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将医疗知识图谱与语音识别结合，可以在语义理解层面获得更准确的预测。

使用gan等对抗神经网络，优化医院的环境噪音，获得更鲁棒的结果。

采用基于深度学习的自动纠错技术，可以进一步提升医学识别的准确性。

应用词典压缩技术，可以学习到更大的词典，速度上也有可观的提升。

专业医疗级语音识别模型，医疗术语识别率高达97.5%。

百万级别的医学专有名词，覆盖医院各科室的病历术语、医学单位、医学符号、

医学文献，针对医疗场景进行算法优化。