Bachelorproef Studiegebied Bachelor Afstudeerrichting Academiejaar Studente
Handelswetenschappen en bedrijfskunde Office management Medical management assistant 2012-2013
Elien Deleye
Spraaktechnologie: Vergelijkende studie in ziekenhuizen in West-Vlaanderen
Interne begeleider De heer Nico Van den Abeele
Bachelorproef Studiegebied Bachelor Afstudeerrichting Academiejaar Studente
Handelswetenschappen en bedrijfskunde Office management Medical management assistant 2012-2013
Elien Deleye
Spraaktechnologie: Vergelijkende studie in ziekenhuizen in West-Vlaanderen
Interne begeleider De heer Nico Van den Abeele
Woord vooraf In kader van mijn opleiding, Bachelor in het Office management, afstudeerrichting medical management assistant, heb ik een bachelorproef geschreven. Dit vormt een hoogtepunt en tevens ook de afsluiting van mijn driejarige opleiding. In dit woord vooraf, wil ik graag iedereen bedanken die mij geholpen heeft bij de realisatie van mijn bachelorproef. Zonder hun steun en ervaring zou de uitwerking van mijn bachelorproef niet haalbaar geweest zijn. Vooreerst mijn oprechte dank aan mijn interne begeleider, de heer Nico Van den Abeele. Hij heeft mij gedurende de volledige periode goed begeleid en bijgestuurd met praktische informatie en gepaste feedback. Daarnaast wil ik ook alle medewerkers van het Jan Yperman Ziekenhuis, die mij geholpen hebben bij de uitwerking van mijn bachelorproef, bedanken voor het delen van al hun ervaring en informatie. Ook mijn andere contactpersonen uit het Sint-Rembert ziekenhuis, AZ SintAugustinus ziekenhuis en H.-Hartziekenhuis in Roeselare wil ik uitgebreid bedanken voor de uitgebreide informatie die ik verkregen heb. Tot slot wil ik ook mijn familie en vrienden bedanken voor alle steun en begrip gedurende mijn gehele opleiding. Zij hielden mij gemotiveerd en bij een tegenslag stonden zij steeds klaar om mij te helpen.
Inleiding In mijn bachelorproef bespreek ik wat spraaktechnologie is en wat de meerwaarde voor een ziekenhuis kan zijn. Doordat ik stage heb gelopen op de dienst medische beeldvorming in het Jan Yperman Ziekenhuis, heb ik zelf kunnen ervaren hoe spraaktechnologie kan bijdragen aan een betere werking van de dienst. In het eerste hoofdstuk behandel ik vooral wat spraaktechnologie juist is. Ik bespreek hier de verschillende systemen van spraakherkenning. In dit hoofdstuk is verder ook het verschil terug te vinden tussen stem- en spraakherkenning. Tot slot bespreek ik de voor- en nadelen van spraaktechnologie voor de ziekenhuizen. In het tweede hoofdstuk is mijn vergelijkende studie terug te vinden. Hier heb ik een voorstelling gemaakt van de verschillende ziekenhuizen in West-Vlaanderen die spraaktechnologie gebruiken. Voor elk ziekenhuis beschrijf ik hoe ik te werk ben gegaan. Daarna bespreek ik kort welk programma ze gebruiken op welke diensten. Hierna vertel ik wat meer over de voorbereiding, de voor-en nadelen en over hoe de artsen vroeger werkten. De informatie voor mijn vergelijkende studie heb ik hoofdzakelijk verkregen via mijn verschillende contactpersonen binnen de ziekenhuizen. Voor mijn eerste hoofdstuk was ik voornamelijk aangewezen op informatie van het internet. Niet-digitale werken heb ik niet kunnen raadplegen, omdat die moeilijk te vinden waren.
Inhoudsopgave
Woord vooraf ............................................................................................................. Inleiding .................................................................................................................... Inhoudsopgave ........................................................................................................ 4 Lijst met afkortingen ............................................................................................... 7 Hoofdstuk 1: Wat is spraaktechnologie? ......................................................... 8 1
Algemene uitleg spraaktechnologie ................................................................. 8
1.1
Verschillende toepassingsgebieden.................................................................. 9
1.2
Verschillende doelgroepen ............................................................................... 9
2
Verschillende soorten spraakherkenningssystemen ...................................... 10
2.1
Spreker-onafhankelijk spraakherkenningssysteem ....................................... 10
2.2
Spreker-afhankelijk spraakherkenningssysteem ........................................... 10
3
Geschiedenis ................................................................................................ 11
4
Algemene voor- en nadelen van spraaktechnologie ....................................... 12
4.1
Voordelen spraaktechnologie......................................................................... 12
4.2
Nadelen spraaktechnologie............................................................................ 13
5
De werking van spraaktechnologie................................................................ 14
5.1
Voorbereiding................................................................................................ 14
5.2
Leerfase ........................................................................................................ 15
5.3
Beginnen met dicteren .................................................................................. 15
6
Verschil tussen spraakherkenning versus stemherkenning .......................... 15
7
Spraaktechnologie in het ziekenhuis ............................................................ 16
7.1
Algemeen ...................................................................................................... 16
7.2
Voordelen...................................................................................................... 17
7.3
Nadelen......................................................................................................... 18
7.4
Spraaktechnologie op de dienst medische beeldvorming ............................... 18
4
Hoofdstuk 2: Vergelijkende studie spraaktechnologie ................................... 21 1
Beschrijving.................................................................................................. 21
2
Doel .............................................................................................................. 21
3
Algemene methode ....................................................................................... 21
4
Vergelijkende studie ..................................................................................... 22
4.1 Jan Yperman Ziekenhuis....................................................................... 22 4.1.1
Methode .................................................................................................... 23
4.1.2
De dienst medische beeldvorming ............................................................. 24
4.1.2.1 Speechserver Powerscribe ......................................................................... 25 4.1.2.2 Historiek ................................................................................................... 25 4.1.2.3 Voorbereiding ........................................................................................... 26 4.1.2.4 Kostprijs ................................................................................................... 27 4.1.2.5 Toekomst .................................................................................................. 27 4.1.3
De dienst gastro-enterologie bis ................................................................ 27
4.1.3.1 Dragon Medical ......................................................................................... 27 4.1.3.2 Geschiedenis............................................................................................. 28 4.1.3.3 Voorbereiding ........................................................................................... 28 4.1.3.4 Voor- en nadelen....................................................................................... 29 4.1.4
Werkmethode op andere diensten in het ziekenhuis ................................. 29
4.1.5
Conclusie .................................................................................................. 30
4.2 AZ Sint-Augustinus Veurne ................................................................... 30 4.2.1
Methode .................................................................................................... 31
4.2.2
SpeechMagic en MediSpeech..................................................................... 31
4.2.3
Historiek in het ziekenhuis ....................................................................... 32
4.2.4
Verschillende diensten .............................................................................. 32
4.2.5
Problemen................................................................................................. 33
4.2.6
Voorbereiding voor artsen en medical management assistants .................. 34
4.2.7
Voor- en nadelen....................................................................................... 34
4.2.8
Kostprijs ................................................................................................... 34
4.2.9
Conclusie .................................................................................................. 34
4.3 Algemeen Ziekenhuis Sint-Rembert Torhout ......................................... 35 4.3.1
Methode .................................................................................................... 35 5
4.3.2
SpeechMagic ............................................................................................. 35
4.3.3
Geschiedenis............................................................................................. 36
4.3.4
Tevredenheid ............................................................................................ 36
4.3.5
Voorbereiding ........................................................................................... 36
4.3.6
Voor- en nadelen....................................................................................... 36
4.3.7
Kostprijs ................................................................................................... 37
4.3.8
Conclusie .................................................................................................. 37
4.4 H.-Hartziekenhuis Roeselare ................................................................. 37 4.4.1
Methode .................................................................................................... 37
4.4.2
Spraaktechnologie Agfa ............................................................................. 38
4.4.3
Geschiedenis............................................................................................. 38
4.4.4
Voorbereiding ........................................................................................... 39
4.4.5
Voor- en nadelen....................................................................................... 39
4.4.6
Conclusie .................................................................................................. 39
4.5 az groeninge ......................................................................................... 40 4.5.1
Methode .................................................................................................... 40
4.5.2
De dienst medische beeldvorming ............................................................. 40
4.5.2.1 Spraaktechnologie Agfa ............................................................................. 40 4.5.2.2 Voorbereiding ........................................................................................... 41 4.5.2.3 Voor- en nadelen....................................................................................... 41 4.5.3
De dienst pediatrie .................................................................................... 41
4.6
Overige ziekenhuizen .................................................................................... 42
5
Algemene conclusie vergelijkende studie....................................................... 42
Besluit .................................................................................................................. 44 Lijst met figuren en tabellen .................................................................................. 45 Referentielijst ........................................................................................................ 46 Bijlage ................................................................................................................... 51 Bijlage 1: vragenlijst .............................................................................................. 51 Bijlage 2: casestudy AZ Sint-Jan ........................................................................... 52
6
Lijst met afkortingen CANS
complaints of neck, arms and shoulders (CANS, 2013)
CT
computertomografie (Jochems & Joosten, 2009)
EPD
elektronisch patiëntendossier (Jochems & Joosten, 2009)
HIS
hospital information system (Vanblaere, 2013, 17 mei – persoonlijke communicatie)
MRI
magnetic resonance imaging (Jochems & Joosten, 2009)
PACS
picture archiving and communication system (PACS, z.j.)
PDA
personal digital assistant (PDA, 2012)
RSI
repetitive strain injury (Jochems & Joosten, 2009)
7
Hoofdstuk 1: Wat is spraaktechnologie? 1 Algemene uitleg spraaktechnologie Tegenwoordig moet alles wat we doen in het leven sneller en efficiënter verlopen. Spraaktechnologie kan hierbij een grote bijdrage leveren. De gebruikers van spraaktechnologie kunnen heel wat tijd besparen. E-mails versturen, surfen op het internet, verslagen maken … verlopen allemaal veel sneller met spraaktechnologie. Volgens het Van Dale woordenboek betekent spraaktechnologie of spraakherkenning: “herkenning van spraak, bijvoorbeeld bepaalde commando’s, door de computer” (Spraakherkenning, z.j.). Een headset of microfoon kan bij dicteren van teksten of commando’s met spraaktechnologie het klassieke toetsenbord en de computermuis aanvullen of zelfs volledig vervangen. Een softwarepakket zal het geluidsfragment of het dictaat, dat via de microfoon of headset verkregen is, omzetten naar een getypte tekst (Wat is spraakherkenning, z.j.). Spraaktechnologie biedt heel wat mogelijkheden, onderstaande zaken zijn onder andere mogelijk door spraaktechnologie:
teksten opmaken, dicteren of bewerken;
e-mails lezen of schrijven;
surfen/zoeken op het internet door de zoekterm uit te spreken;
de computer besturen met de stem … (spraakherkenning software, z.j.)
De gebruiker kan al de bovenstaande opdrachten uitvoeren door gebruik te maken van zijn stem. Door spraaktechnologie kan de gebruiker alles driemaal sneller typen dan op de klassieke manier (Dragon NaturallySpeaking Professional, z.j.).
8
1.1
Verschillende toepassingsgebieden
Spraaktechnologie heeft veel verschillende toepassingsgebieden. Het is mogelijk om de software te installeren op de computer of laptop, maar ook in de auto, op een smartphone en een tablet. Met spraaktechnologie op een smartphone of in de auto kan de gebruiker slechts een beperkt aantal commando’s uitvoeren. De software kan de gevraagde opdracht op de smartphone soms niet uitvoeren, omdat de herkenning van commando’s niet zo goed verloopt. Spraaktechnologie op de computer is veel uitgebreider, de gebruiker kan veel meer opdrachten uitvoeren (Wat is spraakherkenning, z.j.). In de iTunes store is er een applicatie beschikbaar van Nuance voor iPhone, iPad of iPod Touch. De applicatie heet Dragon Dictation en hiermee is het mogelijk om teksten te dicteren van maximaal 30 seconden. Na enkele seconden komt de ingesproken tekst op het scherm, daarna kan die tekst geplaatst worden op Facebook, Twitter of in een sms of e-mail. Volgens de beschrijving in de iTunes store is de tekst vijf keer sneller ingegeven met de applicatie, dan op een toetsenbord (Dragon Dictation, 2013).
