تحصل شركة Intron Health على الدعم لأداة التعرف على الكلام التي تتعرف على اللهجات الأفريقية

يتم دمج التعرف على الصوت في جميع جوانب الحياة الحديثة تقريبًا، ولكن لا تزال هناك فجوة كبيرة: المتحدثون بلغات الأقليات، وأولئك الذين لديهم لهجات سميكة أو اضطرابات الكلام مثل التأتأة عادة ما يكونون أقل قدرة على استخدام أدوات التعرف على الكلام التي تتحكم في التطبيقات أو نسخ أو أتمتة المهام، من بين وظائف أخرى.

يريد توبي أولاتونجي، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Intron Health الناشئة للتعرف على الكلام السريري، سد هذه الفجوة. ويدعي أن إنترون هي أكبر قاعدة بيانات سريرية في أفريقيا، حيث تم تدريب خوارزميتها على 3.5 مليون مقطع صوتي (16000 ساعة) من أكثر من 18000 مساهم، معظمهم من ممارسي الرعاية الصحية، يمثلون 29 دولة و288 لهجة. يقول أولاتونجي إن جذب معظم المساهمين فيه من قطاع الرعاية الصحية يضمن نطق المصطلحات الطبية وفهمها بشكل صحيح للأسواق المستهدفة.

وقال: “نظرًا لأننا تدربنا بالفعل على العديد من اللهجات الأفريقية، فمن المحتمل جدًا أن يكون الأداء الأساسي لوصولهم أفضل بكثير من أي خدمة أخرى يستخدمونها”، مضيفًا أن البيانات من غانا وأوغندا وجنوب أفريقيا آخذة في النمو. وأن الشركة الناشئة واثقة من نشر النموذج هناك.

ينبع اهتمام أولاتونجي بالتكنولوجيا الصحية من خبرتين. أولاً، حصل على تدريب ومارس عمله كطبيب في نيجيريا، حيث رأى بنفسه أوجه القصور في الأنظمة في تلك السوق، بما في ذلك حجم الأوراق المطلوبة لملءها، ومدى صعوبة تتبعها كلها.

وقال: “عندما كنت طبيباً في نيجيريا قبل عامين، حتى أثناء دراستي في كلية الطب وحتى الآن، أشعر بالغضب بسهولة عند القيام بمهمة متكررة لا تستحق الجهود البشرية”. “أحد الأمثلة السهلة هو أنه كان علينا كتابة اسم المريض في كل طلب مختبر نقوم به. وفقط شيء بسيط، لنفترض أنني أرى المرضى، وهم بحاجة إلى الحصول على بعض الوصفات الطبية، يحتاجون إلى الحصول على بعض المختبرات. لا بد لي من كتابة كل طلب لهم يدويًا. إنه أمر محبط بالنسبة لي أن أضطر إلى تكرار اسم المريض مرارًا وتكرارًا في كل نموذج، والعمر، والتاريخ، وكل ذلك… أنا أسأل دائمًا، كيف يمكننا القيام بالأشياء بشكل أفضل؟ كيف يمكننا أن نجعل الحياة أسهل للأطباء؟ هل يمكننا أخذ بعض المهام وتفريغها في نظام آخر حتى يتمكن الطبيب من قضاء وقته في القيام بأشياء ذات قيمة كبيرة؟

دفعته هذه الأسئلة إلى المرحلة التالية من حياته. انتقل أولاتونجي إلى الولايات المتحدة للحصول على درجة الماجستير في المعلوماتية الطبية من جامعة سان فرانسيسكو ثم درجة أخرى في علوم الكمبيوتر من جامعة جورجيا للتكنولوجيا.

ثم قطع أسنانه في عدد من شركات التكنولوجيا. وباعتباره عالمًا في برمجة اللغة الطبيعية السريرية (NLP) وباحثًا في شركة Enlitic، وهي شركة في منطقة خليج سان فرانسيسكو، فقد قام ببناء نماذج لأتمتة استخراج المعلومات من التقارير النصية للأشعة. كما عمل أيضًا في Amazon Web Services كعالم في مجال التعلم الآلي. في كل من Enlitic وAmazon، ركز على معالجة اللغة الطبيعية للرعاية الصحية، وتشكيل الأنظمة التي تمكن المستشفيات من العمل بشكل أفضل.

ومن خلال تلك التجارب، بدأ في تكوين أفكار حول كيفية استخدام ما تم تطويره واستخدامه في الولايات المتحدة لتحسين الرعاية الصحية في نيجيريا والأسواق الناشئة الأخرى المشابهة لها.

كان الهدف الأصلي لـ Intron Health، الذي تم إطلاقه في عام 2020، هو رقمنة عمليات المستشفيات في أفريقيا من خلال نظام السجلات الطبية الإلكترونية (EMR). لكن الاستمرار في هذا المجال كان أمرًا صعبًا: فقد تبين أن الأطباء يفضلون الكتابة على الآلة الكاتبة، كما قال أولاتونجي.

