En Amazon Web Services (AWS) están conscientes de la importancia de los asistentes de voz y la manera en que permiten automatizar las tareas administrativas para los médicos.
La compañía sigue ofreciendo la posibilidad de crear asistentes de voz personalizados con PocketSphinx y Amazon Lex, como una forma de automatizar partes vitales y actividades manuales de la atención al paciente.
“Durante las últimas décadas, el cuidado de la salud ha sido uno de los desafíos de la industria, así como proporcionar herramientas a los médicos para el desarrollo óptimo de sus actividades”.
Aunque se sabe que la interacción y el diagnóstico del paciente son aspectos críticos del trabajo de un médico, las tareas administrativas también son agotadoras y requieren mucho tiempo.
Los médicos y los clínicos, entonces, deben mantener un registro médico detallado de cada paciente, el mismo que se almacena en el sistema de Registro de Salud Electrónico (EHR) en una base de datos que contiene los datos de cada paciente en el hospital.
Los médicos, para mantener estos registros, a menudo pasan varias horas ingresando datos manualmente en el sistema EHR, lo que resulta en una menor productividad y un mayor desgaste para los profesionales de la salud.
Herramienta de AWS
Esta solución automatizada de AWS puede ser una herramienta poderosa que ayude a los médicos a ahorrar tiempo y así concentrarse en el paciente para comparar los requisitos administrativos con la documentación clínica.
“Hoy en día, los asistentes de voz están cada vez más disponibles a medida que avanzan los modelos de procesamiento del lenguaje natural, disminuyendo los errores y el desarrollo se vuelve más accesible para el desarrollador promedio”.
Sin embargo, en AWS conocen que la mayoría de los dispositivos son limitados y, por eso, los desarrolladores a menudo deben crear sus propias versiones personalizadas.
“Como arquitectos de soluciones que trabajamos en la industria de la salud, observamos una tendencia creciente hacia la adopción de asistentes de voz en hospitales y habitaciones de pacientes”.
Ahora, los desarrolladores e innovadores pueden aprender a crear un asistente de voz personalizado con PocketSphinx y Amazon Lex, gracias a los servicios administrados y fáciles de configurar para comenzar a desarrollar los dispositivos del futuro.
En la solución de AWS, primero se interactúa con un script (secuencia de comandos) de asistente de voz que se ejecuta en la computadora del cliente. El asistente de voz, una vez que se reconoce la palabra de activación, comienza a grabar lo que dice y envía el audio a Amazon Lex.
En este punto se utiliza una función AWS Lambda para recuperar datos de pacientes ficticios almacenados en Amazon DynamoDB. Los datos del sensor son generados por otro script de Python, generate_data.py, que también se ejecuta en la misma computadora.
“Los tipos de sensores incluyen presión arterial, glucosa en sangre, temperatura corporal, frecuencia respiratoria y cardíaca. Amazon Lex envía un mensaje de voz y usamos Amazon Polly, un servicio que convierte el texto en un habla realista para crear una experiencia coherente”.
Componentes de la solución AWS
El cliente puede encontrar todos los archivos de la solución de asistente de voz personalizada en el Repositorio de AWS en GitHub. Se deben descargar todos los archivos, incluidos los archivos de modelo de PocketSphinx descargados del repositorio del cliente.
“Debe implementar la tabla DynamoDB y la función Lambda directamente eligiendo Launch Stack”.
Se ha explicado que AWS CloudFormation tarda unos minutos en completarse y, cuando eso pase, se puede ir a la pestaña de Recursos para ver la función Lambda y la tabla de DynamoDB creada.
Además, hay que tener en cuenta el nombre de la función Lambda porque se referenciará más adelante al crear el bot de Amazon Lex.
