5년 전만 해도 한국어 음성인식의 정확도는 일상 대화 기준 85% 수준이었습니다. 2026년 현재, 일반 한국어 음성인식은 95%를 넘었습니다. 하지만 의료 현장에서는 이야기가 다릅니다.
"비중격만곡증", "이관기능장애", "갑상선결절" — 일상에서 거의 사용하지 않는 단어들이 진료실에서는 핵심 키워드입니다. 범용 음성인식 모델은 이런 단어들을 오인식합니다.
진료 대화에서 의사와 환자의 발화를 구분하는 것은 SOAP 차트 생성의 전제 조건입니다. 화자 분리가 부정확하면 차트 전체가 틀어집니다.
진료실은 조용하지 않습니다. 의료 기기 소리, 보호자의 말, 전화벨 — 다양한 소음 속에서 핵심 대화를 추출해야 합니다.
1. 전문과별 의학 용어 사전: 각 전문과에서 자주 사용하는 용어를 별도로 학습한 모델을 적용합니다.
2. 맥락 기반 후처리: 진료 맥락을 고려하여 오인식된 단어를 교정합니다.
3. 지속적 학습: 의사가 AI 생성 차트를 수정할 때마다 수정 패턴을 학습합니다.
차트쏙의 목표는 "의사가 빈 캔버스에서 시작하지 않아도 되는 수준"입니다. AI가 80-90%를 잡아주고, 의사가 나머지를 확인하는 것. 10분 걸리던 차트 작성이 2-3분으로 줄어드는 것이 현재 기술로 제공할 수 있는 현실적인 가치입니다.