La reconnaissance vocale est intégrée dans presque tous les aspects de la vie moderne, mais il existe encore un grand écart : Les locuteurs de langues minoritaires ainsi que ceux ayant des accents prononcés ou des troubles de la parole comme le bégaiement ont généralement moins de facilité à utiliser des outils de reconnaissance vocale permettant de contrôler des applications, de transcrire ou d’automatiser des tâches, notamment. Tobi Olatunji, fondateur et PDG de la start-up de reconnaissance vocale clinique Intron Health, veut combler cette lacune.
Il affirme qu’Intron possède la plus grande base de données cliniques de discours en Afrique, avec son algorithme formé sur 3,5 millions de clips audio (16,000 heures) provenant de plus de 18,000 contributeurs, principalement des praticiens de santé, représentant 29 pays et 288 accents. Olatunji déclare que le fait de tirer la majorité de ses contributeurs du secteur de la santé assure que les termes médicaux sont prononcés et capturés correctement pour ses marchés cibles. “Parce que nous nous sommes déjà entraînés sur de nombreux accents africains, il est très probable que la performance de base de leur accès sera bien meilleure que tout autre service qu’ils utilisent”, a-t-il déclaré.
L’intérêt de Olatunji pour la technologie de santé découle de deux aspects de son expérience. Tout d’abord, il a été formé et a exercé comme médecin au Nigeria, où il a constaté de première main les inefficacités du système de ce marché, y compris la quantité impressionnante de paperasse à remplir et la difficulté de tout suivre. “Quand j’étais médecin, au Nigeria, même pendant mes études de médecine et même maintenant, je m’irrite facilement de faire une tâche répétitive qui ne mérite pas d’effort humain”, a-t-il dit.
“Je me demande toujours comment nous pouvons faire les choses mieux? Comment pouvons-nous rendre la vie plus facile pour les médecins? Peut-on retirer certaines tâches et les décharger sur un autre système pour que le médecin puisse passer son temps à faire des choses qui sont très précieuses?”
Dans le but de résoudre ce problème plus fondamental : comment améliorer la saisie de données de base des médecins, l’écriture, en travaillant mieux. Au début, l’entreprise a examiné des solutions tierces pour automatiser des tâches telles que la prise de notes et intégrer les technologies existantes de discours en texte dans son programme EMR. Cependant, il y avait beaucoup de problèmes en raison de la constante mauvaise transcription. Il est devenu clair pour Olatunji que des accents africains forts et la prononciation de termes médicaux complexes rendaient l’adoption d’outils de transcription étrangers existants impraticable.
C’est de là qu’est née la technologie de reconnaissance vocale d’Intron Health, capable de reconnaître les accents africains et qui peut être intégrée aux EMR existants. L’outil a jusqu’à présent été adopté dans 30 hôpitaux de cinq marchés, dont le Kenya et le Nigeria. Il y a eu certains résultats positifs immédiats. Dans un cas, Olatunji a dit, Intron Health a aidé à réduire le temps d’attente pour les résultats de radiologie dans l’un des plus grands hôpitaux d’Afrique de l’Ouest de 48 heures à 20 minutes.
En ce qui concerne l’avenir, la startup explore de nouvelles frontières de croissance soutenues par un tour de pré-semence de 1,6 million $, dirigé par Microtraction, Plug and Play Ventures, Jaza Rift Ventures, Octopus Ventures, Africa Health Ventures, OpenseedVC, Pi Campus, Alumni Angel, BakerBridge Capital, ainsi que plusieurs investisseurs providentiels. Intron Health fait partie du nombre croissant de startups d’IA générative dans l’espace médical, comme DAX Express de Microsoft, qui réduisent les tâches administratives pour les cliniciens en générant des notes en quelques secondes.