1.2
Verschillende doelgroepen
Er zijn tal van personen die optimaal gebruik kunnen maken van spraaktechnologie, zoals mensen met RSI of CANS1, personen met dyslexie, maar ook ziekenhuizen, callcenters, het onderwijs … Bovengenoemde doelgroepen komen niet uitgebreid aan bod. Spraaktechnologie in ziekenhuizen komt in hoofdstuk 2 van de bachelorproef uitgebreid aan bod. Hieronder is er een kort voorbeeld terug te vinden over hoe spraaktechnologie hulp kan bieden aan personen met dyslexie. Door spraaktechnologie te gebruiken hoeven personen met dyslexie zich niet meer zo te concentreren op de spelling en zinsbouw van hun tekst. Zo is het gemakkelijker voor hen om bijvoorbeeld hun opdrachten op papier te zetten (Toegankelijkheids- en productiviteitstools, z.j.).
1
CANS is de nieuwe afkorting voor RSI.
9
2 Verschillende soorten spraakherkenningssystemen Het is toch wel belangrijk om een onderscheid te maken tussen spreker-afhankelijke en spreker-onafhankelijke spraakherkenningssystemen. Beide systemen hebben een ander doel en ook een andere doelgroep.
2.1
Spreker-onafhankelijk spraakherkenningssysteem
Dit systeem houdt in dat de spraakherkenningssoftware in feite elke willekeurige stem kan herkennen, de herkenning van spraak is dan niet afhankelijk van de stem van één bepaalde persoon. Het voordeel hiervan is dat iedereen het programma onmiddellijk kan gebruiken. In mobiele telefoons, PDA’s en in navigatiesystemen van auto’s is deze vorm van spraakherkenningssysteem vaak gebruikt. De software herkent slechts een aantal woorden en commando’s, hierdoor is dit systeem niet geschikt om elke dag verslagen mee te verwerken (Praten, z.j.). Volgens het verslag van Hityahubessy bevat dit systeem een database met woorden in een bepaalde taal. De toonhoogte en intonatie verschillen vaak bij personen, dit zorgt ervoor dat dat er meer rekencapaciteit nodig is om het gesproken woord te herkennen. Dit gaat dan ten koste van de responstijd (Hityahubessy, z.j.). Volgens het Van Dale woordenboek betekent responstijd “tijd die een geautomatiseerd systeem (computersysteem) nodig heeft om te reageren” (Responstijd, z.j.). De responstijd betekent dus in bovenstaande context de tijd die de spraaktechnologiesoftware nodig heeft om gesproken woorden om te zetten naar geschreven tekst. Doordat een spreker-onafhankelijk spraakherkenningssysteem heel wat verschillende stemmen moet begrijpen, duurt dit wat langer en zal de omzetting dus trager verlopen.
2.2
Spreker-afhankelijk spraakherkenningssysteem
Dit spraakherkenningssysteem is de meest toegepaste techniek bij spraaktechnologiesoftware. Bij dit systeem staat de herkenning van de stem van één persoon centraal. (Praten, z.j.) Een voorbeeld van een spreker-afhankelijke software is Dragon NaturallySpeaking (Dragon NaturallySpeaking, 2012). 10
Om de techniek te kunnen toepassen, zal de gebruiker eerst een training moeten volgen (Ontwikkelingen, 2012). De training neemt niet zoveel tijd in beslag. De trainingstijd is afhankelijk van programma tot programma, maar ook het engagement van de gebruiker zelf speelt een belangrijke rol. Dit blijkt verder in de vergelijkende studie (hoofdstuk 2). Bij bepaalde ziekenhuizen was de trainingstijd slechts een kwartier, bij andere ziekenhuizen was dat een dag tot twee dagen. Tijdens de training zal de gebruiker eerst een aantal commando’s en teksten voorlezen zodat de software aan zijn stemgeluid kan wennen en wat later dan ook herkennen (Praten, z.j.). Een training is slechts een momentopname en de gebruikers zijn vaak geneigd om tijdens de training geforceerd te spreken. Als de gebruiker hees of verkouden is, dan is het mogelijk dat ze de training opnieuw moeten ondergaan, omdat de ingesproken commando’s niet overeenkomen met de oorspronkelijke commando’s (Ontwikkelingen, 2012). Volgens de website Dataction hoeft de gebruiker geen rekening te houden met dialecten bij het inspreken van teksten. Gebruikers kunnen commando’s inspreken in een andere taal of dialect, dan de taal dat het systeem gebruikt. Het is wel van belang dat de gebruiker steeds dezelfde woorden gebruikt (2012).
3 Geschiedenis Over de algemene geschiedenis van spraaktechnologie zijn er weinig gegevens bekend. De gegevens die terug te vinden waren, stemden niet overeen met elkaar. Hieronder is een korte bespreking van de geschiedenis van Nuance, met de belangrijkste overnames, omdat Nuance toch de marktleider in spraaktechnologie is. In 2001 ging het Ieperse bedrijf Lernout & Hauspie failliet. Scansoft nam de eigen software van Lernout & Hauspie over alsook Dragon Systems. Door die overname in 2002 is het succes van Scansoft eigenlijk gestart. De volgende jaren nam Scansoft ook SpeechWorks en een stuk van Philips Speech over. In 2005 veranderde Scansoft zijn bedrijfsnaam in Nuance. In 2008 nam Nuance ook Philips Speech Recognition Systems over, dit is de medische spraaktechnologie van Philips (Godden, 2009).
11
Volgens Paul Ricci (algemeen directeur van Nuance) “vormt RealSpeak, de spraaksynthesetechnologie van Lernout & Hauspie, nog steeds de kern van het spraaksyntheseprogramma van Nuance. (…) De markt is volwassener geworden, dit is de reden waarom spraaktechnologie producten nu wel winstgevend zijn in tegenstelling tot vroeger bij Lernout & Hauspie” (Godden, 2009).
4 Algemene voor- en nadelen van spraaktechnologie 4.1
Voordelen spraaktechnologie
Spraaktechnologie heeft tal van voordelen. Het voornaamste voordeel is dat de gebruiker veel sneller en efficiënter kan werken. Volgens Van der Meulen en Van Dijk kunnen mensen nu eenmaal sneller spreken dan dat ze kunnen typen, hierdoor is er een enorme tijdsbesparing. De software herkent de woorden en zet ze onmiddellijk om in geschreven tekst (2004). Uit mijn vergelijkende studie blijkt inderdaad dat snelheid het voornaamste voordeel van spraaktechnologie is. De gebruiker moet met spraaktechnologie ook veel minder fysieke inspanningen leveren dan bij typen op een toetsenbord (Wat zijn de voordelen, z.j.). Dit kan bijvoorbeeld de aandoening RSI of CANS preventief voorkomen (Oplossingen, 2011). De volgende opsomming van voordelen van spraaktechnologie is gebaseerd op de webpagina ‘Wat zijn de voordelen van spraaktechnologie?’ op de website van AVT digitaal dicteren en spraakherkenning (Wat zijn de voordelen, z.j.).
Door spraaktechnologie te gebruiken, is het ook mogelijk om onmiddellijk mee te lezen op het scherm en indien nodig onmiddellijk aanpassing uit te voeren. Hierdoor zijn spel- en grammaticafouten beperkt tot een minimum. Ook de heer Bonne (ICT-medewerker in het Sint-Rembert ziekenhuis) gaf dit aan als één van de voordelen van spraaktechnologie.
Het is niet alleen mogelijk om gemakkelijker en sneller via de stem brieven, rapporten, e-mails en verslagen te maken, maar met bepaalde spraakherkenningssoftware is het ook mogelijk om stemgestuurd te surfen op het internet.
Door spraaktechnologie te gebruiken is de archivering van de klassieke cassettebandjes niet langer meer nodig. De dictaten zijn automatisch op de computer of op het netwerk opgeslagen. Hierdoor kunnen de medical 12
management assistants sneller de gedicteerde tekst terugvinden en kunnen ze sneller en efficiënter werken (Wat zijn de voordelen, z.j.). Volgens Van der Meulen & Van Dijk draagt spraaktechnologie ook bij aan een betere verkeersveiligheid. Autobestuurders kunnen door middel van spraaktechnologie bijvoorbeeld hun navigatiesysteem mondeling de bestemming opgeven, zo hoeven de autobestuurders geen gebruik meer te maken van hun beeldscherm en kunnen ze zich beter concentreren op het verkeer op de weg (2004).
4.2
Nadelen spraaktechnologie
Spraaktechnologie heeft tal van voordelen, maar het heeft uiteraard ook een aantal nadelen. Volgens M. Regoor is er een redelijk snelle computer nodig om spraaktechnologie optimaal te gebruiken. Het programma installeren op een tragere computer kan, maar dan is er veel geduld nodig bij het gebruik ervan (2012). In bepaalde situaties kan spreken een uiterst langzame en niet efficiënte manier zijn van communiceren met de computer. Bijvoorbeeld als de gebruiker een aantal opties wil selecteren uit een lijst, dan kost het veel tijd om iedere optie apart te selecteren. In dit geval is de computermuis dan toch een betere keuze (Van der Meulen & Van Dijk, 2004). Spreken is een compleet andere bezigheid dan typen, het zal wel even wennen zijn aan die manier van werken. Als het gaat om een sprekers-afhankelijk systeem zal de gebruiker eerst een training moeten voltooien, pas dan kan hij optimaal gebruikmaken van een spraaktechnologieprogramma (Ontwikkelingen, 2012). Volgens Van der Meulen en Van Dijk geldt de regel: Hoe langer de gebruiker de software traint, hoe sneller en nauwkeuriger de herkenning zal verlopen (2004). Met andere woorden kan de training wel een behoorlijke tijd in beslag nemen als de gebruiker het programma optimaal wil gebruiken. Uit de vergelijkende studie blijkt dat de trainingsduur afhankelijk is van het soort programma en van het engagement van de gebruiker. Geluiden in de omgeving kunnen een probleem vormen bij het gebruik van spraaktechnologie. De computer onderscheidt normaal de omgevingsgeluiden van de commando's die de gebruiker geeft. Soms kan het zijn dat de computer geluiden uit de omgeving interpreteert als commando's van de gebruiker. De oorzaak hiervoor kan verschillend zijn (Van der Meulen en Van Dijk, 2004).
13
Een ander nadeel volgens D. Verstreken is dat een spraaktechnologieprogramma moeilijk homoniemen kan onderscheiden. Homoniemen zijn twee woorden die dezelfde uitspraak hebben, maar een andere betekenis en schrijfwijze hebben. Een voorbeeld geschreven door D. Verstreken: “rat” tegenover “rad”. Een spraaktechnologieprogramma kan het verschil niet herkennen tussen beide woorden. Door voldoende voorbeeldcodes en ook statische modellen die rekening houden met de context aan het systeem toe te voegen, is het resultaat al sterk verbeterd (z.j.).
5 De werking van spraaktechnologie In de opleiding, Bachelor in het Office management, gebruiken ze het programma Dragon NaturallySpeaking tijdens de lessen spraaktechnologie. Ik heb mij voornamelijk gebaseerd op de gebruikershandleiding van dit programma van Nuance. Enkel de belangrijkste fragmenten uit de gebruikershandleiding zijn gebruikt om de werkwijze van spraaktechnologie uit te leggen. Spraaktechnologie is eigenlijk heel eenvoudig te gebruiken, maar de technologie erachter is zeer complex (Dragon NaturallySpeaking, 2012). Hieronder is een eenvoudig overzicht terug te vinden over de werking van spraaktechnologie.
