التحديث إلى نموذج جديد وخوارزمية جديدة لتحويل الكلام إلى نص.

أبرز النقاط

• غيّر تحديث يوليو ٢٠٢٦ هذا نموذج إنشاء الملاحظات وخوارزمية تحويل الكلام إلى نص، مع الإبقاء على القوالب كما هي.
• في التقييم الأسترالي المنشور، انخفض معدل خطأ الكلمات من ٥.٩% إلى ١.٦%، وانخفضت التفاصيل المختلقة المؤكدة من خمس إلى واحدة.
• هذه نتائج تاريخية لمجموعة التسجيلات المرجعية والتشغيل المذكورين. اقرؤوا المنهجية المرتبطة والتقارير الحالية إلى جانبها.

حدّثنا النموذج الذي يُعِدّ مسودات ملاحظاتكم، إلى جانب الخوارزمية التي تسجّل الاستشارة وتحوّلها إلى نص. يشرح هذا المقال ما الذي تغيّر، وما الذي تتوقعونه، وما الذي يبقى كما هو.

ما يُظهره اختبارنا المعياري

بالقياس على مجموعة التسجيلات المرجعية الأسترالية لدينا، ومقارنة هذا التشغيل بالتشغيل الذي نشرناه في ٢٩ يونيو:

عرض البيانات والنتائج بمزيد من التفصيل.

في اختباراتنا، التقط نموذج Gemini Flash ٣.٦ الجديد حقائق سريرية أكثر واختلق تفاصيل أقل بكثير. ففي السياق السريري لا ينبغي أبدًا أن يأتي الاكتمال على حساب الدقة، ومع هذا التحديث لم نضطر إلى التضحية بأحدهما من أجل الآخر.

القوالب تبقى كما هي

قوالبكم لم تتأثر. يُفترض أن تُنتج القوالب نفسها البنية نفسها والأقسام نفسها والحقول نفسها. لا شيء مما أعددتموه يحتاج إلى مراجعة، ولا يُطلب منكم أي إجراء.

ما الذي تغيّر

حدّثنا نموذج إنشاء الملاحظات من Gemini Pro ٣.١ إلى Gemini Flash ٣.٦، وحدّثنا أيضًا خوارزمية تحويل الكلام إلى نص.

خوارزمية تحويل الكلام إلى نص. أعدنا العمل على كيفية اكتشاف الكلام وكيفية مواكبة أداة فك الترميز لاستشارة طويلة، ليصل المزيد مما يُقال إلى التفريغ النصي، لا سيما في بداية الجملة وحتى نهاية التسجيلات الأطول. وحسّنّا أيضًا التعرّف على الأسماء، وحدّثنا مجموعة التسجيلات المرجعية لتشمل أسماء أقل شيوعًا.

نموذج إنشاء الملاحظات. حُدِّث إلى Gemini Flash ٣.٦. ومع تحسّن دقة تحويل الكلام إلى نص، أدى ذلك إلى هلوسة أقل وصياغة أكثر إحكامًا في إنشاء الملاحظات.

الأرقام، وكيف تتحققون منها

التشغيلان منشوران بالكامل: التقرير الحالي، والمقارنة جنبًا إلى جنب، والنتائج السابقة. ويمكنكم قراءة كل تفريغ نصي، وكل ملاحظة مُنشأة، وتعليل كل مُقيِّم.

ملاحظة مهمة: طوّرنا لجنة تحكيم النماذج اللغوية لتستخدم نماذج أكبر، لزيادة الثقة في اختبارنا المعياري. فقد وجدنا أن تشغيل نماذج أصغر عدة مرات كثيرًا ما أنتج تقارير أسوأ من تشغيل نماذج كبيرة مرة واحدة.

لماذا ننشر هذا أصلًا

نؤمن بأن البرمجيات المخصصة لمقدّمي الرعاية الصحية لا ينبغي أن تُعامل بمنطق شركات البرمجيات كخدمة (SaaS) القائل «تحرّك بسرعة وحطّم الأشياء». نحن شفافون إلى أقصى حد، ونشارك أي تغييرات نُجريها أو نخطط لإجرائها، لنضمن أن تكونوا على اطلاع كافٍ بكيفية معالجتنا للبيانات.

نتائج هذه التحديثات إيجابية جدًا في مجملها، لكن كما كتبنا في بداية هذا الشهر، لا يعني الرقم شيئًا إلا إذا نشرنا النتائج حين تكون سيئة أيضًا، وهذه الشفافية التزامنا تجاهكم.

إن شعرتم بأن الأداء تراجع، أو رأيتم أن مجموعة التسجيلات المرجعية لدينا لا تعكس واقع عيادتكم، فلا تترددوا في التواصل معنا على hello@hanah.health.

الأسئلة الشائعة

هل هذه أرقام الدقة الحالية؟

هذه هي النتائج المنشورة لتحديث يوليو ٢٠٢٦. وقد تختلف التشغيلات الأحدث؛ راجعوا تقارير الدقة للاطلاع على أحدث النتائج المنشورة.

هل تطلّب التحديث قوالب ملاحظات جديدة؟

غيّر التحديث الموصوف هنا نموذج الإنشاء وخوارزمية تحويل الكلام إلى نص مع الإبقاء على القوالب.

ماذا يقيس معدل خطأ الكلمات؟

يقيس الفروق بين التفريغ النصي المُنشأ والتفريغ النصي المرجعي وفق طريقة الاحتساب المنشورة. وهو منفصل عن دقة الملاحظة السريرية المُنشأة.