In der medizinischen Dokumentation zählt jedes Wort. Ein falsch erkannter Begriff kann die Bedeutung einer Diagnose verändern oder wichtige Behandlungsdetails verfälschen. Deshalb haben wir bei der Entwicklung unserer KI-gestützten Diktierlösung die führenden Spracherkennungs-APIs auf Herz und Nieren geprüft.

Präzision ist kein Luxus – sie ist die Grundlage vertrauenswürdiger medizinischer Dokumentation.

Word Error Rate: Die entscheidende Kennzahl

Die Word Error Rate (WER) misst, wie viele Wörter eine Spracherkennung falsch transkribiert. Je niedriger, desto besser. Besonders für deutschsprachige medizinische Fachbegriffe ist eine niedrige Fehlerrate unverzichtbar. Unser Vergleich der führenden Anbieter für deutsche Sprache:

API	Word Error Rate (Deutsch)
Apple Transcription API	~8%
OpenAI Transcription API	~3%

Der Unterschied mag auf den ersten Blick gering erscheinen – doch in der Praxis bedeutet das: Bei einer typischen Konsultation mit 500 Wörtern produziert eine 8%-WER etwa 40 Fehler, während eine 3%-WER nur 15 Fehler verursacht.

Unsere Entscheidung

Für Psynex haben wir uns für die OpenAI Transcription API entschieden. Die um fast zwei Drittel niedrigere Fehlerrate bedeutet:

Weniger Nachkorrektur für Ärzte und medizinisches Personal
Höhere Zuverlässigkeit bei Fachterminologie
Bessere Dokumentationsqualität für Patientenakten

Gerade im deutschsprachigen Raum, wo zusammengesetzte Fachbegriffe und medizinische Terminologie die Spracherkennung vor besondere Herausforderungen stellen, macht dieser Genauigkeitsvorsprung einen spürbaren Unterschied im klinischen Alltag.

Warum die Wahl der richtigen Transkriptions-API entscheidend ist

Word Error Rate: Die entscheidende Kennzahl

Unsere Entscheidung

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