Figuur 1: Werking van spraakherkenning (Dragon NaturallySpeaking, 2012)
5.1
Voorbereiding
Er zijn enkele voorbereidende zaken die de gebruiker logischerwijze moet voltooien om het programma optimaal te kunnen gebruiken. Eerst en vooral moet het programma geïnstalleerd zijn op de computer. Daarna maakt Dragon voor elke gebruiker van het programma een gebruikersprofiel of een stemprofiel aan. 14
Het stemprofiel bevat meer informatie over de stemkenmerken van de gebruiker. (Dragon NaturallySpeaking, 2012). Hierna moet de gebruiker zijn microfoon en headset checken en in orde stellen (Gebruikershandleiding, 2002-2010).
5.2
Leerfase
Na de voorbereidende zaken, start de leerfase. In die fase leert Dragon de stem van de gebruiker herkennen. Tijdens de leerfase leest de gebruiker enkele minuten hardop voor uit een van de beschikbare teksten (Gebruikershandleiding, 20022010). Het programma moet ongeveer vijf minuten aan de uitspraak van de gebruiker wennen volgens de gebruikershandleiding (2002-2012), ook de website AVT digitaal dicteren & spraakherkenning bevestigt dit (Hoe werkt spraakherkenning, z.j.).
5.3
Beginnen met dicteren
Wanneer de leerfase afgerond is, kan de gebruiker starten met dicteren. Om te kunnen dicteren moet de microfoon eerst ingeschakeld zijn. Ook een tekstverwerkingsprogramma zoals Microsoft Word moet geopend zijn. Hierna kan de gebruiker beginnen dicteren. In het begin zijn er wel nog wat fouten, maar naarmate het programma meer gebruikt is, zullen die fouten wel verminderen (Gebruikershandleiding, 2002-2010). Door de volledige gebruikershandleiding van spraaktechnologie te lezen, is het duidelijk dat met Dragon NaturallySpeaking bijna alle functies van de computer te besturen zijn aan de hand van spraakopdrachten. Bijvoorbeeld: programma’s starten, documenten of mappen openen in het menu start of op het bureaublad … (2002-2010) Met dit programma kan de gebruiker nog zoveel meer doen dan hierboven beschreven. Alle functies en extra uitleg over het programma staan beschreven in de gebruikershandleiding van Dragon NaturallySpeaking.
6 Verschil tussen spraakherkenning versus stemherkenning Ik heb dit hoofdstuk in de bachelorproef verwerkt, omdat er toch een groot verschil is tussen beide systemen en omdat heel wat mensen het verschil niet kennen tussen spraakherkenning en stemherkenning. 15
Spraakherkenning is een toepassing die herkent wat de gebruiker zegt. Een spraaktechnologiesoftware herkent niet de persoon die spreekt. Extra uitleg over spraakherkenning of spraaktechnologie is terug te vinden in het eerste hoofdstuk ‘1 algemene uitleg spraaktechnologie’, op pagina 8. Stemherkenning is een toepassing die de persoon herkent die iets zegt. De software kan niet herkennen wat de gebruiker zegt. Stemherkenning is in tegenstelling tot spraakherkenning nog relatief onbekend. Er zijn heel wat uitdagingen om stemherkenning goed te laten werken, zoals problemen van ruis of stemvervorming2 (Moret, 2009). Volgens M. Moret heeft stemherkenning dan ook een compleet andere doelgroep dan spraaktechnologie. Het is vaak gebruikt op telefonisch vlak waar het belangrijk is om de identiteit van de persoon te kennen. Er zijn ook totaal andere aanbieders voor stemherkenning, een voorbeeld van een aanbieder is het Spaanse bedrijf Agnitio (2009).
7 Spraaktechnologie in het ziekenhuis 7.1
Algemeen
Tegenwoordig maken 75 % van de ziekenhuizen in België en Nederland gebruik van spraaktechnologie volgens W. Visterin (2010). Het gebruik van spraaktechnologie zal in de toekomst alleen maar groeien. ‘Gezondheidszorg is onze grootste doelgroep”, bevestigt Steven Steenhaut, senior marketingdirector voor Europa bij Nuance. (Visterin, 2010) Er is elk jaar een stijging van het aantal patiënten in ziekenhuizen3 (Van Hulle, 2012). Hierdoor zullen artsen meer consultaties uitvoeren en zijn er steeds meer
2
Stemvervorming is bijvoorbeeld mogelijk door een verkoudheid, stress of door de omgeving.
Imitatoren kunnen tegenwoordig ook de stem van iemand anders goed benaderen, dit is een obstakel in de herkenning van de stem van de juiste persoon (Moret, 2009). 3
De stijging van patiënten is bijvoorbeeld te danken aan de belangstelling voor medische
esthetiek. Steeds meer mensen doen beroep op de medische esthetiek om aan bepaalde standaarden te voldoen. Er zijn uiteraard nog andere zaken die ervoor zorgen dat er een stijging is in de patiënten (Van Hulle, 2012).
16
verslagen uit te typen. Spraaktechnologie kan hierbij dan eventueel een hulpmiddel zijn om de verwerking van verslagen vlotter te laten verlopen. De conhlT beurs in Duitsland is één van de vooraanstaande e-Health beurzen. Er kwamen vijf trends in e-health aan bod op de beurs (Visterin, 2013). Op de beurs leek spraaktechnologie weer helemaal terug van weggeweest, het was een van de speerpunten op de beurs, althans zo bestempelde Michal Strüter, Sales Manager bij Agfa Healtcare IT dit (Visterin, 2013). Ook volgens Michal Strüter is: “Spraaktechnologie niet meer nieuw, maar de technologie is vandaag een stuk accurater, gebruiksvriendelijker en bovendien beter geïntegreerd met het Hospital Information system”.(Visterin, 2013) Volgens M. Masterson zal spraaktechnologie in de toekomst meer en meer overheersend zijn in de gezondheidszorg, maar dan zal de software meer interactief, responsief en onmiddellijk feedback moeten kunnen geven (2013). Ik zal hieronder de voor- en nadelen specifiek in ziekenhuizen bespreken. Daarna bespreek ik ook het gebruik van spraaktechnologie op de dienst medische beeldvorming.
7.2
Voordelen
Spraaktechnologie in ziekenhuizen heeft heel wat voordelen voor de patiënt, de medical management assistant en voor de arts. Spraaktechnologie kan bijdragen tot een betere gezondheid van de patiënt. Artsen kunnen sneller een behandeling opstarten en iedereen (bijvoorbeeld: huisarts) is sneller op de hoogte gebracht van de toestand van de patiënt. Hierdoor kan de patiënt dus ook sneller genezen (Vandaele, 2012, 31 oktober – persoonlijke communicatie). Doordat alle gegevens sneller verwerkt zijn, kan de arts ook meer tijd nemen om zijn dictaat op te stellen. De arts kan gedetailleerder gaan dicteren, omdat hij alles op zijn scherm kan meevolgen. Hij kan zien wat juist is en indien er fouten zijn kan hij die nog verbeteren (Vandaele, 2012, 31 oktober – persoonlijke communicatie). Spraaktechnologie zorgt ervoor dat het ziekenhuis geld kan besparen (SpeechMagic, 2009). Dit komt doordat ziekenhuizen meer patiënten kunnen behandelen, doordat alle gegevens sneller verwerkt zijn. Het geld dat ze besparen kunnen ze dan 17
bijvoorbeeld investeren in andere projecten die van belang zijn voor het ziekenhuis. Ook de heer Vanblaere (systeembeheerder in het AZ Sint-Augustinus) bevestigde dat artsen meer patiënten kunnen behandelen door spraaktechnologie te gebruiken. Ook voor de medical management assistant is spraaktechnologie een verbetering. Als ze nu een dictaat nodig hebben, kunnen ze dit gewoon opzoeken op de computer in het patiëntendossier. Ze hoeven dus niet meer te zoeken tussen de cassettes naar dat specifieke dictaat, wat toch een tijdsbesparing is (Meerschaert, 2013, 3 mei – persoonlijke communicatie).
7.3
Nadelen
Het is een grote verandering voor een dienst om over te schakelen van de cassettebandjes naar spraaktechnologie. Vaak brengt de verandering in het begin wat vertragingen met zich mee, hierdoor kunnen ze nog niet efficiënt gebruikmaken van spraaktechnologie. Na de aanpassing is over het algemeen elk ziekenhuis tevreden over de overschakeling (Vandaele, 2012, 31 oktober – persoonlijke communicatie). Uit de vergelijkende studie blijkt dat over het algemeen de artsen wel tevreden zijn over het gebruik van spraaktechnologie. In hoofdstuk 2: vergelijkende studie spraaktechnologie, staat er een beter overzicht over de voor- en nadelen voor elk ziekenhuis apart.
7.4
Spraaktechnologie op de dienst medische beeldvorming
Op de dienst medische beeldvorming, ook wel radiologie genoemd, kunnen patiënten terecht voor heel veel verschillende onderzoeken. Hierdoor is de dienst medische beeldvorming een zeer drukke dienst en zijn er heel wat verslagen te typen. Volgens Coëlho, het zakwoordenboek der geneeskunde is radiologie, ‘de leer of kennis van radioactiviteit, in de geneeskunde de kennis en toepassing van stralingsenergie voor diagnostiek en therapie’ (Jochems & Joosten, 2009).
18
In het Jan Yperman Ziekenhuis kunnen patiënten terecht voor volgende onderzoeken:
conventionele radiografie (RX);
mammografie;
CT-scan;
botdensitometrie;
MRI-scan;
echografie;
duplexonderzoek.
Op de website van az groeninge leggen ze uit wat conventionele radiografie nu juist is. Bij conventionele radiografie gaan ze RX-stralen gebruiken om een opname van een welbepaald lichaamsdeel te maken (Conventionele radiografie, 2009). Een mammografie is een röntgenfoto van de borsten. (Jochems & Joosten, 2009) Een CT-scan gebruikt dezelfde röntgenstralen als bij conventionele radiografieën, maar een CT-scanner maakt dwarsdoorsneden van het lichaam (Redactie, z.j.). Een botdensitometrie is een meting van calcium in het skelet. Hierdoor kunnen ze de mate van osteoporose of botontkalking vaststellen (Jochems & Joosten, 2009). Volgens de website van het UZA is een echografie “een onderzoekstechniek die gebruikmaakt van ultrasone geluidsgolven om anatomische structuren in beeld te brengen” (2011). Een MRI-onderzoek is een onderzoeksmethode om een beeld te vormen van het inwendige van de mens. Hierbij gebruiken ze een magneetveld en radiogolven. Hier komen geen röntgenstralen aan te pas (MRI, 2004). Een duplexonderzoek of doppleronderzoek is een combinatie van echografie van de vaten en het meten van de stroomsnelheid van het bloed (Jochems & Joosten, 2009). Op de volgende pagina staat er een figuur met een vergelijking hoe ze vroeger werkten zonder spraaktechnologie tegenover hoe ze nu werken met spraaktechnologie. De figuur is wel gebaseerd op een advocatenkantoor en niet op een ziekenhuis. Doordat ik stage heb gelopen in een ziekenhuis op een dienst waar ze spraaktechnologie gebruiken, heb ik kunnen constateren dat de werkwijze hetzelfde 19
is als op de figuur. Daarom heb ik die figuur hier dan ook geplaatst, omdat dit een goed overzicht toont in het verschil van werkwijze.
