Attendi wil met spraaktechnologie dossiervorming eenvoudiger maken

Startup Attendi wil verslaggeving en administratie mogelijk maken door middel van spraaktechnologie in combinatie met machine learning. Het bedrijf werd opgericht medio 2019 en ontwikkelt de spraaktechnologie, specifiek getraind op toepassingen in de zorg, in eigen huis. In gesprek met medeoprichter Diederik de Rave over hoe spraaktechnologie de druk op de zorgsector hopelijk kan verlichten.

Met een moeder die destijds bestuurder was van een thuiszorgorganisatie, gingen de gesprekken aan tafel bij het gezin De Rave vaak over het grillen van zorgkantoor, dossiervoering, de productcodes van de gemeente en hoe omslachtig de zorg kan zijn. “Toen ik als 17-jarige medewerker ging meewerken aan de implementatie van een nieuw ECD, merkte ik in de praktijk hoe log en moeizaam de ICT-systemen aansluiten bij de behoeften van zorgprofessionals. Een computerscherm en toetsenbord passen niet bij het leveren van zorg bij mensen thuis, dat past bij mensen die werken op een kantoor en daar leek het programma ook voor gemaakt.”

Fast forward naar 2019. Diederik de Rave ontmoet tijdens een reis in Zuid-Amerika Berend Jutte, die een achtergrond in data science heeft en als ondernemer inmiddels verschillende projecten in de gezondheidszorg had uitgevoerd. “We besloten na die reis om onze kracht te bundelen, om een wezenlijk probleem aan te pakken. De administratielast en verslaggeving in de zorg zijn enorme issues. Wij wilden daar iets aan bijdragen.”

Audio databestanden

Met een investering vanuit hun netwerk startten De Rave en Jutte met marktonderzoek en het leggen van een technische basis voor software die uitgesproken woorden omzet in uitgeschreven tekst. Attendi werkte daarvoor nauw samen met de Universiteit Twente en met de Radboud Universiteit om Nederlandse audiodatabestanden, inclusief tekst transcripties, te kunnen gebruiken als trainingsdata.

Spraaktechnologie (speech-to-text) is een onderdeel van kunstmatige intelligentie. Softwarebedrijven zoals Amazon of Google bieden kant-en-klare modules aan om spraaktechnologie te kunnen gebruiken voor de eigen organisatie. Maar Attendi kiest er bewust voor om een speech-to-text engine in eigen huis te ontwikkelen.

De Rave: “Daarvoor zijn er twee redenen: we willen allereerst een hoge nauwkeurigheid van spraak naar tekst leveren specifiek voor toepassingen in de gezondheidszorg. Google en andere partijen zijn sterk in generieke teksten, zodra je specifieker jargon gebruikt daalt de kwaliteit drastisch. Eigen technologie geeft de vrijheid om specifiek deze focus aan te leggen en de vrijheid te behouden in de doorontwikkeling en prijsvoering.”

Google of Amazon

De tweede reden om in eigen beheer te ontwikkelen is omdat Attendi klanten wil garanderen dat de gevoelige informatie niet zal worden gedeeld met externe partijen zoals Google of Amazon. “We willen vertrouwen wekken van klanten dat we zorgvuldig met data en gevoelige gegevens omgaan. Dat begint met goed transparant kunnen maken wat we wanneer met de data doen. Zodra we gebruik maken van externe partijen zijn we die controle kwijt.”

Naast de software die spraak kan herkennen werkte Attendi in de afgelopen maanden aan software die gegevens in de uitgeschreven tekst kan herkennen. Zo kan bijvoorbeeld medicatie met de bijbehorende genoemde frequentie en dosering worden herkend. Op basis van deze analyses ontstaat er een gestructureerd overzicht, dat de basis kan vormen voor een compleet verslag of een registratie in het zorginformatiesysteem. “De toepassing van deze technologie is kansrijk, maar niet zonder risico’s. We zullen dan ook starten met de toepassing van spraak naar tekst en daarnaast de mogelijkheden en risico’s onderzoeken om van tekst naar direct bruikbare informatie te gaan. Zodra je informatie gaat manipuleren moeten wij en zorgprofessionals heel er goed weten wat er gebeurt om de informatie op een juiste manier te gebruiken.”

Amazon Echo: slimme luidspreker van Amazon

In de praktijk testen

De architectuur en de software zijn opgeleverd, nu werkt Attendi samen met zorgorganisaties om de software in de praktijk te testen en analyseren. “We praten met zorgorganisaties, kennisinstellingen en softwareleveranciers over spraaktechnologie in combinatie met machine learning. Waar ligt de grootste meerwaarde voor patiënten en zorgprofessionals? Wat zijn randvoorwaarden voor optimale inzet van de technologie? En misschien belangrijker nog, wat zijn mogelijk negatieve consequenties en wat kunnen we doen om die te beperken?”

Attendi kijkt bijvoorbeeld naar de geestelijke gezondheidszorg (GGZ) en de jeugdzorg, twee sectoren waar patiënten veel baat hebben bij complete dossiervoering doordat er veel verschillende behandelaren betrokken kunnen zijn en verslaggeving vaak omvangrijk is. “Een interessante use case is bijvoorbeeld zorgpersoneel dat veel onderweg is. Aan het einde van de dag - zodra je achter de computer zit - ben je veel informatie al vergeten. Je wilt direct na een bezoek kort inspreken wat je observaties waren."

De Rave geeft nog een voorbeeld: "Of neem personeel dat intensieve diensten met elkaar afwisselt, bijvoorbeeld in de gehandicaptenzorg. Groeiende tekorten in de gehandicaptenzorg zorgen ervoor dat er veel wisselingen zijn in personeel. Dit maakt een complete overdracht alleen maar belangrijker om ongewenste situaties te voorkomen. Toch is er vaak geen tijd en energie meer voor een complete overdrachtsrapportage, mensen willen naar huis aan het einde van hun dienst. Hoe handig zou het zijn als je een verslag kan inspreken aan het einde van de dienst, en die als status in het dossier verschijnt? Verslaglegging is een cruciaal onderdeel aan het leveren van goede zorg, maar het is vaak tijdsintensief, en niet iedereen is even goed in schrijven. Wij willen de drempel tot complete dossiervorming zo laag mogelijk maken.”

Spraak als interface

Spraak als interface is nog geen gemeengoed in de zorg, maar Attendi en legio Nederlandse en internationale bedrijven zetten in op deze technologie om werkprocessen, verslaggeving en administratie efficiënter te maken. Voor de startup zal 2020 nog genoeg uitdagingen op het pad brengen. Testen in de praktijk moeten uitwijzen of de software bijvoorbeeld om kan gaan met medewerkers die in dialect spreken. Herkent het model die nuances?

En hoe kijkt De Rave aan tegen het concurrentielandschap van EPD-leveranciers, die ook niet stil zitten? “Spraaktechnologie staat zeker op de roadmap van een aantal EPD-leveranciers. Tegelijkertijd zien we dat hun development capaciteit voor zestig, zeventig procent gevuld is met wettelijke eisen voor programma’s als OPEN en MedMij. Daardoor kunnen ze moeilijker toekomen aan innovatie. Tegelijkertijd staan de systemen steeds meer open voor innovaties, en dat biedt kansen voor startups zoals wij.”