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L’utilizzo in Sanità del riconoscimento automatico della scrittura a mano.

L’utilizzo in Sanità del riconoscimento automatico della scrittura a mano.

Analisi di Giancarlo De Leo, Consulente in Editoria Medico-Scientifica e  Sanità Digitale, Socio e Segretario dell’Osservatorio Sanità Digitale  dell’Associazione Italian Digital Revolution (AIDR).

Redazione. (Fonte: AIDR)

Il riconoscimento automatico della scrittura a mano, in inglese  Handwriting Recognition, anche noto come Handwritten Text Recognition  (HTR), si riferisce alla capacità di un software di interpretare la  scrittura a mano; essa può essere acquisita in diverse modalità: da  documenti cartacei o da immagini digitali, piuttosto che da fotografie  o dispositivi touch screen e scanner.
Tale attività, che per un essere umano è immediata in quanto  codificata all’interno del nostro cervello, è estremamente complicata  per un software a causa dell’enorme variabilità della scrittura a mano  a seconda dello scrivente, dell’alfabeto e della lingua di  riferimento. Inoltre tale attività soffre del cosiddetto Paradosso di  Sayre, secondo cui una parola corsiva, per essere trascritta, deve  essere prima segmentata in caratteri ma viceversa, per essere  segmentata in caratteri, deve essere prima trascritta.
In particolare si può distinguere l’offline HTR, in cui il testo da  riconoscere è disponibile in formato immagine e che rappresenta il  processo di conversione del testo presente in un’immagine in una  sequenza di lettere codificate che possono essere utilizzate da un  computer (in un formato chiamato machine-readable) e l’on-line HTR, in  cui il testo da riconoscere viene acquisito da un dispositivo tipo  tablet in tempo reale, e che ha lo stesso obiettivo finale  dell’offline HTR ma consente l’utilizzo di ulteriori informazioni  disponibili come la velocità di scrittura, la pressione e la dinamica  e che quindi fornisce risultati migliori.
I primi software per computer che affrontavano il problema del  riconoscimento della scrittura a mano sono stati realizzati all’inizio  degli anni ’60 (Guberman 1962) ma erano in grado di leggere solamente  i caratteri a mano isolati e non la scrittura corsiva; solamente alla  fine degli anni ’80 si sono realizzati software capaci di leggere  anche il corsivo e sono usciti i primi software commerciali.
Ad oggi tecniche basate su reti neurali, opportunamente ri-elaborate  grazie al paradigma del deep learning o apprendimento profondo, oppure  tecnologie brevettate da aziende italiane, basate su approcci  completamente innovativi, consentono di ottenere prestazioni molto  elevate, soprattutto se utilizzate in contesti specifici, anche se  esse sono ancora lontane dall’essere comparabili con quelle che  ottiene un essere umano.

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Utilizzo in Sanità
Le applicazioni in ambito sanitario di tale tecnologia possono essere  diverse, con vantaggi sia dalla parte dei medici che devono prendere  decisioni, che per i pazienti, i quali potrebbero avere tutti i dati  relativi alla loro situazione in un unico file digitale: la cartella  clinica digitale.
Infatti la principale applicazione nel settore sanitario riguarda la  conversione delle note e degli appunti presi dai medici durante le  varie fasi delle proprie attività su carta o su dispositivi di  acquisizione come tablet o smartphone in testo che sia machine  readable, e quindi immediatamente disponibile per i sistemi  informativi sanitari.
Il vantaggio principale dell’applicazione di tale tecnologia è quello  di utilizzare e di dare un significato a dei dati che altrimenti  potrebbero essere ignorati o non contestualizzati e che pertanto  difficilmente potrebbero rappresentare un valore aggiunto.
Inoltre il processo di acquisizione e di utilizzo di tali dati scritti  a mano, che ad oggi è quasi totalmente analogico poiché un operatore  umano manualmente trasferisce tali dati nel sistema informativo,  operazione che richiede ore se non giorni, diventerebbe estremamente  più efficace ed efficiente e richiederebbe il 60-70% in meno del tempo  necessario oggi per completare l’operazione.
Tale tecnologia in Italia è stata applicata con successo anche in  altri settori, come quello assicurativo, postale e bancario, per la  gestione di grandi volumi di documenti manoscritti relativi a  richieste di rimborsi, gestione sinistri, lettura automatica assegni e  indirizzi postali oppure formulari con una struttura predefinita.
Una tecnologia innovativa ed utile ai nostri professionisti della Sanità.

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