Figuur 2: Gebruik spraaktechnologie tegenover de traditionele transcriptie (Dragon NaturallySpeaking, 2012)
20
Hoofdstuk 2: Vergelijkende studie spraaktechnologie 1 Beschrijving Als praktisch onderdeel van de bachelorproef heb ik een vergelijkende studie uitgewerkt. In die studie heb ik een analyse gemaakt van de ziekenhuizen die gebruikmaken van spraaktechnologie. Het studiegebied heb ik beperkt tot de ziekenhuizen in West-Vlaanderen. Ik heb enkel de gegevens die ik verkregen heb via mijn contactpersonen kunnen verwerken in de studie. Hierdoor weet ik niet of ik steeds de volledige informatie heb kunnen achterhalen. Ik heb de verkregen gegevens uit verschillende ziekenhuizen wel met elkaar kunnen vergelijken.
2 Doel Dit onderdeel van de bachelorproef heeft als doel de verschillende spraaktechnologieprogramma’s die ziekenhuizen gebruiken in beeld te brengen. Dit kan een bron van informatie zijn voor andere ziekenhuizen die nog geen spraaktechnologie gebruiken. Op basis van de vergelijkende studie kunnen ze zien hoe bepaalde programma’s gebruikt worden op een bepaalde afdeling. Het kan ook een hulpmiddel zijn voor een dienst die wil veranderen van programma en eens andere ervaringen wil lezen over het programma.
3 Algemene methode Eerst heb ik het theoretisch gedeelte van mijn bachelorproef uitgewerkt. Hierdoor was ik zelf op de hoogte van wat spraaktechnologie nu juist is, wat de voor- en nadelen zijn, hoe het werkt … Daarna ben ik op zoek gegaan naar contactpersonen in verschillende ziekenhuizen. De contactpersonen hadden allemaal een verschillende functies, namelijk een medical management assistant, een ICT-medewerker, een arts … Omdat ik eerst het 21
theoretisch gedeelte had uitgewerkt, kon ik gerichter vragen stellen aan die contactpersonen. Ik heb aan al mijn contactpersonen een aantal vragen gesteld. De voornaamste communicatiemiddelen voor de vragen waren e-mails of persoonlijke communicatie per telefoon. Hierna heb ik telkens meer informatie opgezocht op het internet over het programma dat ze gebruikten in het ziekenhuis. Door de opgezochte informatie en de gestelde vragen heb ik een studie kunnen maken per ziekenhuis. Ik heb onderstaande ziekenhuizen gecontacteerd:
Jan Yperman Ziekenhuis;
AZ Sint-Augustinus Veurne;
Algemeen Ziekenhuis Sint-Rembert Torhout;
Stedelijk Ziekenhuis Roeselare;
H.-Hartziekenhuis Roeselare;
O.L.V. Van Lourdes ziekenhuis Waregem.
Az Damiaan;
az groeninge;
AZ Sint-Jan Brugge – Oostende;
AZ Sint-Lucas Brugge.
Er waren een aantal ziekenhuizen die niet wensten mee te werken aan de vergelijkende studie. Op het internet vond ik terug dat bepaalde ziekenhuizen toch gebruikmaakten van spraaktechnologie. Ik heb al die ziekenhuizen verwerkt onder het hoofdstuk “4.6 overige ziekenhuizen” op pagina 42. De ziekenhuizen die wel hebben meegewerkt, zijn terug te vinden in de volgende hoofdstukken. Bij elk ziekenhuis heb ik eerst de methode hoe ik te werk ben gegaan beschreven. Daarna is er meer informatie te vinden over spraaktechnologie binnen het ziekenhuis, zoals het programma, de voor- en nadelen, de geschiedenis binnen het ziekenhuis … Tot slot schrijf ik steeds een conclusie over elk ziekenhuis.
4 Vergelijkende studie 4.1
Jan Yperman Ziekenhuis
In het Jan Yperman Ziekenhuis gebruiken bepaalde artsen spraaktechnologie. Die artsen zijn werkzaam op volgende diensten: 22
medische beeldvorming;
gastro-enterologie bis4;
oncologie;
inwendige geneeskunde.
Op de dienst medische beeldvorming gebruiken alle artsen het programma Speechserver Powerscribe. Op de diensten gastro-enterologie bis, oncologie en inwendige geneeskunde gebruiken de artsen Dragon Medical. Er gebruiken slechts drie artsen Dragon op de diensten oncologie en inwendige geneeskunde.
4.1.1 Methode Tijdens mijn opleiding heb ik zes weken stage gelopen op de dienst medische beeldvorming in het Jan Yperman Ziekenhuis. Op de dienst maken de artsen gebruik van spraaktechnologie. Hierdoor had ik heel wat mogelijkheden om vragen te stellen aan verschillende personen (ICT-medewerkers, artsen, medical management assistants). In oktober had ik voor het eerst contact met de heer Ludovic Vandaele, hij is werkzaam op de afdeling informatica. Ik heb hem toen enkele vragen kunnen stellen. Wanneer ik later het theoretisch gedeelte aan het schrijven was, merkte ik dat ik heel wat zaken over het hoofd had gezien. Ik had bijvoorbeeld niets gevraagd over hoe de voorbereiding voor de artsen en medical management assistants in zijn werk was gegaan. Na de verwerking van het theoretisch deel, heb ik dan opnieuw de heer Vandaele gecontacteerd. Hij stelde mij voor om verder samen te werken met de heer Frederik Vandendriessche, hij is ook werkzaam op de dienst informatica. Vanaf toen was de heer Vandendriessche de contactpersoon binnen het Jan Yperman Ziekenhuis.
4
In het Jan Yperman Ziekenhuis is er een afdeling gastro-enterologie, maar ook een afdeling
gastro-enterologie bis, beide diensten behandelen dezelfde problematiek. Op de dienst gastro-enterologie zijn twee artsen werkzaam. Op de andere dienst is er maar een arts, namelijk dokter Christian Feys, werkzaam. Dokter Feys heeft dan ook een eigen secretariaat en werkt volledig onafhankelijk van de andere artsen. Het is dan ook enkel dokter Feys die gebruikmaakt van spraaktechnologie. De artsen op de afdeling gastro-enterologie werken volgens de traditionele transcriptie.
23
Ik had op voorhand een lijst opgesteld met een tiental vragen over spraaktechnologie in het Jan Yperman Ziekenhuis. In de eerste bijlage op pagina 51 zijn de vragen terug te vinden. Ik heb al die vragen gesteld aan de heer Vandendriessche, de ICT-medewerker, maar ik heb ook bepaalde vragen gesteld aan enkele medical management assistants op de dienst medische beeldvorming. Ik heb enkel de vragen gesteld die voor hen van belang waren. Toen ik contact had met zowel de heer Vandaele als met de heer Vandendriessche, vroeg ik of er andere diensten ook gebruikmaken van spraaktechnologie. Ze antwoordden beiden dat er geen enkele andere dienst gebruikmaakt van spraaktechnologie. Tijdens de voorlaatste week van mijn stage op de dienst orthopedie in het Jan Yperman Ziekenhuis hoorde ik via de gipsmeester dat dokter Feys Christian (gastroenteroloog) spraaktechnologie gebruikt. Ik heb toen contact gezocht via zijn medical management assistant/verpleegkundige. Ik heb haar een aantal vragen kunnen stellen en daarna verwees ze mij door naar de dienst informatica voor meer informatie. Ik kreeg toen een medewerkster aan de lijn, zij kon mij meer informatie geven over welk programma dokter Feys gebruikt. Het was ook die medewerkster die mij wist te vertellen dat ook een arts op de dienst oncologie en twee artsen op de dienst inwendige geneeskunde spraaktechnologie gebruiken.
4.1.2
De dienst medische beeldvorming
Ikzelf heb stage gelopen tijdens mijn opleiding op de dienst medische beeldvorming in het Jan Yperman Ziekenhuis. Hierdoor heb ik kunnen ervaren dat de dienst medische beeldvorming erg druk is. Dagelijks komen er ongeveer 300 patiënten naar de dienst voor allerlei verschillende onderzoeken. Die verschillende onderzoeken zijn terug te vinden op pagina 19. Ik zou mij niet kunnen voorstellen dat de medical management assistants al die verslagen nog zouden moeten uittypen. Hierdoor is spraaktechnologie zeker een must op de dienst.
24
4.1.2.1 Speechserver Powerscribe Het programma dat de artsen gebruiken op de dienst medische beeldvorming is Speechserver Powerscribe, versie 4.8. Dit is een verouderde versie van de software. Sinds 2006 gebruiken de artsen reeds spraaktechnologie. De overschakeling naar spraaktechnologie is vlot verlopen, grote problemen waren er niet (Vandendriessche, 2013, 26 april – persoonlijke communicatie). Tijdens de stage vertelde dokter Capoen (radioloog) en de medical management assistants (Anny Berten en Adeline Meerschaert) dat ze zeer tevreden waren met de komst van spraaktechnologie. Het grootste voordeel voor de dienst is de tijdsbesparing. Hierdoor kunnen zowel de arts, als de medical management assistant, efficiënter werken. Dit is dan ook weer een voordeel voor de patiënt, ze hoeven niet zo lang meer te wachten op hun medisch verslag. Doordat ze werken met een oude versie, heb ik niet veel informatie teruggevonden over die versie van Speechserver Powerscribe. Hieronder volgt een beschrijving over hoe de artsen te werk gaan op de dienst medische beeldvorming. Een patiënt komt naar de dienst medische beeldvorming voor bijvoorbeeld een CT-scan. De beelden van die scan kan de radioloog bekijken op zijn computer. Daarna spreekt hij het medisch verslag van de patiënt in via Speechserver Powerscribe (Vandaele, 2012, 31 oktober – persoonlijke communicatie). Er is een automatische koppeling tussen Speechserver Powerscribe en Agfa Qdoc5. Nadat de arts zijn verslag heeft ingesproken, is dit verslag onmiddellijk te zien in Qdoc. In dit programma lezen de medical management assistants de medische verslagen na en brengen eventueel verbeteringen aan. De verslagen zijn dan klaar om te versturen naar de huisartsen.
4.1.2.2 Historiek Over de startdatum van het gebruik van spraaktechnologie, bestaat er geen 100 % zekerheid. Volgens de heer Vandendriessche en de heer Vandaele gebruiken de artsen spraaktechnologie sinds 2006 (persoonlijke communicatie). Op het internet heb ik een nieuwsbrief van het ziekenhuis teruggevonden waarin stond dat de 5
Agfa Qdoc is een systeem dat alle activiteiten op de afdeling medische beeldvorming
beheert. Dit gaat van patiëntenregistratie tot medische verslagen (training, z.j.).
25
artsen op de dienst medische beeldvorming spraaktechnologie zijn gaan gebruiken vanaf het najaar 2005 (radiologie, 2005). Niet alleen spraaktechnologie deed zijn intrede in het ziekenhuis rond 2006, ook het archiveringssysteem PACS6. Volgens mevrouw Adeline Meerschaert, medical management assistant, was het vanzelfsprekend dat ze spraaktechnologie samen introduceerden met het archiveringssysteem. Hierdoor kon de dienst efficiënter werken (2013, 3 mei – persoonlijke communicatie). Voordat er sprake was van spraaktechnologie waren alle dictaten nog gedicteerd op cassettes. Via een dictafoon spraken artsen hun dictaten in en die opnames moesten de medical management assistants dan uittypen in Microsoft Word. Hierna gaven de medical management assistants het medisch verslag mee met patiënt of stuurden ze het verslag op via de post naar de aanvragende artsen. Vroeger moest de patiënt ook lang wachten voordat de radiografieën ontwikkeld waren. Nu krijgen de patiënten de radiografieën digitaal mee. (Meerschaert, 2013, 3 mei – persoonlijke communicatie).