وقد دفعه ذلك إلى استكشاف كيفية تحسين تلك المشكلة الأساسية: كيفية جعل إدخال البيانات الأساسية للأطباء وكتابتها وعملها بشكل أفضل. في البداية، نظرت الشركة إلى حلول الجهات الخارجية لأتمتة المهام مثل تدوين الملاحظات، وتضمين الكلام الحالي في تقنيات النص في برنامج السجلات الطبية الإلكترونية (EMR).

ومع ذلك، كان هناك الكثير من المشكلات بسبب النسخ الخاطئ المستمر. أصبح من الواضح لأولاتونجي أن اللهجات الأفريقية الغليظة ونطق المصطلحات والأسماء الطبية المعقدة جعلت اعتماد أدوات النسخ الأجنبية الموجودة أمرًا غير عملي.

كان هذا بمثابة نشأة تقنية التعرف على الكلام الخاصة بشركة Intron Health، والتي يمكنها التعرف على اللهجات الأفريقية، ويمكن أيضًا دمجها في السجلات الطبية الإلكترونية الحالية. وقد تم اعتماد هذه الأداة حتى الآن في 30 مستشفى في خمسة أسواق، بما في ذلك كينيا ونيجيريا.

وكانت هناك بعض النتائج الإيجابية الفورية. وقال أولاتونجي إنه في إحدى الحالات، ساعدت شركة Intron Health في تقليل وقت انتظار نتائج الأشعة في أحد أكبر المستشفيات في غرب أفريقيا من 48 ساعة إلى 20 دقيقة. وتعتبر هذه الكفاءات حاسمة في تقديم الرعاية الصحية، وخاصة في أفريقيا، حيث تظل نسبة الأطباء إلى المرضى واحدة من أدنى المعدلات في العالم.

“لقد أنفقت المستشفيات الكثير بالفعل على المعدات والتكنولوجيا… ومن المهم التأكد من أنها تطبق هذه التكنولوجيا. نحن قادرون على تقديم قيمة لمساعدتهم على تحسين اعتماد نظام السجلات الطبية الإلكترونية.

وبالنظر إلى المستقبل، تستكشف الشركة الناشئة حدود نمو جديدة مدعومة بجولة تمهيدية بقيمة 1.6 مليون دولار، بقيادة Microtraction، بمشاركة من Plug and Play Ventures، وJaza Rift Ventures، وOctopus Ventures، وAfrica Health Ventures، وOpenseedVC، وPi Campus، وAlumni Angel. وبيكر بريدج كابيتال والعديد من المستثمرين الملائكيين.

فيما يتعلق بالتكنولوجيا، تعمل Intron Health على إلغاء الضوضاء بشكل مثالي، بالإضافة إلى ضمان عمل المنصة بشكل جيد حتى في النطاقات الترددية المنخفضة. هذا بالإضافة إلى تمكين النسخ للمحادثات متعددة المتحدثين ودمج إمكانات تحويل النص إلى كلام.

يقول أولاتونجي إن الخطة تتمثل في إضافة أنظمة ذكاء أو أدوات دعم القرار لمهام مثل الوصفات الطبية أو الاختبارات المعملية. ويضيف أن هذه الأدوات يمكن أن تساعد في تقليل أخطاء الطبيب، وضمان رعاية كافية للمرضى إلى جانب تسريع عملهم.

تعد Intron Health من بين العدد المتزايد من شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة في المجال الطبي، بما في ذلك DAX Express من Microsoft، والتي تعمل على تقليل المهام الإدارية للأطباء من خلال إنشاء ملاحظات في غضون ثوانٍ. ويأتي ظهور هذه التقنيات واعتمادها في الوقت الذي من المتوقع أن تبلغ فيه قيمة السوق العالمية للتعرف على الكلام والصوت 84.97 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032، بعد معدل نمو سنوي مركب قدره 23.7٪ اعتبارًا من عام 2024، وفقًا لشركة Fortune Business Insights.

إلى جانب بناء التقنيات الصوتية، تلعب Intron أيضًا دورًا محوريًا في أبحاث الكلام في إفريقيا، بعد أن دخلت مؤخرًا في شراكة مع Google Research ومؤسسة Bill & Melinda Gates وDigital Square في PATH لتقييم نماذج اللغات الكبيرة الشائعة (LLMs) مثل OpenAI’s GPT -4o، وGoogle’s Gemini، وAnthropic’s Claude في 15 دولة، لتحديد نقاط القوة والضعف ومخاطر التحيز أو الضرر في ماجستير إدارة الأعمال. وكل هذا في محاولة لضمان توفر النماذج المتوافقة ثقافيا للعيادات والمستشفيات الأفريقية.