人工智能现已成为互联网社会热议的主题，现也逐步应用在医疗、交通、教育等多个领域。语音识别是人工智能的研究热点之一，通过特定的语音收集设备收集语音信息，再通过语音转写服务器转变为文字，可更高效地完成电子病历的书写。中国科学技术大学附属第一医院口腔科基于科大讯飞独立研究的深度全序列卷积神经网络语音识别框架，针对语音的长时相关性进行语言建模，将音频数据转换成文本数据，为后续的信息处理和数据挖掘提供基础。

临床医生在日常诊疗过程中需要耗费约诊疗的一半时间用于手写病历或者键盘打字输入，且手写病历存在难以归档、患者易丢失及字迹较难辨认等问题，而键盘打字输入也为临床医生带来了工作负担，影响临床工作效率。随着社会的进步，模板化电子病历已成为各大医院的首选诊疗存储方式，其有效减少了临床医生信息录入的工作量，但模块较为固定，缺乏针对科室及医生个人习惯的适配能力。如何快捷高效地记录患者的病历信息是建立完善化电子诊疗的基础。

语音转写（Long Form Automatic Speech Recognition，LF-ASR）基于深度全序列卷积神经网络，将长段音频数据转换成文本数据，便于信息处理和数据挖掘。讯飞语音电子病历以智能语音技术和人工智能技术为核心，采用语音识别+自然语言理解的方式，良好地解决了口腔门诊临床医生病人量大、检查诊疗牙位较多导致结束后容易遗忘及病历信息难以及时处理等问题。并针对口腔门诊医生诊疗过程中存在移动的特性、检查患者时医生佩戴医用手套不便操作电脑、以及椅旁高噪音的工作环境，讯飞定制生产了一款近讲效果好、降噪能力强的无线录音设备，保证了系统的实用性和可靠性，在临床实际应用中显示了良好的效果。

在临床诊疗中，医生通过问诊和检查即时录制病历信息，语音电子病历可通过语义输入，前置激活词如“主诉”即可录入主诉信息。且根据口腔科的专业性，自动识别牙位信息及口腔科专业词汇，例如在语音表述右上6
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