1. pl
  2. en
woman in black long sleeve shirt sitting on white wooden bench during daytime
06 sierpnia 2025

Czy AI rozumie po polsku?

Automatyczna transkrypcja sesji terapeutycznych i wywiadów klinicznych w branży zdrowia psychicznego – jakość w językach nieanglojęzycznych

 

Wdrożenie automatycznego rozpoznawania mowy (ASR) w obszarze zdrowia psychicznego otwiera nowe możliwości w dokumentacji sesji terapeutycznych oraz wywiadów klinicznych. Szczególnie w kontekście języków innych niż angielski – takich jak polski – rozwój i jakość rozpoznawania mowy mają istotne znaczenie dla bezpieczeństwa, efektywności i standardów pracy specjalistów.

 

Postęp jakości rozpoznawania mowy w językach innych niż angielski

 

Analizy i badania oparte na autentycznych polskich źródłach pokazują, że technologia ASR osiąga coraz lepszą jakość w rozpoznawaniu mowy spontanicznej i specjalistycznej – kluczowej w terapii i diagnostyce (Pawlik, 2022; Repozytorium AMU, 2023). W szczególności:

  • Najlepsze systemy ASR dla języka polskiego osiągają współczynnik błędu słów (Word Error Rate, WER) na poziomie 8–12% dla mowy czytanej oraz 20–25% dla mowy spontanicznej i konwersacyjnej, co jest zbliżone do poziomu rozwiązań komercyjnych dla języka angielskiego (Pawlik, 2022).
  • Różnorodność dialektów, fleksyjność języka polskiego oraz specyfika spontanicznej mowy (przerwy, wypełniacze) nadal stanowią wyzwania, jednak ciągłe dopracowywanie modeli oraz ich adaptacja na lokalnych korpusach pozwala znacznie poprawić skuteczność (Juszczyk, 2024).
     

„Według badań , dla głównych trzech platform Speech-to-Text (Microsoft, Google, IBM) zamiany mowy na tekst dla języka angielskiego, średni współczynnik błędów słów (WER) wyniósł nawet 10,98%. Niemniej jednak przeprowadzone przez autora tej pracy wstępne eksperymenty wykazywały, że dla języka polskiego zarówno dla MST jak i GST średni WER przekroczył wartość 16%” (Pawlik, 2022, s. 13).

 

Znaczenie lokalnych korpusów i benchmarków

 

Dostępne publiczne benchmarki, takie jak BIGOS oraz Polish ASR Leaderboard, umożliwiają transparentne i systematyczne porównania jakości różnych systemów rozpoznawania mowy w języku polskim na wielu typach nagrań (od nagrań studyjnych po rozmowy wieloosobowe w warunkach naturalnych) (AMU, 2023; Huggingface, 2024).

  • Dzięki nim możliwe jest szybkie wyłonienie modeli najlepiej przystosowanych do trudnych warunków klinicznych i terapeutycznych.
  • Takie narzędzia dają także możliwość monitorowania postępu oraz potencjalnej potrzeby dalszej personalizacji modeli pod specyficzne zastosowania.

 

Wyzwania i korzyści w psychoterapii i zdrowiu psychicznym

 

W zastosowaniach terapeutycznych automatyczna transkrypcja ma unikalne wymagania:

  • Język spontaniczny, często z emocjonalną ekspresją i przerywanymi wypowiedziami, wymaga modeli zdolnych do radzenia sobie z nieregularnościami i terminologią medyczną/psychologiczną.
  • Wysoka jakość transkrypcji pozwala zredukować obciążenie dokumentacyjne terapeuty nawet o 50–70%, umożliwiając więcej czasu na kontakt z pacjentem.

 

Rozwiązania komercyjne oferują narzędzia do automatycznej diarizacji (różnicowania mówców), poprawnej interpretacji fachowego słownictwa oraz integracji z systemami elektronicznej dokumentacji medycznej (Pawlik, 2022).

 

Rekomendacje i dalsze kierunki badań

 

Systemy ASR stosowane w kontekście języków innych niż angielski, takie jak polski, powinny być:

  • Regularnie dopasowywane do specyfiki danej branży i lokalnej mowy,
  • Wspierane przez zapisy korpusów wielomodalnych i wielowątkowych konwersacji (Juszczyk, 2024),
  • Monitorowane za pomocą dostępnych benchmarków BIGOS i Polish ASR Leaderboard, aby zapewnić utrzymanie wysokich standardów.

 

Dzięki temu możliwe jest efektywne wykorzystanie transkrypcji w obszarze zdrowia psychicznego, co sprzyja optymalizacji procesów terapeutycznych i poprawie jakości usług.

 

Podsumowanie

 

Komercyjne modele ASR z obsługą języków innych niż angielski, zoptymalizowane i testowane na polskich korpusach, gwarantują wysoką jakość transkrypcji sesji terapeutycznych i wywiadów klinicznych. Dzięki rozwojowi infrastruktury benchmarkowej oraz solidnym badaniom – jakość i dostępność takich rozwiązań dynamicznie rosną, otwierając nową jakość w dokumentacji i analizie procesów zdrowia psychicznego.

 

Bibliografia

 

 

Emothly wspiera specjalistów zdrowia psychicznego, oferując innowacyjne narzędzia do transkrypcji, analizy i generowania notatek klinicznych dla poprawy opieki nad pacjentami.

Media społecznościowe

Kontakt

+48 602 667 934

This website was made in WebWave website builder.