4.1.2.3 Voorbereiding Er is absoluut geen lange voorbereiding nodig alvorens de arts het programma vlot kan gebruiken. Na twee minuten training kunnen artsen al starten met dicteren. Er zijn dan wel nog geen standaardteksten toegevoegd (Vandendriessche, 2013, 26 april – persoonlijke communicatie). De artsen beginnen vaak te dicteren vanuit een standaardtekst, enkel de verkeerde zinnen moet hij dan aanpassen. De standaardteksten zijn heel handig wanneer er bijvoorbeeld op de MRI-scans niets afwijkend te zien valt. Dan kunnen de artsen gewoon de standaardtekst invoegen en hoeven ze niets meer aan te passen. Hierdoor verliezen de artsen geen tijd en krijgen de medical management assistants snel het dictaat door. Dit dictaat hoeven ze dan ook niet meer na te lezen, omdat dit toch een standaardtekst is. Ze kunnen dan ook onmiddellijk het verslag meegeven met de patiënt. Zoals eerder al vermeld, was er een vlotte overgang naar spraaktechnologie en het archiveringssysteem PACS. Er was indertijd een informatiesessie voor alle medical 6
PACS is een beeldverwerkend systeem dat ontwikkeld is om digitale radiologische beelden
(met verslagen) te verwerken, archiveren en verspreiden via de computer naar de aanvragende artsen binnen hetzelfde ziekenhuis (PACS, z.j.).
26
management assistants. Zo waren zij op de hoogte van de veranderingen en wat die inhielden (Meerschaert, 2013, 3 mei – persoonlijke communicatie).
4.1.2.4 Kostprijs Over de kostprijs zijn er geen recente gegevens bekend. Zowel de heer Vandaele, als de heer Vandendriessche, wisten niet hoeveel het programma destijds heeft gekost (2013, 3 mei – persoonlijke communicatie).
4.1.2.5 Toekomst Volgens de heer Vandendriessche verloopt de licentie van het programma dit jaar, ook mevrouw Adeline Meerschaert bevestigde dit. Ze zijn dus op zoek naar een ander spraaktechnologieprogramma. De vergelijkende studie kan hierbij wel een hulp bieden om ook kennis te maken met andere programma’s. Op dit ogenblik zijn bepaalde artsen op de dienst ook Dragon Medical aan het testen. Volgens de heer Vandendriessche zijn de artsen nog niet overtuigd van dit programma. Ze zullen waarschijnlijk blijven bij het programma Powerscribe, omdat ze hier tevreden over zijn (2013, 26 april – persoonlijke communicatie). Mevrouw Anny Berten vertelde dat ze liever een spraaktechnologieprogramma zou hebben waar de medical management assistants zouden kunnen luisteren naar de ingesproken dictaten. Nu lezen ze gewoon de dictaten na, maar als er dan iets in het verslag staat dat niet klopt, is het moeilijk om te achterhalen wat de arts nu exact wil zeggen. Ofwel zoeken de medical management assistants zelf uit wat de arts wil zeggen, ofwel moeten ze de arts hiervoor storen. Dit zorgt dan voor vertragingen en frustraties bij zowel de artsen als de medical management assistants. Ook mevrouw Adeline Meerschaert deelde dezelfde mening als mevrouw Anny Berten (2013, 3 mei – persoonlijke communicatie).
4.1.3 De dienst gastro-enterologie bis 4.1.3.1 Dragon Medical Op de dienst gastro-enterologie bis gebruiken ze het programma Dragon Medical, versie 10. Op de diensten inwendige geneeskunde en oncologie gebruiken er ook drie artsen dit programma, namelijk dokter Geldhof (oncoloog), dokter Terryn (nefroloog) en dokter Van Loo (nefroloog). Ik heb niet meer informatie kunnen 27
vragen aan die drie artsen. Ik heb dus enkel de gegevens kunnen verwerken die ik via de medical management assistant van dokter Feys verkregen heb. Dokter Feys gebruikt Dragon Medical al drie jaar. Hij is zeer tevreden over dit programma (Chordonny, 2013, 31 mei 2013 – persoonlijke communicatie). Dragon Medical is voor 99 % nauwkeurig, de software omvat heel wat medische woordenlijsten. Artsen kunnen onmiddellijk in het elektronisch patiëntendossier (EPD) dicteren (Dragon Medical, 2002 – 2013).
4.1.3.2 Geschiedenis Vroeger had dokter Feys geen medical management assistant in dienst. Zijn echtgenote gaf alle medische verslagen in. Doordat de werkdruk voor zijn echtgenote te groot kwam, moest hij op zoek naar een andere oplossing (Chordonny, 2013, 31 mei – persoonlijke communicatie). Dokter Feys moest dan een keuze maken tussen een medical management assistant in dienst nemen of voor spraaktechnologie kiezen. Hij koos voor het laatste, omdat hij graag zelf controle heeft over zijn medische verslagen. Op die manier kon hij ook de werkuren van een medical management assistant uitsparen (Chordonny, 2013, 31 mei – persoonlijke communicatie). Volgens mevrouw Chordonny zet dokter Feys graag in zijn verslagen, de uitslagen van bijvoorbeeld bloedonderzoek, MRI-onderzoeken … Nadat hij zijn patiënt heeft gezien, kan hij dit nog niet inspreken. Hij kan dus pas later die resultaten invoegen, hiervoor is het wel handig dat hij zelf zijn verslagen dicteert (2013, 31 mei – persoonlijke communicatie). Dokter Feys heeft dan later wel een verpleegkundige in dienst genomen, namelijk mevrouw Heidi Chordonny. Zij helpt voornamelijk assisteren, maar zij kijkt ook om afspraken te maken voor de patiënten en doet af en toe ook het onthaal (2013, 31 mei – persoonlijke communicatie).
4.1.3.3 Voorbereiding Dokter Feys heeft zich in het begin toch wat moeten aanpassen om Dragon te kunnen gebruiken. Hij moest leren om beter te articuleren, omdat het programma steeds zijn woorden verkeerd begreep. Dokter Feys was zich niet bewust van het feit 28
dat hij niet goed articuleerde, hierdoor was het moeilijk om dit aan te leren (Chordonny, 2013, 31 mei – persoonlijke communicatie). Hoe vaker dokter Feys het programma gebruikte en hoe beter hij leerde om te articuleren, hoe vlotter het ook ging om te werken met Dragon Medical. Er was dus geen voorbereiding voor de medical management assistant, omdat hij simpelweg geen had. Ook mevrouw Heidi Chordonny heeft geen voorbereiding gekregen, zij komt ook nooit in contact met dit programma (2013, 31 mei – persoonlijke communicatie). Tot op heden is dokter Feys zeer tevreden over zijn keuze voor spraaktechnologie drie jaar geleden.
4.1.3.4 Voor- en nadelen Het grootste voordeel voor dokter Feys is dat hij op werkuren kan besparen. Hij heeft nu een verpleegkundige in dienst, maar moest hij geen spraaktechnologie gebruiken, dan zou hij nog een extra medical management assistant in dienst moeten nemen om al die verslagen in te geven (Chordonny, 2013, 31 mei – persoonlijke communicatie). Doordat niemand zijn medische verslagen naleest, moet hij steeds geconcentreerd te werk gaan. Soms herkent het programma zijn woorden nog verkeerd en kunnen er volgens mevrouw Chordonny lachwekkende woorden in zijn medische verslagen staan. Dit kan uiteraard niet, hierdoor moet hij steeds zijn verslagen opnieuw nalezen en controleren (2013, 31 mei – persoonlijke communicatie). Een ander nadeel is dat het programma ook soms kan uitvallen, maar dit komt gelukkig niet veel voor. Wanneer dit toch voorkomt, dan moet dokter Feys alles noteren en later met spraaktechnologie inspreken (Chordonny, 2013, 31 mei – persoonlijke communicatie).
4.1.4 Werkmethode op andere diensten in het ziekenhuis Op de andere diensten werkten ze vroeger met de klassieke cassettes. Artsen spraken hun dictaten in en de medical management assistants gaven die medische verslagen later in.
29
Nu gebruiken ze Philips SpeechExec Player op verschillende diensten, zoals orthopedie, fysische geneeskunde … Dit is hetzelfde principe als de vroegere cassettes. Het verschil is dat artsen nu het dictaat opslaan op de computer, in plaats van op de cassettes. Dit is op zich ook al een verbetering, hierdoor kunnen de medical management assistants sneller dictaten terugvinden. Artsen kunnen ook dringende dictaten in het rood plaatsen, zodat de medical management assistants weten dat ze die dictaten eerst moeten uittypen. Op de dienst orthopedie in het Jan Yperman Ziekenhuis, waar ik zes weken stage heb gelopen, heb ik eens gepolst bij enkele artsen waarom zij geen gebruikmaken van spraaktechnologie. Ik kreeg meestal het antwoord dat ze hiervoor geen interesse en tijd hadden. Tijdens de zes weken van de stage stonden ze gemiddeld tussen de 500 en 700 dictaten achter, dit legt een enorme druk op de medical management assistants. Spraaktechnologie zou op die afdeling toch een grote verbetering kunnen brengen.
4.1.5 Conclusie Spraaktechnologie heeft in dit ziekenhuis op de diensten medische beeldvorming en gastro-enterologie bis zeker voor een meerwaarde gezorgd. Vooral op de dienst medische beeldvorming, omdat er daar toch dagelijks 300 patiënten langskomen voor verschillende onderzoeken. Als de medical management assistants al die verslagen van de artsen nog zouden moeten uittypen, dan zou de dienst heel wat vertraging oplopen. Spraaktechnologie biedt niet alleen voordelen voor de artsen, maar ook voor de medical management assistants en patiënten.
4.2
AZ Sint-Augustinus Veurne
Dit ziekenhuis maakt gebruik van spraaktechnologie op volgende diensten:
medische beeldvorming;
nucleaire geneeskunde7;
7
Volgens Wikipedia is nucleaire geneeskunde een medisch specialisme, dat gebruikmaakt
van het verval van radioactief materiaal voor de diagnostiek en behandeling van ziekten (2013). Het brengt vooral de werking van het lichaam, een orgaan of orgaansysteem in beeld, in de plaats van vorm en structuur (Nucleaire geneeskunde, 2013).
30
laboratorium anatomo-pathologie8.
4.2.1 Methode Ik heb eerst het algemeen onthaal van het ziekenhuis gecontacteerd. Zij hebben mij doorgeschakeld met de dienst informatica en daar kreeg ik de heer Karel Vanblaere aan de lijn. Hij is systeembeheerder in het AZ Sint-Augustinus in Veurne. Ik stelde mezelf voor en vroeg hem of ze spraaktechnologie gebruikten in het ziekenhuis en op welke diensten. Hij beantwoordde die vragen vriendelijk. Daarna hebben wij samen besloten, dat ik beter de overige vragen kon doormailen, want dan had hij tijd om meer informatie op te zoeken. Ik had na twee weken nog steeds geen reactie op de e-mail ontvangen, daarom heb ik hem nog eens een herinneringsmail gestuurd. Dezelfde dag heeft nog mijn vragen beantwoord. Hieronder volgt een bespreking van het programma dat ze gebruiken in het AZ SintAugustinus ziekenhuis. Ik bespreek onder andere de historiek, eventuele problemen, de voor- en nadelen … van het programma voor de diensten.
