近年来，智能语音技术在医疗领域的应用越来越广泛，借助互联网大数据的不断发展，语音技术也从最初的语音识别逐步转向智能化的语音辅助。智能语音技术作为医生诊疗过程中的辅助助手，以其快速、准确、出错率少的特点，帮助医生处理了大量冗杂，繁琐的重复性劳动，大大减轻了医护工作者们的负担。
随着技术的不断完善和创新，我们有理由相信，以语音为媒介的人机交互很可能会成为下一代医疗行业最有意义的交互方式。
语音设备作为助手辅助治疗
语音技术在医疗领域的应用，最先是用来解决医疗过程中存在的各种问题。
比如，美国的一家公司就利用语音识别技术发明了一种入耳式语音设备，通过这种设备，外科医生可以直接和设备内的病人的电子病历进行对话，并能够得到比询问患者本人更加精确的回答。这种设备为以后的病历电子化打下了基础，让临床医生节省出大量的时间，有效解决了长期以来医生短缺的问题。
Aiva Health公司推出了一款让病人可以通过程序软件与医护人员进行沟通的语音软件，同时护士还可以通过该程序进行护理工作的相关安排，或管理日程，管理人员也可以通过该程序的后台查询医疗工作进展，并对医疗设备进行管理，使老年人的护理工作变得更为便捷。
同时语音识别技术还能够识别医疗场景下的碎片化声音，比如咳嗽、帕金森综合症、以及某些自闭症患者的语言，并将这些断断续续的信息变成可以理解的语言。由交流障碍引起的社交孤立是一个很严重的社会问题，交流和社交障碍会对一些人的生活带来毁灭性打击，甚至引发其他一些健康隐患，比如抑郁或者早逝。如果这项技术真的能实现，它将会是一项重大突破，并改变很多人的生活。
语音识别技术在医疗领域最重要的应用，是电子病历的建立
医护人员紧缺，医疗系统工作繁杂，医护人员需要从事大量的重复的，基础性工作，一直是医疗行业亟待解决的问题之一。随着语音识别技术催生了电子病历的出现，能够有效减少医护人员的工作量，于是越来越多的医疗服务提供商加大了对语音识别技术的投资。
首先是亚马逊推出的Alexa应用平台，可以回答相关医疗问题，帮助用户与护理人员进行沟通，在紧急情况下还可以发送警报。在电子病历方面，Alexa可以实现高效地信息录入，可以帮助医生迅速准确地查看患者的疾病信息以及药物用量等情况。
谷歌通过分析216221份住院病例，涉及到114003名病人以及超过460亿个数据点，为各种临床情景创建准确和可扩展的预测。在此基础上，谷歌正在开发用于临床记录的语音识别系统，能够利用深度学习模型识别电子病历，针对医疗信息的提取和分析，改善电子健康记录的语音转录过程。
我国发展效果较好的语音电子病历系统是北京协和医院的口腔科语音电子病历系统。医生在接诊的过程中只需要以口述的方式说出患者的病情，电脑上就会自动生成结构化的电子病历，之后医生只需要根据具体情况进行修改和确认，就可以打印提供给患者，同时进行电子存档。
语音识别技术需要克服的挑战
目前语音识别技术在医疗方面的贡献目前还比较有限，这是因为语音技术的准确性和安全性两个主要问题尚未得到有效解决。
首先是准确性的问题，机器对语音的识别和转化，目前的技术受医生的口音，用语习惯，环境或数据库的影响还比较大，电子病历语音转录的准确性，来自各方的担忧在过去几年一直阻碍着医学转录整体质量的提升。
增强语音转录的准确性，最主要的是扩充语音系统的数据库和自定义词库，此外，还要加入专业术语的识别模型。让系统囊括不同地域，不同语种的的发音，才能够保证语音转化为文字的统一性准确性，不目前科大讯飞获取用户海量的词汇作为训练，将语音识别的正确率控制在97％，但这仅对中文而言，要实现跨语言识别，还需要进一步提升数据库。
其次是安全性问题，电子病历包含了患者所有的个人信息，涉及自身隐私，同时也是医院的保密信息。这些信息在通过网络进行传输前，其本身的安全性和保密性必须得到保证才能有效防止数据在传输的过程中被非法窃取或恶意泄露。
加强电子病历的安全性，除了要不断加强医院系统服务器的稳定性和可靠性之外，还需要严格控制电子病历系统的访问权限，比如说将密码登录改为指纹认证，或者密钥登录等方式，便于追责，提高医护人员的安全意识，从而加强系统的保密性。这些问题都需要强有力的技术手段作为支持。
