{"id":66124,"date":"2025-12-26T10:22:59","date_gmt":"2025-12-26T16:22:59","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=66124"},"modified":"2025-12-26T10:30:21","modified_gmt":"2025-12-26T16:30:21","slug":"google-presenta-medasr-un-modelo-de-reconocimiento-de-voz-especializado-en-el-ambito-medico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/google-presenta-medasr-un-modelo-de-reconocimiento-de-voz-especializado-en-el-ambito-medico\/","title":{"rendered":"Google presents MedASR, a voice recognition model specialized in the medical field"},"content":{"rendered":"
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La herramienta permite transcribir dictados cl\u00ednicos y conversaciones m\u00e9dico-paciente con terminolog\u00eda especializada y puede integrarse con modelos de IA generativa.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Google Health dio a conocer MedASR<\/strong>, un modelo de reconocimiento autom\u00e1tico de voz dise\u00f1ado espec\u00edficamente para el sector salud, cuyo objetivo es facilitar la transcripci\u00f3n precisa de dictados m\u00e9dicos y conversaciones cl\u00ednicas<\/strong>. La herramienta est\u00e1 orientada a desarrolladores que buscan crear aplicaciones de voz enfocadas en entornos sanitarios.<\/p>

MedASR se basa en la arquitectura Conformer<\/strong> y fue entrenado con aproximadamente 5,000 horas de audio m\u00e9dico previamente desidentificado<\/strong>, que incluyen dictados de profesionales de la salud y di\u00e1logos cl\u00ednicos reales. El conjunto de datos abarca distintas especialidades, como radiolog\u00eda, medicina interna y medicina familiar, lo que permite al modelo manejar vocabulario t\u00e9cnico y contextos cl\u00ednicos complejos.<\/p>

El modelo cuenta con 105 millones de par\u00e1metros<\/strong>, acepta audio monoaural a 16 kHz y genera transcripciones en texto. De acuerdo con Google Health, MedASR est\u00e1 optimizado para tareas de dictado m\u00e9dico y transcripci\u00f3n cl\u00ednica, en contraste con los modelos de reconocimiento de voz de uso general.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Entre los usos previstos se encuentra la transcripci\u00f3n de reportes radiol\u00f3gicos<\/strong>, que suelen incluir t\u00e9rminos anat\u00f3micos y patol\u00f3gicos especializados, as\u00ed como la documentaci\u00f3n cl\u00ednica<\/strong>, mediante la conversi\u00f3n de conversaciones entre m\u00e9dicos y pacientes en texto que puede utilizarse para elaborar notas m\u00e9dicas.<\/p>

Adem\u00e1s, MedASR est\u00e1 pensado como un modelo base que puede ajustarse a contextos espec\u00edficos mediante procesos de entrenamiento adicional. Esto permitir\u00eda adaptarlo, por ejemplo, a distintos acentos del ingl\u00e9s, a entornos con ruido, a hardware de grabaci\u00f3n de menor calidad o a la incorporaci\u00f3n de vocabulario m\u00e9dico adicional no incluido en el entrenamiento original.<\/p>

Google tambi\u00e9n destaca que MedASR puede integrarse con modelos de inteligencia artificial generativa<\/strong>, como MedGemma, para desarrollar aplicaciones m\u00e1s avanzadas. En este tipo de flujos de trabajo, la herramienta convierte el audio cl\u00ednico en texto, que posteriormente puede utilizarse para generar res\u00famenes, responder preguntas o elaborar notas cl\u00ednicas estructuradas, como el formato SOAP (Subjetivo, Objetivo, Evaluaci\u00f3n y Plan).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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GOOGLE<\/strong><\/p>

https:\/\/developers.google.com\/health-ai-developer-foundations\/medasr<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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