イレブンラボジャパン、医療向け音声認識モデルを正式提供

イレブンラボジャパン合同会社は、医療向け音声認識モデル「Scribe v2 Medical」の正式提供を始めました。
薬剤名や医学用語の認識に対応し、診療中の会話や口述筆記を文字起こしします。
公開ベンチマークでは、単語誤り率7.0%を記録しています。

記事の概要

「Scribe v2 Medical」は、汎用音声認識モデル「Scribe v2」に医療向けの追加学習を施したモデルです。
診療中の会話、医療スクライブ、口述筆記、問診、医療機関間の通話などを対象にしています。
カルテや診療記録そのものを生成したり、診断・治療方針を判断したりするモデルではありません。
公開ベンチマークのEka Medical ASRテストセットでは、実際の臨床音声3,619件に対する単語誤り率が7.0%でした。
同じテストで、基盤となった「Scribe v2」は8.6%、前世代の「Scribe v1」は18.6%でした。
医療AI企業Nablaの第三者評価では、医療用語のハルシネーション率が0.4%で、「Scribe v2」の0.7%から低下しました。
エンタープライズ契約では、BAAの締結とZero Retention Modeの有効化により、HIPAAに対応した利用が可能です。

記事のポイント

1. 医療音声を7.0%の誤り率で認識： Eka Medical ASRテストセットの臨床音声3,619件で、単語誤り率7.0%を記録しています。
2. 診療記録作成の基盤に活用： 医療AI企業は音声認識の土台として使い、自社の記録作成サービスや診療支援製品を構築できます。
3. HIPAA対応の利用環境： BAA締結とZRM有効化により、処理完了直後に入力音声と出力テキストを削除できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 医療音声を扱う企業は、誤認識の確認・修正を業務フローに組み込みつつ、入力音声と出力テキストの保存責任を自社でどう担うか検討する必要がありそうです。
• 医療AI企業： 音声認識の基盤を自社開発せず、記録作成や診療支援の機能に開発資源を振り向けられる可能性があります。今後は後段の業務設計や使い勝手が差別化要因になりそうです。
• 医療機関： 医療機関が導入先を選ぶ際は、認識精度だけでなく、医療従事者による確認体制やデータ削除の設定、提供企業との責任分担まで確認することが求められそうです。

このニュースの背景

「Scribe v2 Medical」は、汎用音声認識モデル「Scribe v2」に医療向けの追加学習を施したモデルです。
診療中の会話や口述筆記など、医療現場で発生する音声を対象に、薬剤名や医学用語の認識精度を高めています。
公開ベンチマークでは臨床音声3,619件を評価し、単語誤り率7.0%を記録しました。
エンタープライズ契約では、BAAの締結とZero Retention Modeの有効化により、HIPAAに対応した利用が可能です。

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• イレブンラボジャパンは、90以上の言語に対応する音声合成モデル「Eleven v4」と低遅延版を提供します。

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