4.2.2 SpeechMagic en MediSpeech Het spraaktechnologieprogramma dat ze gebruiken op de verschillende diensten in het AZ Sint-Augustinus is SpeechMagic van Nuance. De software richt zich voornamelijk op de herkenning van spraak, het bevat ook specifieke woordenboeken voor ieder specialisme (Vanblaere, 2013, 17 mei - persoonlijke communicatie). De leverancier van dit programma is G2 Speech. Die leverancier levert niet alleen spraaktechnologie volgens de heer Vanblaere, maar verzorgt ook de koppelingen tussen verschillende softwarepakketten op de afdelingen. De software MediSpeech zorgt voor de koppeling tussen SpeechMagic en het HIS9 (2013, 17 mei – persoonlijke communicatie). 8
Anatomo-pathologie is voor vele patiënten een onbekend specialisme binnen de
geneeskunde, omdat ze meestal geen rechtstreeks contact met die dienst hebben. Dit laboratorium onderzoekt weefselstalen of vocht (geen bloed) afgenomen door de huisarts of specialist. (laboratorium, z.j.). 9
HIS is de Engelstalige afkorting voor ZIS (ziekenhuis informatie systeem). ZIS is het geheel
van software voor patiëntenadministratie, tarificatie en facturatie.
31
Volgens de website van G2 Speech kunnen artsen kiezen uit verschillende werkwijzen, namelijk:
digitaal dicteren10;
indirecte spraakherkenning11;
directe spraakherkenning12 (MediSpeech, z.j.).
Het ziekenhuis gebruikt al zes jaar de software van G2 Speech. De artsen zijn zeer tevreden over dit programma volgens de heer Vanblaere (2013, 17 mei – persoonlijke communicatie).
4.2.3 Historiek in het ziekenhuis Vroeger (voor het gebruik van spraaktechnologie) werkten de diensten medische beeldvorming, nucleaire geneeskunde en het laboratorium anatomo-pathologie met dictafoons en cassettes. De overige diensten in het ziekenhuis werken nog steeds op die manier (Vanblaere, 2013, 17 mei – persoonlijke communicatie). Op de dienst medische beeldvorming zijn ze na een tijdje overgeschakeld naar een digitaal systeem via de telefoonlijn, waar de medical management assistants de verbetering deden. De leverancier was Philips. Meer informatie over dit systeem heb ik niet verkregen via de heer Vanblaere (2013, 17 mei - persoonlijke communicatie).
4.2.4 Verschillende diensten Ze gebruiken spraaktechnologie enkel op de diensten medische beeldvorming, nucleaire geneeskunde en het laboratorium anatomo-pathologie. De heer Vanblaere gaf twee factoren die een reden zijn, waarom ze spraaktechnologie niet gebruiken op andere diensten:
10
Met digitaal dicteren bedoelt G2 Speech dat de arts zijn brieven dicteert en dat de medical
management assistant de tekst uittypt (MediSpeech, z.j.). 11
Bij indirecte spraakherkenning dicteert de arts eerst zijn medische brieven, hierna doet
het spraaktechnologieprogramma zijn werk en moet de medical management assistant alleen de tekst nog nakijken (MediSpeech, z.j.). 12
Bij directe spraakherkenning dicteert de arts zijn medische brieven en ziet hij die tekst
onmiddellijk op het scherm verschijnen en kan hij aanpassingen maken (MediSpeech, z.j.).
32
De kostprijs voor een arts is behoorlijk duur.
De koppelingen naar de medische softwarepakketten van het ziekenhuis zijn meestal niet beschikbaar (2013, 17 mei – persoonlijke communicatie).
Op de diensten waar ze spraaktechnologie gebruiken zijn de medische verslagen voor 80 % gelijkaardig. Hierdoor is er geen heel lange voorbereiding om het programma vlot te kunnen gebruiken. Op consultaties bij artsen variëren de medische verslagen per patiënt en per onderzoek. Dit zorgt ervoor dat elke arts eigenlijk uren zou moeten spenderen om de spraakherkenning op punt te krijgen. De meeste artsen zien die aanpassing en training niet zitten en hebben hierdoor ook geen interesse in spraaktechnologie (Vanblaere, 2013, 17 mei – persoonlijke communicatie).
4.2.5 Problemen De herkenning is volgens de heer Vanblaere voor 95 % correct, de overige 5 % zijn vaak onbekende of verkeerd uitgesproken woorden. Zoals bij elke overschakeling naar spraaktechnologie verliep het opstartproces wat moeizaam (2013, 17 mei – persoonlijke communicatie). De voornaamste problemen die voorkomen zijn herkenningsfouten van het spraakpakket. Dit zijn fouten op gebruikersniveau. Volgende acties kunnen die fouten oplossen:
Bij eenmalige fouten kan de arts zelf die fouten verbeteren tijdens het dicteren of achteraf door het medisch secretariaat.
Bij meerdere fouten kan een informatica medewerker die foutieve woorden correct ingeven in het woordenboek van de arts (Vanblaere, 2013, 17 mei – persoonlijke communicatie).
Gezien de hoeveelheid aan teksten en protocollen komen fouten zeer zelden voor. Volgens de heer Vanblaere doen de informatica medewerkers om de vier maanden, een controle van alle woorden die het programma niet herkende. Ze proberen zoveel mogelijk te corrigeren waar mogelijk is (2013, 17 mei – persoonlijke communicatie).
33
4.2.6 Voorbereiding voor artsen en medical management assistants Een lange voorbereiding voor de artsen was er niet. De firma G2 Speech heeft 2000 standaardbrieven ingeladen op de computer, zo kan de gebruiker woordenboeken beginnen opbouwen. Hierna heeft de arts een stem wizard moeten doorlopen om de toonhoogte en het spraakvolume te bepalen. Er zijn nog extra trainingssessies beschikbaar om de stem beter te herkennen, maar volgens de heer Vanblaere maken de artsen hier zelden gebruik van. De voornaamste reden hiervoor is tijdsgebrek (2013, 17 mei – persoonlijke communicatie). Voor de medical management assistants was er geen voorbereiding voorzien. Zij waren natuurlijk wel op de hoogte van de overschakeling. De reden waarom de medical management assistants geen voorbereiding nodig hebben, is zij komen enkel in contact met de protocollen die geopend zijn in een Microsoft Word applicatie (Vanblaere, 2013, 17 mei – persoonlijke communicatie).
4.2.7 Voor- en nadelen Er is een vluggere afhandeling van de medische brieven, hierdoor krijgt de patiënt zijn brief vlugger mee voor de huisarts. De brieven zijn ook sneller beschikbaar voor de artsen binnen het ziekenhuis. De arts kan door spraaktechnologie aan een sneller tempo verder werken en meer patiënten behandelen. Nadelen voor het ziekenhuis heb ik niet verkregen (Vanblaere, 2013, 17 mei – persoonlijke communicatie).
4.2.8 Kostprijs Spraaktechnologie is zeker niet goedkoop. De aankoop van de software kost € 2540. Het onderhoud en de support voor de gebruiker kost jaarlijks € 1950. De aankoop van de spraak hardware, zoals SpeechMike (dicteermicrofoon) en de voetpedaal kosten € 800 (Vanblaere, 2013, 17 mei – persoonlijke communicatie).
4.2.9 Conclusie Ook in dit ziekenhuis kan ik uit mijn studie concluderen dat zij tevreden zijn met spraaktechnologie. SpeechMagic biedt heel wat voordelen voor de diensten die ervan gebruikmaken.
34
De reden waarom er maar een aantal artsen gebruikmaken van spraaktechnologie is hier ook duidelijk aangegeven. Het is voornamelijk de koppeling met het HIS en de kostprijs die andere artsen tegenhouden. Artsen die op consultatie werken, komen in aanraking met heel veel verschillende pathologieën. Het zou dus ook veel tijd in beslag nemen om de spraakherkenning op punt te zetten.
4.3
Algemeen Ziekenhuis Sint-Rembert Torhout
Dit ziekenhuis maakt gebruik van spraaktechnologie op de diensten:
medische beeldvorming;
urologie.
Hier gebruiken ze het programma SpeechMagic van Nuance. Dit is dezelfde software die ze gebruiken in het AZ Sint-Augustinus in Veurne.
4.3.1 Methode Ik had eerst telefonisch contact met het algemeen onthaal van het ziekenhuis. Zij verbonden mij door met de dienst informatica en daar kreeg ik de heer Stefaan Bonne aan de lijn. Vanaf dan was de heer Bonne de contactpersoon binnen het ziekenhuis. Ik mocht de vragen ook op mail zetten, twee dagen later had ik al antwoord.
4.3.2 SpeechMagic In het ziekenhuis gebruiken ze het programma SpeechMagic van Nuance en hun integrator is G2 Speech. Ze gebruiken dit programma op de diensten medische beeldvorming en urologie. Op de dienst medische beeldvorming gebruiken ze het programma al vijf jaar, op de dienst urologie nog maar twee jaar (Bonne, 2013, 10 mei – persoonlijke communicatie). Volgens de heer Bonne is er ook interesse op de diensten gynaecologie, fysische geneeskunde en neurologie (2013, 10 mei – persoonlijke communicatie).
35
4.3.3 Geschiedenis Vroeger dicteerden de artsen hun medische brieven op een cassettebandje. De medical management assistant zette dan het dictaat om in een volledige brief. Die brief las de arts na en valideerde de brief. Na de validatie verstuurden ze de brief naar de bestemmeling, bijvoorbeeld een huisarts (Bonne, 2013, 10 mei – persoonlijke communicatie).
4.3.4 Tevredenheid Over het programma SpeechMagic zijn de artsen heel tevreden. Er zijn niet zo vaak problemen. Soms moet een ICT-medewerker manueel tussenkomen om woorden in het woordenboek van de arts toe te voegen (Bonne, 2013, 10 mei – persoonlijke communicatie). Volgens de heer Bonne moeten de ICT-medewerkers soms contact opnemen met de helpdesk G2 Speech. Dit komt niet vaak voor, omdat ze meestal de problemen zelf kunnen oplossen (2013, 10 mei – persoonlijke communicatie).
4.3.5 Voorbereiding Het opstarttraject was zeer kort, dit was meestal enkele dagen. Het engagement van de arts speelde hier een grote rol in (Bonne, 2013, 10 mei – persoonlijke communicatie). Er was een korte opleiding voorzien door G2 Speech bij de opstart voor de afdelingen. Tijdens de opleiding krijgen de medical management assistants, ook extra uitleg over het programma (Bonne, 2013, 10 mei – persoonlijke communicatie).
4.3.6 Voor- en nadelen De heer Bonne gaf geen nadelen over het programma SpeechMagic, zoals eerder aangegeven zijn de artsen zeer tevreden over dit programma. Ook de heer Vanblaere (systeembeheerder in het AZ Sint-Augustinus) kon geen nadelen geven van dit programma.
36
Het grootste voordeel is dat de verslagen sneller beschikbaar zijn, hierdoor hoeft de patiënt minder lang te wachten op zijn medisch verslag. Een ander voordeel is dat de arts meteen het resultaat ziet tijdens het dicteren, hierdoor kan hij ook onmiddellijk aanpassingen doen (Bonne, 2013, 10 mei – persoonlijke communicatie).
4.3.7 Kostprijs Over de kostprijs had de heer Bonne geen recente informatie.
4.3.8 Conclusie In dit ziekenhuis kreeg ik heel snel een antwoord op mijn vragen. Hier gebruiken ze, net zoals op bepaalde afdelingen van het AZ Sint-Augustinus ziekenhuis ook SpeechMagic van Nuance voor de spraakherkenning. In het Sint-Rembert Ziekenhuis heb ik via mijn contactpersoon niet zoveel informatie kunnen achterhalen over het programma. De verkregen informatie van de heer Bonne stemt bijna volledig overeen met de informatie die ik verkregen heb via de heer Vanblaere. Hieruit is af te leiden dat beide ziekenhuizen de software zien als een meerwaarde voor hun ziekenhuis. De diensten die gebruikmaken van spraaktechnologie kunnen veel sneller en efficiënter werken.
4.4
H.-Hartziekenhuis Roeselare
In het Heilig-Hartziekenhuis in Roeselare gebruiken ze spraaktechnologie enkel op de dienst medische beeldvorming. Over de campus in Menen heb ik geen gegevens verkregen.
