Automatiserad kvalitetsbedömning av SOS samtal Frida Hermansson-TUCAP
Automatiserad kvalitetsbedömning av SOS samtal Bakgrund Lösningar Tankar och slutsatser
Bakgrund
Bakgrund: Introduktion Hur kan vi göra kvalitetsutvecklingen av SOS-samtal mer effektiv? Förstudie vid TUCAP-Lindholmen Science Park during våren 2016
Bakgrund: Introduktion Ungefär 900 000 samtal kommer in till 112:s vårdprioritering per år Idag: Ett urval av samtalen analyseras manuellt Möjlig framtid: Samtalen transkriberas automatiskt på operatörens skärm och analyseras sedan beroende på vissa indikatorer Kvalitetsindikatorerna (KI-protokollet) baseras på Katarina Bohms (KI) arbete Exempel: Beskrivs problem angående andning-cirkulation-medvetande inom 30 sekunder? Kan inringaren svara på operatörens frågor?
Bakgrund: Syfte och mål Studiens syfte var att ge SOS Alarm förslag på mjukvarulösningar som skulle kunna hjälpa dom att effektivisera deras kvalitetsutveckling. Studiens mål var: Lista idag tillgängliga mjukvarulösningar Utvärdera de olika lösningarna Rangordna de olika lösningarna
Bakgrund: Mjukvarulösningar Transkribering Textanalys Intonationsanalys
Mjukvarulösningar
Mjukvarulösningar: Transkribering Tal till text Används idag ofta för diktering inom sjukvården
Mjukvarulösningar: Transkribering Tal till text Används idag ofta för diktering inom sjukvården
Mjukvarulösningar: Transkribering Vi hittade ingen tillgänglig transkriberingsteknik för samtal på svenska Ordlistan måste anpassas Idag måste varje mening avslutas med ordet punkt Transkribering fungerar bäst när tekniken anpassats efter en profil Profilen skapas genom att läsa förutbestämda texter- ca 2,5 h per profil Mjukvaran tränas samtidigt som den används Innebär att den antagligen bara kommer att fungera för operatören
Mjukvarulösningar: Transkribering 3 utvecklare/återförsäljare kontaktades 1 sa att det skulle kunna vara möjligt att utveckla deras produkt för samtal SOS Alarm måste spara deras samtal så att det går att separera inringare från operatör Dom uppskattar en överensstämmelse på ungefär 98-99 %
Mjukvarulösningar: Transkribering
Mjukvarulösningar: Textanalys NaturalLanguage Processing (NLP) Interaktionen mellan datorer och mänskliga språk Det är svårt att översätta mänskligt språk till något en dator kan förstå Samma information kan ha olika mening Exempel: Bob såg en man på berget med ett teleskop
Mjukvarulösningar: Textanalys
Mjukvarulösningar: Textanalys Kandidatarbete vid Chalmers Automatized Analysis of Emergency Calls using Natural Language Processing Dom tittade på Intersystems iknow och andra NLP-produkter Slutsatser: Man kan klassificera samtal mha NLP Man kan svara på frågor KI-protokollet måste anpassas
Mjukvarulösningar: Intonationsanalys Teknik för att detektera känslor
Mjukvarulösningar: Intonationsanalys Teknik för att detektera känslor
Mjukvarulösningar: Intonationsanalys Skulle kunna användas för att detektera operatörens känslor under samtalet Stress Ilska Mästrande Intonation beror antagligen på språket Behöver anpassas till svenska SOS Alarm måste spara samtalet så att det går att separera inringaren från operatören
Några tankar
Några tankar Teknikerna skulle främst kunna användas för att identifiera samtal som behöver tittas noggrannare på Plus: Man analyserar bara samtal som man misstänker har en låg kvalitet Minus: Teknikerna måste utvecklas SOS Alarm måste anpassa sin teknik och kvalitetsindikatorer Transkribering tillsammans med textanalys skulle antagligen ha störst effekt Intonationsanalys skulle kunna användas separat eller tillsammans med de två andra teknikerna