Fun-ASR医疗场景探索：医生口述病历转录系统搭建
1. 引言
在现代医疗环境中，医生每天需要花费大量时间撰写和整理病历文档。传统的手动输入方式不仅效率低下，还容易因疲劳导致信息遗漏或错误。语音识别技术的快速发展为这一痛点提供了高效的解决方案。Fun-ASR 是由钉钉与通义联合推出的语音识别大模型系统，具备高精度、多语言支持和灵活部署能力，特别适合专业领域的语音转写任务。
本文将围绕Fun-ASR 在医疗场景下的应用实践，重点介绍如何利用其 WebUI 系统构建一个面向医生口述病历的自动化转录平台。通过该系统，医生可通过自然口语快速完成病历记录，系统自动将其转化为结构化文本，并支持后续编辑与归档，显著提升临床工作效率。
本系统由开发者“科哥”基于 Fun-ASR 模型二次开发并优化，已在多个基层医疗机构试点运行，取得了良好的反馈。
2. Fun-ASR WebUI 核心功能概览
Fun-ASR WebUI 提供了一套完整、用户友好的图形界面，便于非技术人员快速上手使用。系统共包含六大核心功能模块，针对医疗场景中的不同需求进行了适配优化。
| 功能 | 说明 | 医疗场景适用性 |
|---|---|---|
| 语音识别 | 单文件语音转文字 | 门诊录音、查房记录转写 |
| 实时流式识别 | 麦克风实时转录 | 手术中语音记录、床旁录入 |
| 批量处理 | 多音频批量识别 | 科室集中处理历史录音 |
| 识别历史 | 记录管理与检索 | 病历版本追溯与审核 |
| VAD 检测 | 语音活动检测 | 自动分割长段问诊录音 |
| 系统设置 | 模型与性能配置 | 医院本地化部署调优 |
这些功能共同构成了一个完整的医生口述病历数字化闭环流程，从语音采集到文本输出再到数据管理，均可在单一平台内完成。
3. 医疗场景下的关键实现路径
3.1 环境准备与系统启动
在医院内部服务器或工作站上部署 Fun-ASR WebUI 后，即可开始使用。推荐使用 GPU 加速以获得最佳性能。
bash start_app.sh启动成功后，访问以下地址：
- 本地访问:
http://localhost:7860 - 远程访问:
http://服务器IP:7860
建议在医院内网环境中部署，确保患者语音数据不外泄，符合医疗信息安全规范（如 HIPAA 或等保要求）。
3.2 语音识别：单次病历口述转录
这是最基础也是最常用的使用模式，适用于门诊结束后医生对一次接诊过程的总结性口述。
使用流程
- 上传音频
- 支持格式：WAV、MP3、M4A、FLAC
推荐使用 16kHz 采样率的 WAV 文件以保证清晰度
配置医疗专用参数
热词列表（关键！）
医疗术语往往发音相近或易被误识别，例如“阿司匹林”可能被识别为“阿斯匹林”。通过添加热词可显著提升准确率。
示例热词配置：高血压 糖尿病 冠心病 阿司匹林 肝功能异常 心电图 CT扫描 血常规
提示：可根据科室定制专属热词库，如儿科、骨科、神经内科等。
- 启用文本规整（ITN）
开启 ITN 可将口语表达自动转换为书面语，例如： - “今天三十八度五” → “体温38.5℃” - “吃了三天药” → “已服药3天”
这对于生成标准化病历至关重要。
- 开始识别并导出结果
识别完成后，系统会同时显示原始识别文本和规整后文本。医生可直接复制粘贴至电子病历系统（EMR），或导出为.txt/.docx文件存档。
3.3 实时流式识别：手术/查房现场语音记录
在某些高节奏场景下（如 ICU 查房、急诊抢救），医生无法事后补录，需边说边转写。
尽管 Fun-ASR 原生不支持流式推理，但 WebUI 通过VAD 分段 + 快速识别的方式模拟实现实时效果。
工作机制
- 使用浏览器麦克风持续录音
- VAD 检测到语音片段后自动切分（默认每段 ≤30秒）
- 每段立即送入 ASR 模型进行识别
- 结果逐段拼接并实时显示
⚠️ 注意：此为实验性功能，依赖网络延迟和 GPU 性能，建议在局域网环境下使用高性能显卡（如 NVIDIA A10/A100）。
医疗应用场景示例
- 手术主刀医生口述操作步骤：“现在进入腹腔，分离粘连组织……”
- 主任医师带领住院医查房时同步生成查房记录
3.4 批量处理：科室级病历集中转录
对于拥有大量历史录音的科室（如心理科、康复科），可使用批量处理功能一次性完成数十甚至上百个音频文件的转写。
操作要点
- 将所有录音文件按日期或患者编号命名后打包上传
- 统一设置目标语言为“中文”，开启 ITN 和热词
- 点击“开始批量处理”
系统将依次处理每个文件，并实时显示进度条和当前文件名。
输出选项