4.4.1 Methode Ik had eerst telefonisch contact genomen met het algemeen onthaal. Ze hebben mij toen doorverbonden met verschillende personen, maar ik kreeg telkens hetzelfde antwoord, dat ze niet op de hoogte waren van het gebruik van spraaktechnologie. Ik ging er dus vanuit dat ze het niet gebruikten.
37
Enkele weken later had ik vernomen dat een medestudent stage liep, op de dienst medische beeldvorming. Ik had aan haar gevraagd of ze spraaktechnologie gebruiken op de dienst. Als het niet het geval was, wou ik wel weten hoe zij daar dan te werk gingen. Zij vertelde me dat ze wel gebruikmaken van spraaktechnologie. Zij kon mij niet veel meer informatie geven. Na het weekend heb ik dan zelf contact genomen met de dienst medische beeldvorming. Ik heb toen persoonlijk contact gehad met een medical management assistant, namelijk Trui Werbrouck. Zij heeft de vragen onmiddellijk willen beantwoorden aan de telefoon.
4.4.2 Spraaktechnologie Agfa Volgens mevrouw Werbrouck (medical management assistant) gebruiken ze op de dienst medische beeldvorming, het spraaktechnologieprogramma van Agfa. Ze heeft dit wel even moeten navragen, omdat ze zelf het programma nooit nodig heeft (2013, 27 mei – persoonlijke communicatie). Ik vroeg om een meer specifieke naam van het programma, omdat Agfa meerdere programma’s van spraaktechnologie heeft. Die informatie kon ze me niet geven, en een arts doorschakelen kon ook niet doen. Ze kende niemand binnen het ziekenhuis die hier iets over wist (Werbrouck, 2013, 27 mei – persoonlijke communicatie). Ik kan dus niet veel vertellen over het programma, aangezien ik het exacte programma niet ken. Ik heb dit ziekenhuis toch verwerkt in mijn vergelijkende studie, omdat ze hier toch gebruikmaken van spraaktechnologie. Ze gebruiken dit programma al vijf jaar en zijn er zeer tevreden over. Er zijn niet vaak problemen met het programma en anders lost de dienst informatica die zeer snel op (Werbrouck, 2013, 27 mei – persoonlijke communicatie).
4.4.3 Geschiedenis Vroeger werkten de artsen op de dienst medische beeldvorming met de cassettebandjes. De arts sprak zijn verslag in via een dictafoon en de medical management assistant typte die verslagen dan uit (Werbrouck, 2013, 27 mei – persoonlijke communicatie).
38
Door de werkwijze was er een grote werkachterstand, die moeilijk in te halen was. Door het gebruik van spraaktechnologie komt dit niet meer voor (Werbrouck, 2013, 27 mei – persoonlijke communicatie).
4.4.4 Voorbereiding De voorbereiding voor de artsen verliep redelijk vlot. Ze hebben eerst een eigen profiel moeten aanmaken en een aantal woorden inspreken, zodat de computer de stem van de arts leerde herkennen (Werbrouck, 2013, 27 mei – persoonlijke communicatie). Er was geen voorbereiding voor de medical management assistants, omdat zij dit programma nooit nodig hebben. Er zijn acht artsen werkzaam op de dienst medische beeldvorming. Twee artsen vragen aan de medical management assistants om hun verslagen na te lezen, de andere artsen doen dit zelf. De medical management assistants lezen de verslagen na in Microsoft Word. Doordat de medical management assistants de medische verslagen van die twee artsen nog moeten nalezen, moet de patiënt of aanvragende arts langer wachten op een verslag (Werbrouck, 2013, 27 mei – persoonlijke communicatie).
4.4.5 Voor- en nadelen Het voornaamste voordeel, volgens mevrouw Werbrouck, is dat alles veel vlotter verloopt op de dienst. De verslagen zijn sneller beschikbaar, ook de beelden van de onderzoeken. Die beelden zijn direct zichtbaar voor artsen die in het ziekenhuis werken. De verslagen zijn dan ook automatisch verstuurd. Volgens mevrouw Werbrouck zijn er geen nadelen verbonden aan het gebruik van spraaktechnologie (2013, 27 mei – persoonlijke communicatie).
4.4.6 Conclusie In het H.-Hartziekenhuis was het zeer moeilijk om informatie te achterhalen. De specifieke naam van het programma ben ik niet te weten gekomen. Dit ziekenhuis heb ik in toch in de vergelijkende studie verwerkt, omdat ik een overzicht wou geven van welke ziekenhuizen in West-Vlaanderen gebruikmaken van spraaktechnologie. Volgens mevrouw Werbrouck zijn de artsen zeer tevreden met het spraaktechnologieprogramma. Het is zeker een meerwaarde voor de dienst medische beeldvorming. In vergelijking met de vroegere werkmethode 39
(cassettebandjes) kunnen artsen en medical management assistants nu veel sneller en efficiënter werken.
4.5
az groeninge
In het az groeninge gebruiken de artsen spraaktechnologie op de diensten:
medische beeldvorming13;
pediatrie.
4.5.1 Methode Binnen het az groeninge heb ik niet echt een contactpersoon gehad. Ik heb diverse personen aan de telefoon gekregen, maar niemand kon mij echt helpen. Ik hoorde via medestudenten, die stage liepen in het az groeninge, dat de artsen op de diensten pediatrie en medische beeldvorming spraaktechnologie gebruiken. Ik heb gebeld naar beide diensten in het az groeninge. Op de dienst pediatrie hadden de artsen en medical management assistants geen tijd om op de vragen te antwoorden. Op de dienst medische beeldvorming wou een medical management assistant wel een aantal vragen beantwoorden.
4.5.2 De dienst medische beeldvorming 4.5.2.1 Spraaktechnologie Agfa Op de dienst medische beeldvorming gebruiken de artsen al sinds 2005 spraaktechnologie. Het is een spraaktechnologiesoftware van Agfa, ze hebben toen voor dit programma gekozen, omdat dit het meest op punt stond (medical management assistant az groeninge, 2013, 27 mei). In het az groeninge had ik hetzelfde probleem als in het H.-Hartziekenhuis, de medical management assistant wist niets meer over het programma, omdat ze het nooit gebruikt. Ze wou geen arts doorschakelen en kende niemand anders binnen het ziekenhuis die iets wist over spraaktechnologie. Hierdoor heb ik de juiste versie van het softwareprogramma niet kunnen achterhalen. 13
Az groeninge heeft vier campussen. Op alle campussen is er een afdeling medische
beeldvorming. Op alle vier de campussen gebruiken de radiologen dus spraaktechnologie.
40
Ik ben via de medical management assistant wel een aantal zaken te weten gekomen over de voorbereiding en de voor- en nadelen voor het ziekenhuis.
4.5.2.2 Voorbereiding De artsen moesten eerst een training volgen voordat ze de software optimaal konden gebruiken. De training verliep bij alle artsen zeer goed. De medical management assistants hebben geen voorbereiding gehad. Ze kennen niets van de software en komen er ook nooit mee in contact. In het az groeninge hoeven de medical management assistants geen medische brieven na te lezen, dit doet de arts zelf (medical management assistant az groeninge, 2013, 27 mei).
4.5.2.3 Voor- en nadelen Het allergrootste voordeel van het gebruik van spraaktechnologie is dat alle medische verslagen veel sneller verwerkt zijn. Vroeger kreeg de huisarts of de aanvragende arts pas de dag nadien het verslag van de onderzoeken. Nu is dit meestal de dag zelf nog (medical management assistant az groeninge, 2013, 27 mei). Volgens de medical management assistant zijn er geen nadelen verbonden aan het gebruik van spraaktechnologie.
4.5.3 De dienst pediatrie Op de dienst pediatrie had de medical management assistant geen tijd om op mijn vragen te antwoorden. Ze wou zelfs niet antwoorden op de vraag, welk programma de artsen gebruiken. Hierdoor weet ik enkel dat ze gebruikmaken van spraaktechnologie, maar ik heb niets van informatie over het programma.
41
4.6
Overige ziekenhuizen
Ik had ook onderstaande ziekenhuizen gecontacteerd:
Stedelijk Ziekenhuis Roeselare;
O.L.V. Van Lourdes ziekenhuis Waregem;
Az Damiaan;
AZ Sint-Jan Brugge – Oostende;
AZ Sint-Lucas Brugge.
In het Stedelijk Ziekenhuis in Roeselare kreeg ik onmiddellijk het antwoord dat ze op geen enkele dienst gebruikmaken van spraaktechnologie. In de andere vier ziekenhuizen maken bepaalde artsen wel gebruik van spraaktechnologie. Ik had in ieder ziekenhuis telefonisch een contactpersoon gevonden. Ik mocht de vragen op e-mail zetten en die e-mail gingen ze dan zo snel mogelijk beantwoorden. Ik kreeg van niemand een antwoord terug. Ik heb dan een herinneringsmail gestuurd. Tot op heden heb ik hier ook geen antwoord op gekregen. Op het internet vond ik een casestudy over spraakherkenning en digitaal dicteren in het ziekenhuis AZ Sint-Jan in Brugge. De casestudy is opgesteld door de firma G2 Speech. Hierin is terug te vinden hoe spraakherkenning in dat ziekenhuis een verbetering heeft gebracht. De casestudy is terug te vinden in bijlage 2: “Casestudy AZ Sint-Jan op pagina 52.
5
Algemene conclusie vergelijkende studie
Van de tien gecontacteerde ziekenhuizen uit West-Vlaanderen, gebruiken negen ziekenhuizen spraaktechnologie op bepaalde diensten. Uit de vergelijkende studie kan ik zeker concluderen dat spraaktechnologie een meerwaarde kan bieden aan ziekenhuizen. Enkel de artsen werken met het spraaktechnologieprogramma, medical management assistants werken hier zelf niet mee. Ze komen ook zelden in contact met dit programma. Het gebruik van spraaktechnologie heeft uiteraard wel een invloed op het werk van de medical management assistants. Ze moeten enkel nog de medische brieven nalezen, wat een enorme tijdsbesparing is in vergelijking met vroeger, toen ze nog alle brieven nog moesten uittypen.
42
Alle artsen zijn zeer tevreden met de overstap naar spraaktechnologie. Hierdoor kan de dienst veel sneller en efficiënter werken. De meeste artsen die gebruikmaken van spraaktechnologie werken op de dienst medische beeldvorming. Als een arts wil overstappen naar spraaktechnologie moet hij toch een aantal zaken in acht nemen, zoals:
De kostprijs van de software is niet goedkoop.
De arts zal eerst een training moeten volgen om het programma aan zijn stem te laten wennen. Die training kan vlot verlopen, maar dat is afhankelijk van het engagement van de arts.
Spraaktechnologie heeft heel wat voordelen voor zowel de arts, de medical management assistant, de patiënt en het ziekenhuis. Spraaktechnologie is een investering die zeker de moeite waard is.
43
Besluit In het kader van mijn opleiding Bachelor in het Office management, afstudeerrichting medical management assistant schreef ik deze bachelorproef. Spraaktechnologie is door de jaren heen bekend geworden bij het brede publiek, mede door het faillissement van Lernout & Hauspie. De gezondheidszorg is de grootste doelgroep van de spraaktechnologieproducenten. Spraaktechnologie zal in de toekomst meer en meer overheersend zijn in de gezondheidszorg, maar dan zal de software meer interactief, responsief en onmiddellijk feedback moeten kunnen geven. Bijna alle ziekenhuizen in West-Vlaanderen gebruiken tegenwoordig spraaktechnologie. Het is zeker een meerwaarde voor het ziekenhuis. Artsen kunnen hierdoor efficiënter hun dictaten opstellen en kunnen meer patiënten behandelen. Uit de vergelijkende studie is gebleken dat alle artsen tevreden zijn over het gebruik van spraaktechnologie. Ook de medical management assistants zijn tevreden met de komst van spraaktechnologie. Zij moeten hierdoor geen verslagen meer uittypen, dit is een enorme tijdsparing in vergelijking met vroeger. Er zijn een aantal algemene nadelen verbonden aan spraaktechnologie, bijvoorbeeld de kostprijs of de trainingsduur desondanks zijn de voordelen talrijker dan de nadelen. De artsen kunnen geen nadelen geven over het gebruik van spraaktechnologie. Spraaktechnologie is misschien wel een dure investering voor een arts, maar het is zeker zijn geld waard. De dienst kan door spraaktechnologie veel efficiënter werken en dit komt zowel de arts, de medical management assistant en de patiënt ten goede.
