L’utilizzo in Sanità del riconoscimento automatico della scrittura a mano

di Giancarlo De Leo, Consulente in Editoria Medico-Scientifica e
Sanità Digitale, Socio e Segretario dell’Osservatorio Sanità Digitale
dell’Associazione Italian Digital Revolution (AIDR)

Il riconoscimento automatico della scrittura a mano, in inglese
Handwriting Recognition, anche noto come Handwritten Text Recognition
(HTR), si riferisce alla capacità di un software di interpretare la
scrittura a mano; essa può essere acquisita in diverse modalità: da
documenti cartacei o da immagini digitali, piuttosto che da fotografie
o dispositivi touch screen e scanner.
Tale attività, che per un essere umano è immediata in quanto
codificata all’interno del nostro cervello, è estremamente complicata
per un software a causa dell’enorme variabilità della scrittura a mano
a seconda dello scrivente, dell’alfabeto e della lingua di
riferimento. Inoltre tale attività soffre del cosiddetto Paradosso di
Sayre, secondo cui una parola corsiva, per essere trascritta, deve
essere prima segmentata in caratteri ma viceversa, per essere
segmentata in caratteri, deve essere prima trascritta.
In particolare si può distinguere l’offline HTR, in cui il testo da
riconoscere è disponibile in formato immagine e che rappresenta il
processo di conversione del testo presente in un’immagine in una
sequenza di lettere codificate che possono essere utilizzate da un
computer (in un formato chiamato machine-readable) e l’on-line HTR, in
cui il testo da riconoscere viene acquisito da un dispositivo tipo
tablet in tempo reale, e che ha lo stesso obiettivo finale
dell’offline HTR ma consente l’utilizzo di ulteriori informazioni
disponibili come la velocità di scrittura, la pressione e la dinamica
e che quindi fornisce risultati migliori.
I primi software per computer che affrontavano il problema del
riconoscimento della scrittura a mano sono stati realizzati all’inizio
degli anni ’60 (Guberman 1962) ma erano in grado di leggere solamente
i caratteri a mano isolati e non la scrittura corsiva; solamente alla
fine degli anni ’80 si sono realizzati software capaci di leggere
anche il corsivo e sono usciti i primi software commerciali.
Ad oggi tecniche basate su reti neurali, opportunamente ri-elaborate
grazie al paradigma del deep learning o apprendimento profondo, oppure
tecnologie brevettate da aziende italiane, basate su approcci
completamente innovativi, consentono di ottenere prestazioni molto
elevate, soprattutto se utilizzate in contesti specifici, anche se
esse sono ancora lontane dall’essere comparabili con quelle che
ottiene un essere umano.

Utilizzo in Sanità
Le applicazioni in ambito sanitario di tale tecnologia possono essere
diverse, con vantaggi sia dalla parte dei medici che devono prendere
decisioni, che per i pazienti, i quali potrebbero avere tutti i dati
relativi alla loro situazione in un unico file digitale: la cartella
clinica digitale.
Infatti la principale applicazione nel settore sanitario riguarda la
conversione delle note e degli appunti presi dai medici durante le
varie fasi delle proprie attività su carta o su dispositivi di
acquisizione come tablet o smartphone in testo che sia machine
readable, e quindi immediatamente disponibile per i sistemi
informativi sanitari.
Il vantaggio principale dell’applicazione di tale tecnologia è quello
di utilizzare e di dare un significato a dei dati che altrimenti
potrebbero essere ignorati o non contestualizzati e che pertanto
difficilmente potrebbero rappresentare un valore aggiunto.
Inoltre il processo di acquisizione e di utilizzo di tali dati scritti
a mano, che ad oggi è quasi totalmente analogico poiché un operatore
umano manualmente trasferisce tali dati nel sistema informativo,
operazione che richiede ore se non giorni, diventerebbe estremamente
più efficace ed efficiente e richiederebbe il 60-70% in meno del tempo
necessario oggi per completare l’operazione.
Tale tecnologia in Italia è stata applicata con successo anche in
altri settori, come quello assicurativo, postale e bancario, per la
gestione di grandi volumi di documenti manoscritti relativi a
richieste di rimborsi, gestione sinistri, lettura automatica assegni e
indirizzi postali oppure formulari con una struttura predefinita.
Una tecnologia innovativa ed utile ai nostri professionisti della Sanità.

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