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조성환 (온택트헬스) 천유화 (연세대학교) 이정민 (연세대학교) 김찬용 (연세대학교) 하성민 (온택트헬스) 장혁재 (온택트헬스)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,674 - 2,678 (5page)

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In emergency situations, emergency medical technicians (EMTs) share treatment situations with hospitals by writing prehospital patient care charts. However, EMTs often struggle with writing these charts due to the demanding nature of tasks such as on-site treatment of emergency patients, hospital selection, and transportation. Moreover, they frequently rely on memory after the emergency situation has finished, resulting in incomplete chart or information loss. In this paper, to enable EMTs to focus on emergency activities, we implemented a natural language processing model based on voice data for STS. The system comprises data collection, preprocessing, and classification components. The spoken voice data is used to map elements of the prehospital patient care chart to transcription codes, automatically transcribing EMTs" activity information onto the chart. Experimental results demonstrated an accuracy of 93% in classifying transcription codes.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 구현
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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