Spracherkennung für medizinische Gespräche

Die Spracherkennung (Speech-to-Text) ist die Schicht in Curaki, die Audio — ob Live-Mitschnitt oder Diktat — in Rohtext umwandelt. Dieser Text ist die Grundlage, auf der anschließend das Sprachmodell die strukturierte Dokumentation erstellt.

Wie es funktioniert

Sobald eine Aufnahme abgeschlossen ist, wird das Audio an einen Transkriptionsdienst übergeben. Curaki ist so aufgebaut, dass dieser Anbieter austauschbar ist: Aktuell werden Whisper und Deepgram als mögliche Anbieter unterstützt. Welcher Dienst im Hintergrund verwendet wird, ist eine Konfigurationsentscheidung und kann sich je nach Anforderungen an Kosten, Sprache oder Latenz ändern, ohne dass sich der Ablauf für die Praxis verändert.

Vorteile

Weil die Transkription als eigener, austauschbarer Baustein existiert, kann sich die Qualität der Spracherkennung unabhängig von der übrigen Anwendung verbessern, sobald bessere Modelle verfügbar sind. Das reduziert auch das Risiko einer Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter.

Für wen das relevant ist

Diese Schicht ist für Praxen relevant, die Wert auf Nachvollziehbarkeit legen: Die Transkription ist ein eigener, prüfbarer Zwischenschritt, bevor daraus eine medizinische Notiz wird — nicht eine Blackbox, die direkt vom Audio zur fertigen Diagnose springt. Für Praxen, die besonderen Wert auf einen bestimmten Verarbeitungsstandort legen, ist relevant, dass die Anbieterwahl konfigurierbar ist statt fest verdrahtet. Wie bei allen Bausteinen von Curaki gilt: Die konkrete Genauigkeit der Spracherkennung hängt vom gewählten Anbieter und von Faktoren wie Aufnahmequalität und Hintergrundgeräuschen ab und wird nicht pauschal garantiert.