- 导出为 CSV：包含文件名、原始文本、规整文本、时间戳
- 导出为 JSON：便于程序化解析和集成 EMR 系统
- 下载 ZIP 包：含所有结果文件及元数据
实践建议
- 每批控制在 50 个以内，避免内存溢出
- 处理前统一重命名文件，格式建议：
患者ID_就诊日期_医生姓名.wav - 处理过程中保持设备供电稳定，避免中断
4. VAD 检测：智能分割长录音
医生一次口述可能持续数分钟甚至更久，中间夹杂停顿、咳嗽、翻页声等非语音内容。直接整体识别会影响准确率。
VAD（Voice Activity Detection）功能可自动检测音频中的有效语音片段，实现精准切分。
应用价值
- 自动剔除静音段，减少无效计算
- 提高识别速度和准确性
- 便于后期按“段落”进行编辑和标注
参数设置建议
| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| 最大单段时长 | 30000 ms（30秒） | 防止单段过长影响识别质量 |
| 静音阈值 | 默认 | 可根据环境噪音微调 |
典型工作流
- 医生录制一段 10 分钟的出院小结口述
- 使用 VAD 检测出 8 个有效语音片段
- 每个片段单独识别，再合并成完整文本
- 最终生成结构清晰、逻辑连贯的病历文档
5. 识别历史与数据管理
所有识别记录均会被自动保存至本地数据库，路径为webui/data/history.db，便于长期管理和审计。
核心功能
- 查看最近 100 条记录：包括 ID、时间、文件名、语言、识别结果摘要
- 关键词搜索：支持按患者姓名、疾病名称、药品名等关键词检索
- 查看详情：查看完整识别文本、使用的热词、ITN 设置等元信息
- 删除或清空记录：保护隐私，定期清理敏感数据
数据安全建议
- 定期备份
history.db文件 - 对数据库进行加密存储
- 设置访问权限，仅限授权医护人员查看
- 符合《个人信息保护法》和医疗数据合规要求
6. 系统设置与性能优化
为了适应不同硬件环境和医疗业务需求，Fun-ASR WebUI 提供了丰富的系统配置选项。
6.1 计算设备选择
| 设备类型 | 适用场景 |
|---|---|
| CUDA (GPU) | 推荐首选，速度快，适合并发处理 |
| CPU | 无独立显卡时可用，速度较慢 |
| MPS | Apple M系列芯片 Mac 设备专用 |
强烈建议医院部署配备 NVIDIA GPU 的服务器，以支持多医生同时使用。
6.2 模型与缓存管理
- 模型路径：可切换不同版本模型（如通用版 vs 医疗增强版）
- 清理 GPU 缓存：当出现 OOM 错误时优先尝试
- 卸载模型：长时间不用时释放内存资源
6.3 性能调优技巧
- 批处理大小设为 1：确保长音频识别稳定性
- 启用 FP16 推理（若支持）：提升 GPU 利用率
- 关闭不必要的后台程序：保障系统资源
7. 常见问题与应对策略
Q1: 识别速度慢怎么办？
A: - 确认是否启用 GPU（cuda:0） - 检查 GPU 显存是否充足（建议 ≥8GB） - 减少音频长度，优先处理短文件 - 避免多人同时使用同一服务实例
Q2: 医学术语识别不准？
A: - 添加完整热词列表（参考三甲医院常用术语表） - 使用高质量录音设备（推荐定向麦克风） - 避免医生语速过快或口音过重 - 可结合后处理规则引擎进行纠错
Q3: 出现 CUDA out of memory 错误？
A: - 点击“清理 GPU 缓存” - 重启应用释放内存 - 临时切换至 CPU 模式应急使用 - 升级显存或降低并发数
Q4: 如何提高整体识别准确率？
A: - 使用降噪耳机或录音笔采集音频 - 医生养成清晰、缓慢、分段口述的习惯 - 构建科室专属热词库并定期更新 - 结合人工校对形成反馈闭环，持续优化模型
8. 总结
Fun-ASR WebUI 作为一个开源、可本地部署的语音识别平台，在医疗场景中展现出强大的实用价值。通过合理配置和优化，它能够有效支撑医生口述病历的自动化转录，显著减轻文书负担，提升诊疗效率。
本文介绍了从环境部署、功能使用到性能调优的全流程实践方案，涵盖语音识别、实时转写、批量处理、VAD 分割、历史管理等多个维度，并结合医疗行业的特殊需求提出了针对性建议。
未来，随着更多垂直领域微调模型的推出（如“Fun-ASR-Medical”），以及与电子病历系统的深度集成，这类语音转录系统将在智慧医院建设中发挥更大作用。
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