44
Lijst met figuren en tabellen Figuur 1: Werking van spraakherkenning (Dragon NaturallySpeaking, 2012)........ 14 Figuur 2: Gebruik spraaktechnologie tegenover de traditionele transcriptie (Dragon NaturallySpeaking, 2012) ......................................................... 20
45
Referentielijst Geschreven bronnen Boeken Jochems, A.A.F. & Joosten, F.W.M.G. (2009). Zakwoordenboek der Geneeskunde. (29ste druk). Doetinchem: Elsevier. Pollefliet, L. (2012). Schrijven: van verslag tot eindwerk – do’s & don’ts. (5de druk). Gent: Academia Press.
Digitale bronnen Elektronische artikelen Masterson, M. (summer 2013). There’s Gold in Healthcare Mandates. Speech Technology, 18, nr. 2, pp. 26 – 29. Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://www.nxtbook.com/nxtbooks/infotoday/speechtechnology_2013summer/#/ 0. Internet CANS. (2013). Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://www.thesauruszorgenwelzijn.nl/CANS.htm. Conventionele radiografie. (2009). Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://www.azgroeninge.be/eCache/259/Conventionele_radiografie.html. Dragon Dictation. (2013). Geraadpleegd op 17 maart 2013 via https://itunes.apple.com/nl/app/dragon-dictation/id341446764?mt=8 Dragon Medical. (2002-2013). Geraadpleegd op 02 juni 2013 via http://www.nuance.com/for-healthcare/by-solutions/speech-recognition/dragonmedical/index.htm.
46
Dragon NaturallySpeaking, geen knelpunten meer met juridische transcriptie dankzij spraakherkenning. (2012). Geraadpleegd op 27 april 2013 via http://netherlands.nuance.com/ucmprod/groups/dragon/@webnl/documents/collateral/nc_024553.pdf. Dragon NaturallySpeaking Professional. (2002-2013). Geraadpleegd op 27 mei 2013 via http://netherlands.nuance.com/bedrijven/product/dragon/dragon-voorpc/professional/index.htm. Echografie. (2011). Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://www.uza.be/onderzoek/echografie. Gebruikershandleiding. (2002-2010). Geraadpleegd op 20 mei 2013 via http://netherlands.nuance.com/ucmprod/groups/dragon/@webnl/documents/collateral/nq_020429.pdf. Godden. F. (2009). Technologie van L&H nog altijd cruciaal voor Nuance. Geraadpleegd op 12 mei 2013 via http://www.smartbiz.be/article/97910/technologie-van-l-h-nog-altijd-cruciaalvoor-nuance/. Hityahubessy. D. (z.j.). Technologie verslag spraakherkenning. Geraadpleegd op 27 april 2013 via http://eddyg.nl/tt_spraakherkenning.pdf. JDW. (2013). Elektronisch toezicht door stemherkenning zeer succesvol. Geraadpleegd op 28 april 2013 via http://www.vandaag.be/binnenland/115966_elektronisch-toezicht-doorstemherkenning-zeer-succesvol.html. Laboratorium anatomopathologie. (z.j.). Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://www.azjanportaels.be/content/azjanportaels/site/4815. MediSpeech. (z.j.). Geraadpleegd op 31 mei via http://www.g2speech.nl/oplossingen/medispeech.html. Moret, M. (2009). Stemherkenning: biometrie op afstand. Geraadpleegd op 26 maart 2013 via https://www.security.nl/artikel/28253/Stemherkenning%3A_biometrie_op_afstand _.html.
47
MRI magnetic resonance imaging. (2004). Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://www.orthopediemiddelheim.be/patients/nl/?n=5&e=515&s=546. Nucleaire geneeskunde. (2013) Wikipedia. Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://nl.wikipedia.org/wiki/Nucleaire_geneeskunde. Nucleaire geneeskunde. (z.j.). Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://www.amphia.nl/PATIENTEN/AFDELINGENENSPECIALISMEN/Pages/Nucle airegeneeskunde.aspx. Ontwikkelingen op voice gebied. (2012). Geraadpleegd op 27 april 2013 via http://www.dataction.be/nieuws/9/ontwikkelingen_op_voice_gebied Oplossingen met spraakherkenning: ‘Spraakherkenning is gezond voor het bedrijf’. (2011). Geraadpleegd op 17 maart 2013 via http://rsi.kanteffspeech.nl/. PACS. (z.j.). Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://www.jessazh.be/deelwebsites/radiologie-campus-salvator/digitalisatie/pacs. Praten tegen de PC. (z.j.). Geraadpleegd op 27 april 2013 via http://www.logopediestart.nl/article/13-vacatures-logopedist/867logopediepraktijk-marjoleine-huitema.html PDA. (2012) Wikipedia. Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://nl.wiktionary.org/wiki/PDA. Radiologie volledig digitaal. (2005, juli). Y-mail, 6, nr. 9, p. 1. Geraadpleegd op 9 mei 2013 via http://www.yperman.net/images/filelib/nieuwsbrief9nl.pdf. Redactie. (z.j.). CT-scan ‘ziet’ meer in je lichaam. Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://www.gezondheidsnet.nl/medisch/artikelen/374/ct-scan-ziet-meer-in-jelichaam. Regoor, M. (2012). Hoe goed werkt Dragon NaturallySpeaking. Geraadpleegd op 17 maart 2013 via http://www.ergoidee.nl/review-spraakherkenning/. Responstijd. (z.j.). Geraadpleegd op 28 mei 2013 via http://vowb.vandale.be/zoeken/zoeken.do?type=pro. SpeechMagic informatie vastleggen met behulp van spraakherkenning. (2009). Geraadpleegd op 9 mei 2013 via http://netherlands.nuance.com/ucmprod/groups/healthcare/@webnl/documents/collateral/nq_022754.pdf 48
Spraakherkenning. (z.j.). Geraadpleegd op 16 maart 2013 via http://vowb.vandale.be/zoeken/zoeken.do Spraakherkenning software. (z.j.). Geraadpleegd op 16 maart 2013 via http://pc-eninternet.infonu.nl/communicatie/56685-spraakherkenning-software-voor-pc-ofmac-nederlands.html Synoniemenwoordenboek. (2006-2013). Via http://www.synoniemen.net Toegankelijkheids- en productiviteitstools voor studenten en docenten. (z.j.). Geraadpleegd op 01 mei 2013 via http://netherlands.nuance.com/bedrijven/bedrijfstak/onderwijs/oplossingen-vandragon-voor-het-onderwijs/index.htm Training Agfa Qdoc. (z.j.). Geraadpleegd op 02 juni 2013 via http://www.zorgleren.nl/Training/agfa-qdoc. Van der Meulen, A. & Van Dijk, B. (2004). Voor- en Nadelen van de Spraaktechnologie. Geraadpleegd op 17 maart 2013 via http://home.wxs.nl/~meul2194/SpraakHerkenning/Toepassingen_VoorenNadelen. htm. Van Hulle, I. (2012). De groei van commerciële ziekenhuizen. Geraadpleegd op 28 mei 2013 via http://lib.ugent.be/fulltxt/RUG01/001/891/913/RUG01001891913_2012_0001_AC.pdf. Verstreken, D. (z.j.). Spraakherkenning. Geraadpleegd op 17 maart 2013 via http://hulens.be/spraaktechnologie.pdf Visteren, W. (2010). Waar zit spraaktechnologie. Geraadpleegd op 09 mei 2013 via http://www.smartbiz.be/article/113772/waar-zit-spraaktechnologie-/. Visteren, W. (2013). Vijf trends in e-Health. Geraadpleegd op 29 mei 2013 via http://www.smartbiz.be/ehealth/148820/vijf-trends-in-e-health/. Wat is spraakherkenning. (z.j.). Geraadpleegd op 16 maart 2013 via http://www.spraakherkenning.nl/informatie/wat_is_spraakherkenning
49
Wat zijn de voordelen van spraakherkenning. (z.j.). Geraadpleegd op 17 maart 2013 via http://www.spraakherkenning.nl/informatie/de_voordelen_van_spraakherkenning Woordenlijst Nederlandse Taal. (2000-2012). Via http://woordenlijst.org/
Persoonlijke communicatie Berten, A. (2013, 13 mei). (medical management assistant in het Jan Yperman Ziekenhuis). (spraaktechnologie op de dienst medische beeldvorming). Persoonlijke communicatie. Jan Yperman Ziekenhuis, Ieper. Bonne, S. (2013, 10 mei). (diensthoofd informatica in het Sint-Rembert Ziekenhuis). (Spraaktechnologie in het ziekenhuis). Persoonlijke communicatie [e-mail]. Chordonny, H. (2013, 31 mei). (verpleegkundige/medical management assistant in het Jan Yperman Ziekenhuis). (Spraaktechnologie in het ziekenhuis). Meerschaert, A. (2013, 3 mei). (medical management assistant in het Jan Yperman Ziekenhuis). (spraaktechnologie op dienst medische beeldvorming). Persoonlijke communicatie. Jan Yperman Ziekenhuis, Ieper. Medical management assistant az groeninge. (2013, 27 mei). (spraaktechnologie op de afdeling medische beeldvorming). Persoonlijke communicatie. Vanblaere, K. (2013, 30 april). (systeembeheerder in AZ Sint Augustinus). (spraaktechnologie in het ziekenhuis). Persoonlijke communicatie [e-mail]. Vanblaere, K. (2013, 21 mei). (systeembeheerder in AZ Sint Augustinus). (spraaktechnologie in het ziekenhuis). Persoonlijke communicatie [e-mail]. Vandaele, L. (2012, 31 oktober). (ICT-medewerker in het Jan Yperman Ziekenhuis). (spraaktechnologie in het ziekenhuis). Persoonlijke communicatie. Jan Yperman Ziekenhuis, Ieper. Vandendriessche, F. (2013, 26 april). (ICT-medewerker in het Jan Yperman Ziekenhuis). (spraaktechnologie in het ziekenhuis). Persoonlijke communicatie. Jan Yperman Ziekenhuis. Werbrouck, T. (2013, 27 mei). (medical management assistant in het H.Hartziekenhuis in Menen). (spraaktechnologie op de dienst medische beeldvorming). Persoonlijke communicatie [telefonie]. 50
Bijlage Bijlage 1: vragenlijst 1
Welk programma wordt er gebruikt in het ziekenhuis?
2
Welke diensten in het ziekenhuis maken gebruik van spraaktechnologie?
3
Hoelang wordt het al gebruikt in het ziekenhuis?
4
Bent u tevreden over dit programma?
5
Zijn er vaak problemen met het programma? Zo ja: welke problemen? Hoe worden ze opgelost?
6
Was er een lange voorbereiding voor de artsen om het programma vlot te kunnen gebruiken?
7
Was er ook een voorbereiding voor de medical management assistants?
8
Hoe is de beslissing tot stand gekomen om te kiezen voor spraaktechnologie?
9
Wat is het grootste voordeel/nadeel van spraaktechnologie voor het ziekenhuis?
10
Kent u de eventuele kostprijs van het programma?
11
Hoe werkten ze vroeger op de diensten, zonder spraaktechnologie?
51
Bijlage 2: casestudy AZ Sint-Jan
52
53
