MedASR - 谷歌开源的医疗语音识别模型

MedASR是什么

MedASR是谷歌开源的1.05亿参数医疗语音识别模型，在5000小时脱敏临床语料上微调，针对药品、剂量、解剖术语优化，内置6-gram医学语言模型，在私有放射科数据集RAD-DICT上词错率仅4.6%，比Whisper v3 Large降低约60%。模型采用Conformer架构，单张消费级GPU即可微调，支持16kHz单声道输入，提供Hugging Face一键下载、Vertex AI在线部署及本地微调 notebook，遵循Google Health AI合规条款，输出需人工复核，是当前医疗场景兼顾精度与易用性的优选ASR方案。

MedASR的功能特色

• 医疗专用轻量模型：1.05亿参数Conformer架构，单张消费级GPU即可微调，16kHz单声道输入，流式/批量推理延迟低于300ms。
• 精准医学词汇识别：内置6-gram医学语言模型，在5000小时脱敏临床语音（放射、内科、家庭医生）上微调，药品名、剂量、解剖术语识别准确率显著提升。
• 领先识别精度：私有放射科数据集RAD-DICT词错率仅4.6%，相较Whisper v3 Large降低约60%，稳居医疗ASR前列。
• 零门槛开源体验：权重托管Hugging Face，5行代码本地推理；官方提供Colab笔记本，一键试听效果，无需配置复杂环境。
• 云端一键部署：通过Vertex AI Model Garden直接发布高可用在线服务，自动弹性扩缩，满足医院高并发低延迟需求。
• 私有化微调支持：开源附带微调notebook，医院可用自有数据继续训练，全程离线操作，保护患者隐私与数据安全。
• 合规安全框架：遵循Google Health AI Developer Foundations协议，明确禁止直接临床决策，要求输出由专业人员复核，降低医疗风险。

MedASR的核心优势

• 极致轻量：1.05亿参数Conformer，单张消费级GPU即可完成微调，推理延迟低于300ms。
• 数据深耕：基于5000小时脱敏医疗语音专项训练，覆盖放射、内科、家庭医生等多科室真实场景。
• 精度领先：在私有放射科测试集RAD-DICT上词错率仅4.6%，相较Whisper v3 Large降低约60%，居行业前列。
• 词汇专精：内置6-gram医学语言模型，药品名、剂量、解剖术语识别准确率显著提升。
• 输入友好：支持16kHz单声道波形，流式与批量推理一键切换，无需复杂前后处理。

MedASR官网是什么

• 项目官网：https://developers.google.com/health-ai-developer-foundations/medasr
• GitHub仓库：https://github.com/google-health/medasr
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/google/medasr

MedASR的适用人群

• 医院信息科：需快速上线高准确率语音录入系统，降低医生键盘录入负担，提升病历完成时效。
• 临床医生：放射、内科、家庭医生等科室从业者，口述检查报告、处方与病程记录，追求低错字率。
• 医疗AI初创团队：缺乏自研ASR能力，想基于开源模型二次开发影像报告、手术记录等垂直场景产品。
• 远程问诊平台：需要将医患对话实时转写为结构化文本，用于后续质检、搜索与大数据分析。
• 医学教育科研者：利用高质量医疗语音转写结果构建知识图谱、训练下游NLP模型或开展语音数据挖掘研究。