Как ИИ распознает сложную латынь и medical-термины

В медицине точность — это вопрос жизни и смерти. Когда лектор на кафедре фармакологии бегло произносит «Lysis osmotica» или диктует сложные названия цефалоспоринов третьего поколения, обычные модели распознавания речи (вроде базового Whisper от OpenAI) часто превращают запись в фонетический хаос.

Почему обычный ИИ пасует перед медициной?

Большинство нейросетей обучаются на текстах из интернета: новостях, соцсетях и субтитрах к фильмам. Там латинские термины и специфические аббревиатуры вроде МКБ-10 встречаются крайне редко.

Как мы решили эту проблему в Lexis AI:

1. Профильный датасет: Мы дообучили нашу SOTA-модель на миллионах страниц верифицированных медицинских учебников, монографий и словарей.
2. Контекстуальный фильтр: Система понимает тему лекции. Если контекст — антибиотики, ИИ будет отдавать приоритет латинским названиям бактерий и химических соединений.

Теперь точность распознавания узкоспециализированной латыни превышает 99%, что подтверждено внутренними тестами на базе материалов РНИМУ им. Н.И. Пирогова.