(HealthTech Wire / Interview) - Was tun, wenn eine standortübergreifende Plattform für Spracherkennung etabliert werden soll, die Netzwerkkapazität aber begrenzt ist? An der Evangelischen Stiftung Augusta werden die Sprachprofile seit der campusweiten Einführung von SpeechMagic Solution Builder 2.0 teilweise über einen Caching-Server zur Verfügung gestellt. Das schont das Netzwerk und die Nerven der Nutzer, sagt IT-Leiter Andreas Kaysler.
Seit wann nutzt die Evangelische Stiftung Augusta Spracherkennung?
Wir haben bereits im Jahr 2005 eine radiologische Campus-Lizenz angeschafft und später auch in anderen Abteilungen Spracherkennung eingeführt. Bisher waren das aber alles Insellösungen, verteilt auf unsere insgesamt drei Standorte.
Warum wollten Sie den Status quo ändern?
Da bei uns ohnehin ein Wechsel des Klinikinformationssystems anstand, bot es sich an, sich in diesem Zusammenhang auch der Spracherkennung anzunehmen. Eine zentrale Plattform, die alle drei Standorte umfasst, hat viele Vorteile, vor allem weil ein gemeinsamer Schreibdienst eingesetzt werden kann, der die mit Offline-Spracherkennung erstellten Diktate standortübergreifend abarbeiten kann. Auch die Wartung und der technische Support werden einfacher. Unabhängig vom Thema Zentralisierung hat der Nuance SpeechMagic Solution Builder 2.0 außerdem diverse neue Features für die strukturierte Dokumentenerstellung. Es gab also mehrere gute Argumente, die für eine Vereinheitlichung der Spracherkennung auf Basis von Solution Builder 2.0 sprachen.
Was waren die Schwierigkeiten bei dem Projekt?
Das Grundproblem war, dass wir zwischen den Standorten einen 100 MBit/s-Richtfunkstrecke nutzen. Hier bestand die Gefahr einer Überlastung, wenn zu viele Nutzer die im zentralen Rechenzentrum am Klinikum Bochum-Mitte abgelegten Sprachprofile zeitgleich laden. Bei insgesamt 350 Nutzern von Spracherkennung ist eine solche Überlastung schon ein reales Szenario.
Wie haben Sie dieses Problem gelöst?
Wir haben zusammen mit Nuance einen Caching-Server installiert, der im Moment am Standort Linden, demnächst dann am Standort Hattingen steht. Dieser Server hält die vor Ort benötigten Sprachprofile vorrätig und entlastet so die Standleitung.
Wie funktioniert das genau?
Das Prinzip ist relativ simpel. Die Originale der Sprachprofile liegen im Rechenzentrum am Hauptstandort Bochum-Mitte. Auf dem Caching-Server werden Kopien dieser Profile gespeichert, wobei die beiden Server jeweils nachts synchronisiert werden, damit überall aktuelle Profile vorliegen. Die Ärzte in den Nebenstandorten laden ihre Profile dann nicht mehr über die Richtfunkstrecke, sondern direkt vom lokalen Server.
Wie spüren die Nutzer diese Konstruktion im Alltag?
Sie spüren es insofern, als sie zu jederzeit einen schnellen und flexiblen Zugriff auf die Spracherkennung haben, ohne dass es zum Beispiel in Stoßzeiten am Morgen zu netzwerkbedingten Verzögerungen kommt. Das ist nicht zu unterschätzen. Es geht ja nicht nur darum, sein Sprachprofil einmal am Tag am Stationsrechner zu laden. Viele Ärzte diktieren an unterschiedlichen Rechnern und laden ihre Profile entsprechend mehrfach am Tag. Wenn das jedes Mal mehrere Minuten dauern würde, wäre das untragbar. Nehmen Sie die chirurgische Ambulanz. Dort diktieren die Ärzte ihre Befunde direkt in die Online-Spracherkennung, wobei mehrere Kollegen von Zimmer zu Zimmer wechseln. Hier müssen also sehr häufig Sprachprofile geladen werden, und das klappt dank Caching-Server ohne Verzögerung.
Welche Alternativen hatten Sie?
Es gab letztlich keine diskutablen Alternativen. Der Caching-Server war für uns die optimale Lösung, um Spracherkennung flexibel und schnell an allen Standorten zu nutzen. Prinzipiell hätte man darüber nachdenken können, auf ein leistungsfähigeres Netzwerk zu wechseln. Nur für die Spracherkennung hätte das aber keinen Sinn gemacht, weil es indiskutabel teuer geworden wäre. Die andere Variante wäre gewesen, bei den alten dezentralen Installationen zu bleiben. Dann hätten wir aber auf die Vorteile einer gemeinsamen Plattform verzichten müssen, und das wollten wir nicht.
Herr Kaysler, vielen Dank für Ihre Zeit! (HTW)
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Dieser Artikel wurde im GoDirect: Nuance Spracherkennung unter www.healthtechwire.de/nuance veröffentlicht.
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Quelle: HealthTech Wire
