запись.
Я сразу могу искать конкретные клинические случаи или данные, озвученные во время сессии вопросов и ответов, используя просмотр транскрипции.
Диагноз? SubEasy незаменим
В медицине важна точность. У нас нет времени разбирать некачественный текст, сгенерированный ИИ.
SubEasy стал моим личным секретарём. Он справляется с профессиональным жаргоном, акцентами и скоростью речи, позволяя мне сосредоточиться на главном: понимать медицину и применять её на практике для помощи пациентам.
Сделайте свои медицинские записи безупречными с SubEasy
Представьте, что ваш продукт "говорит" на идеальном японском — даже если вы сами не можете.
Это не магия, это SubEasy. В следующей статье продавец с международного рынка расскажет, как он использует "Перевод видео + AI Voice Swap", чтобы заменить свой голос на звучащий как носитель, сохраняя оригинальную фоновую музыку. Узнайте, как создать профессиональное, локализованное видео, которое звучит аутентично и привлекает внимание.
🌏 Посмотрите демо: Говорите как местный на любом рынке, мгновенно