</ Система ИИ-транскрибации аудио для сети частных клиник >

Мы разработали и внедрили интеллектуальную систему распознавания речи, которая автоматически переводит аудиозаписи приемов врачей в текстовый формат. Это решение позволило сети частных клиник оптимизировать работу медицинского персонала, сократить время на заполнение карт пациентов

70%

Снижение стоимости транскрибации

Увеличение скорости обработки данных

100%

Защита врачебной тайны

Клиент

Региональная сеть частных клиник и диагностических центров в нескольких регионах. Предлагает комплексную диагностику и сопровождение, объединяя современные технологии и специалистов. Около 30 центров.

«Медэксперт»

Сотрудничаем с 2024 года

Сайт клиента

"Внедрение собственного ИИ-конвейера кардинально изменило наш подход к Big Data. Мы не только обезопасили данные пациентов, но и получили мощный инструмент для контроля качества приемов. Окупаемость железа превзошла все расчеты."

Директор по развитию

Алексей

Цифровизация данных в частной медицине

Заказчиком выступила крупная региональная сеть клиник и диагностических центров, объединяющая около 30 филиалов. Компания исторически делает ставку на накопление больших данных для последующего применения методов Data Science и глубокой аналитики. Главной целью проекта стала трансформация огромных массивов аудиоинформации — записей телефонных разговоров, диалогов администраторов и приемов врачей — в структурированный текстовый формат. Предпосылкой к старту послужила острая необходимость хранить информацию в компактном виде, пригодном для машинного обучения. При этом использование внешних облачных сервисов было категорически неприемлемо из-за высоких рисков утечки чувствительной информации и нарушения строгих стандартов врачебной тайны. Требовалось создать полностью автономный конвейер.

Запрос клиента: Безопасная оцифровка терабайтов аудио

Заключался в отказе от сторонних сервисов транскрибации, которые работали медленно, стоили дорого и создавали угрозу утечки персональных данных пациентов. Компании требовалось перевести тысячи часов ежедневных разговоров в текст, сохранив всю инфраструктуру строго внутри закрытого корпоративного контура. Ручная обработка или облачные API не подходили из-за огромных объемов и требований безопасности.

Решение: Разработка локального MVP за 3 месяца

Команда инженеров спроектировала архитектуру высоконагруженного конвейера обработки аудио на базе собственных серверных мощностей заказчика. Методология включала закупку производительного оборудования, развертывание нейросетевой модели и написание RESTful API для интеграции с CRM. Запуск базовой версии позволил сразу начать автоматический перевод голоса в текст с последующей NLP-коррекцией.

Стек: Python, Whisper, PostgreSQL, NLP, PHP, Vue

Был утвержден для обеспечения максимальной производительности на GPU NVIDIA RTX 3090. Ядром системы стала оптимизированная модель OpenAI Whisper, гарантирующая высокую точность распознавания речи. Python использовался для серверной логики, а PostgreSQL — для надежного хранения текстов. Дополнительный слой NLP-моделей внедрен для семантического анализа и исправления ошибок сырой транскрибации.

Эффект: Снижение стоимости транскрибации на 70%

Превзошел изначальные ожидания: себестоимость обработки одной минуты аудио оказалась в 7 раз ниже по сравнению с тарифами внешних подрядчиков. Скорость конвертации данных выросла в три раза — теперь одна видеокарта стабильно обрабатывает более 100 часов записей в сутки. Главным достижением стало обеспечение стопроцентной защиты врачебной тайны, так как ни один байт информации не покидает пределы локальной сети клиники, а готовые тексты сразу поступают в базу для аналитики.

В планах - Масштабирование ИИ на все филиалы

Предусмотрено подключение к системе новых медицинских подразделений сети. Мы готовимся кратно увеличить объем оцифровки уникальной аудиоинформации, собранной на реальных приемах. Это позволит обучать более сложные предиктивные модели, улучшать сервис и выводить аналитику на новый уровень точности в ближайший год.

Запустите автономную аналитику прямо сейчас

Технологии локального распознавания речи достигли той стадии зрелости, когда их внедрение окупается за считанные месяцы. Не откладывайте оптимизацию: автоматизация рутины высвободит ресурсы вашей команды и защитит корпоративные данные от утечек.

обсудить проект

</ Наша команда >

Юлия

Специалист по работе с клиентами. Искренне любит общение, ценит доверие и заботится, чтобы каждый клиент чувствовал внимание, поддержку и уверенность в своём выборе. И еще ведет рубирку "ТехноИнвестор" в нашем корпоративном блоге

@jamcaj

Виталий

Ведущий разработчик. Отвечает за архитектуру проектов и внедрение инновационных решений. Специализируется на ИИ и вдохновляется современными технологиями разработки и автоматизации. Ведет рубрику "ТехноКодер" в корпоративном видеоблоге

@eva3613

Владимир

UX-дизайнер. Разрабатывает понятные и эстетичные интерфейсы, заботясь о логике, удобстве и визуальной целостности каждого цифрового решения компании. Ведет рубрику "ТехноДизайнер" в корпоративном видеоблоге

@XerucuS

Михаил

Разработчик и эксперт в области ИИ. Разрабатывает Telegram и WhatsApp ботов, внедряет CRM и автоматизацию, применяя AI-технологии для оптимизации UX/UI и роста проектов.

@Oerby2

Наталья

Юрист. Гарантирует клиентам юридическую надёжность и прозрачность сотрудничества, контролирует договоры и защищает интересы на каждом этапе взаимодействия с компанией

@assa13nv

Владимир

Представитель Лаборатории в США (Флорида). Разработчик.

@vlad_bykanov

Игорь

Руководитель и бизнес-консультант. Разработчик ERP/CRM и автоматизации процессов. Техноевангелист - помогает клиентам развивать бизнес с помощью современных технологий и решений.

@lhtsu

</ Контакты >

с 2001 года

более 1000 уникальных клиентов

предприятий и частных лиц

Коммерческий отдел: +7 (473) 2-000-256
Технический отдел: +7 (473) 2-000-512

Адрес: 394005, г. Воронеж,
ул.Владимира Невского, д. 31, офис 1

ООО «ЛВТ»
ИНН 3662772837 | КПП 366201001
ОГРН 1193668008247
Св-во 36 № 003661466 от 14.02.2014
ОКВЭД 70.22

р/с 40702810513000032573
в Центрально-Черноземный
банк ПАО СБербанк г.Воронеж
БИК 042007681
к/с 30101810600000000681

СПИСОК ДОКУМЕНТОВ

Как доехать

Перепечатка материалов с сайта разрешена только с размещением прямой ссылки на сайт. Данный сайт не является публичной офертой.

</ Система ИИ-транскрибации аудио для сети частных клиник >

Клиент

Цифровизация данных в частной медицине

Запрос клиента: Безопасная оцифровка терабайтов аудио

Решение: Разработка локального MVP за 3 месяца

Стек: Python, Whisper, PostgreSQL, NLP, PHP, Vue

Эффект: Снижение стоимости транскрибации на 70%

В планах - Масштабирование ИИ на все филиалы

Запустите автономную аналитику прямо сейчас

</ Наша команда >

Юлия

Виталий

Владимир

Михаил

Наталья

Владимир

Игорь

</ Контакты >

Как доехать

Расскажите о вашем проекте